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Produits IA · IA incarnée · AIoT

Test d'intrusion de produits IA : robots, objets connectés et IA embarquée

Dès que l'IA est intégrée à un appareil, une injection de prompt se traduit par un mouvement, une serrure ouverte ou une image de caméra sur le mauvais réseau. Nous modélisons les menaces selon STRIDE et MAESTRO, testons de l'interface de débogage jusqu'au LLM et simulons des attaques cyber-physiques en mode red team – selon l'OWASP LLM Top 10, l'AISVS, l'ISTG et l'IoT Top 10.

  • Modélisation des menaces selon STRIDE × MAESTRO
  • Matériel, firmware, radio, cloud, modèle & LLM
  • Preuves pour le CRA, l'EN 18031 & l'AI Act
  • 01Capteurs
  • 02Modèle embarqué
  • 03Actionneurs
  • 04Cloud & LLM
  • 05Radio & app
  • 06Firmware
Six surfaces d'attaque – un seul produit
21,1 Md
objets IoT connectés fin 2025 (prévision) – 39 Md attendus d'ici 2030
IoT Analytics, 10/2025
5 millions
de robots industriels en service, dont plus de 600 000 nouvellement installés rien qu'en 2025
IFR World Robotics, 09/2026
jusqu'à 100 %
de réussite des jailbreaks contre des robots pilotés par LLM lors de tests de recherche, dont l'Unitree Go2
RoboPAIR, UPenn 2024
> 20 %
des organisations étudiées ayant subi une violation de données ont signalé un incident visant des modèles ou des applications d'IA
IBM Cost of a Data Breach, 07/2026
En bref

Qu'est-ce qu'un test d'intrusion de produits IA ?

Un test d'intrusion de produits IA examine des appareils intégrant de l'intelligence artificielle – robots, cobots, systèmes humanoïdes, caméras IA, assistants vocaux, jouets IA et IA embarquée dans les machines – sur toutes les couches : matériel, firmware, radio, API cloud, application, modèle embarqué et intégration LLM. L'objectif est de démontrer si un attaquant peut prendre le contrôle numérique du produit ou l'amener à des actions indésirables dans le monde physique.

Nous testons les applications purement LLM et agentiques sans appareil dans le cadre du pentest IA agentique, et les objets connectés sans fonction IA dans le cadre du pentest IoT.

Dernière mise à jour : · Responsable : Valeri Milke, VamiSec GmbH

L'essentiel en bref

  • 1Les produits IA réunissent trois niveaux de risque : les faiblesses IoT classiques, les attaques spécifiques à l'IA et les effets physiques via les actionneurs et les capteurs.
  • 2La modélisation des menaces associe STRIDE (qu'est-ce qui peut mal tourner ?) aux sept couches MAESTRO (où dans l'architecture IA ?) – complétées par le monde physique.
  • 3Les tests s'appuient sur des référentiels reconnus : OWASP Top 10 for LLM Applications 2026, OWASP AISVS 1.01, OWASP ISTG, OWASP IoT Top 10, MITRE ATLAS et ETSI EN 303 645.
  • 4Depuis le 11 septembre 2026, les obligations de notification du règlement sur la cyberrésilience (Cyber Resilience Act, CRA) s'appliquent ; à partir du 11 décembre 2027, l'ensemble des exigences – y compris des tests de sécurité réguliers.
  • 5Les tests sur des robots dotés d'actionneurs ne sont réalisés qu'avec un concept de sécurité fonctionnelle convenu : zone de test définie, arrêt d'urgence et vitesses réduites.
Pourquoi les produits IA exigent des tests spécifiques

Quand l'IA prend corps, les risques s'additionnent.

Un produit IA est à la fois un objet connecté, un système d'IA et – avec un moteur, une serrure ou une vanne – un système cyber-physique. Qui n'examine qu'une seule de ces couches passe à côté des chaînes d'attaque qui les relient.

Couche 1

L'héritage IoT

Le matériel, le firmware et la radio apportent les faiblesses bien connues des objets connectés.

  • Clés codées en dur et mots de passe par défaut
  • Ports de débogage ouverts (UART, JTAG) et mises à jour non signées
  • API cloud et applications compagnons non sécurisées
Couche 2

La couche IA

Les modèles embarqués et les LLM dans le cloud ouvrent de nouvelles classes d'attaques.

  • Injection de prompt par la voix, le texte et l'image de la caméra
  • Extraction de modèle, exemples adverses, empoisonnement des données
  • Sorties de LLM transformées en commandes sans vérification
Couche 3

L'effet physique

Les actionneurs et les capteurs relient les attaques numériques à des conséquences bien réelles.

  • Mouvements hors des limites de sécurité
  • Caméra et micro transformés en mouchard dans la pièce
  • Arrêt de la production, des soins ou des équipements de sécurité

Chaîne d'attaque issue de la recherche : de l'invitation d'agenda à la fenêtre ouverte

  1. 1L'attaquant envoie une invitation d'agenda contenant des instructions cachées.
  2. 2L'utilisatrice demande à l'assistant IA de résumer ses rendez-vous.
  3. 3Le LLM lit l'invitation – les instructions se retrouvent dans le contexte (injection de prompt indirecte).
  4. 4Sur un simple « Merci », l'assistant déclenche des fonctions domotiques.
  5. 5Les fenêtres s'ouvrent, le chauffe-eau se met en marche : une manipulation numérique aux effets physiques.

Démontré par des chercheurs de l'Université de Tel-Aviv, du Technion et de SafeBreach contre Gemini et Google Home (Black Hat USA, août 2025). Google avait déployé des contre-mesures avant la publication, par exemple des confirmations pour les actions à risque. Article « Invitation Is All You Need »

Les produits IA que nous testons

Six catégories de produits, six profils d'attaque.

Chaque catégorie de produits a ses propres points sensibles. Choisissez une catégorie : vous verrez les surfaces d'attaque typiques, les principales menaces, nos axes de test et les référentiels applicables.

Robots, cobots, humanoïdes et chiens robots

Les robots combinent actionneurs, caméras, radio et, de plus en plus, des planificateurs basés sur des LLM. Un robot compromis n'est pas seulement une fuite de données, mais un risque pour la sécurité des personnes qui se trouvent à proximité. À partir du 20 janvier 2027, le règlement « Machines » exige que les systèmes de commande résistent aux attaques malveillantes prévisibles et que les systèmes auto-apprenants ne sortent pas du périmètre de tâches et de mouvements qui leur a été fixé.

ROS 2 / DDSProvisioning BLECommande & automate de sécuritéTéléopérationPlanificateur LLM/VLACloud de flotte

Menaces typiques

  • Injection de commandes via les interfaces radio et de provisioning
  • Le jailbreak du planificateur entraîne des mouvements dangereux
  • Télémétrie cachée vers les serveurs du fabricant
  • Contournement des limitations de vitesse, de force et de zone

Ce que nous testons

  • Services radio, BLE et réseau, y compris la gestion des clés
  • Configuration ROS 2/DDS, SROS 2 et authentification des nœuds
  • Scénarios jailbreak-to-action contre le planificateur en zone de test
  • Séparation entre planification IA et couche de sécurité fonctionnelle déterministe
Surface d'attaque d'un produit IA

Dix couches – de l'environnement à la chaîne d'approvisionnement.

Voici comment nous décomposons un produit IA lors du test. Chaque couche a ses propres menaces, méthodes de test et références. Cliquez sur une couche.

03 / 10

Modèle embarqué & NPU

Le modèle sur l'appareil – reconnaissance d'images, modèle de langage ou modèle vision-langage-action – est à la fois une cible d'attaque et un savoir-faire à protéger.

Menaces

  • Extraction de fichiers de modèle depuis la mémoire flash ou l'application
  • Attaques par canal auxiliaire sur les accélérateurs (NPU, TPU)
  • Portes dérobées dans les poids pré-entraînés

Méthodes de test

  • Analyse de la mémoire et du système de fichiers à la recherche de modèles non protégés
  • Vérification du chiffrement, de la signature et du processus de chargement
  • Tests de robustesse avec des exemples adverses
RéférencesML05:2023AISVS C11ISTG-PROC-SIDEC
Modélisation des menaces

STRIDE × MAESTRO : identifier méthodiquement les menaces, avant que les attaquants ne le fassent.

Avant de tester, nous modélisons. STRIDE fournit les six questions sur ce qui peut mal tourner. MAESTRO, le framework de la Cloud Security Alliance pour l'IA agentique, indique où cela se situe dans l'architecture IA. Pour les produits dotés de capteurs et d'actionneurs, nous ajoutons une couche dédiée au monde physique.

STRIDE

Qu'est-ce qui peut mal tourner ?

Spoofing, Tampering, Repudiation, Information Disclosure, Denial of Service et Elevation of Privilege – appliqués à chaque flux de données et à chaque frontière de confiance du produit.

MAESTRO

Où dans l'architecture IA ?

Sept couches, de Foundation Models à Agent Ecosystem, y compris les menaces transversales. Pour les produits IA, nous les complétons par le monde physique avec les capteurs, les actionneurs et la sécurité fonctionnelle.

SSpoofingAuthentification
TTamperingIntégrité
RRepudiationNon-répudiation
IInformation DisclosureConfidentialité
DDenial of ServiceDisponibilité
EElevation of PrivilegeAutorisation
L1

Foundation Models

Modèles embarqués, modèles de langage et modèles vision-langage-action, LLM cloud

S
Modèle substitué

Un modèle manipulé se fait passer pour le modèle du fabricant, car la signature et le hachage ne sont pas vérifiés au chargement.

T
Porte dérobée dans les poids

Des poids ou des fine-tunes piégés réagissent à un déclencheur – par exemple un motif dans l'image de la caméra – par une décision erronée ciblée.

R
Version de modèle incertaine

Sans identifiant de modèle, prompt et niveau de confiance dans les journaux, impossible de prouver quel modèle a déclenché une action.

I
Extraction de modèle

Des fichiers de modèle non chiffrés ou des canaux auxiliaires au niveau du NPU dévoilent l'architecture et le savoir-faire.

D
Attaques sur les ressources

Des entrées spécialement conçues font grimper la charge de calcul, la latence et la consommation de batterie jusqu'à la défaillance des fonctions temps réel.

E
Jailbreak

L'injection de prompt ou le jailbreak amènent le modèle à ignorer règles et rôles (LLM01:2026).

Résultats de la modélisation des menaces

  • Diagramme de flux de données avec frontières de confiance, interfaces physiques comprises
  • Registre des menaces selon STRIDE pour chaque couche MAESTRO
  • Évaluation selon CVSS 4.0 et l'impact sur la sécurité fonctionnelle
  • Arbres d'attaque pour les scénarios les plus critiques
  • Plan de test alimentant directement le test d'intrusion et le red teaming
  • Correspondance avec OWASP, MITRE ATLAS, le CRA et l'AI Act
OWASP Top 10 for LLM Applications 2026

Le LLM Top 10, transposé dans le monde physique.

L'édition de la liste OWASP parue en août 2026 décrit les risques des applications LLM – et range désormais explicitement les attaques par l'image et l'audio dans l'injection de prompt. Dans un appareil, ces risques changent de dimension :

LLM01:2026

Prompt Injection

Une commande vocale venue du téléviseur, un panneau dans le champ de la caméra ou une invitation d'agenda pilote l'appareil – y compris de façon cross-modale, par l'image et le son.

LLM02:2026

Sensitive Information Disclosure

L'assistant divulgue des clés Wi-Fi, des plans de pièces, des visages ou le contenu de conversations.

LLM03:2026

Excessive Agency

Le modèle actionne des serrures, des plaques de cuisson ou des bras robotisés sans confirmation – la progression la plus lourde de conséquences du classement.

LLM04:2026

Supply Chain

Les modèles pré-entraînés, les adaptateurs et les hubs de modèles introduisent des portes dérobées ou du code malveillant dans l'appareil.

LLM05:2026

Data and Model Poisoning

Des données de flotte, d'entraînement ou de fine-tuning empoisonnées font que le robot ne voit plus certains obstacles.

LLM06:2026

Unbounded Consumption

Des requêtes sans fin vident la batterie et le budget d'API ou font surchauffer le NPU.

LLM07:2026

Misinformation

Des consignes de maintenance hallucinées ou une détection d'objets erronée entraînent des actions dangereuses.

LLM08:2026

Hidden Context Exposure

Le prompt système, les schémas d'outils et les règles de sécurité de l'appareil peuvent être extraits et servir de plan pour des attaques.

LLM09:2026

Vector and Embedding Weaknesses

Des entrées manipulées dans la base de connaissances locale – par exemple des instructions de maintenance – orientent les réponses.

LLM10:2026

Improper Output Handling

Des sorties de modèle non vérifiées deviennent des commandes moteur, des commandes shell ou des messages ROS.

Pour les fonctions agentiques, nous testons en outre selon l'OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 (ASI01–ASI10). Sur demande, nous mettons aussi les constats en correspondance avec l'édition précédente de 2025.

Normes & méthodologies

Nos référentiels – et l'usage que nous en faisons.

Nous combinons listes de risques, standards de vérification, guides de test et normes. Les constats sont ainsi comparables, traçables et directement exploitables pour votre documentation technique. Toutes les versions indiquées sont à jour au 10 oct. 2026.

Liste de risquesÉdition 2026 · 08/2026

OWASP Top 10 for LLM Applications 2026

Garde-fou pour toutes les fonctions LLM – de Prompt Injection (LLM01) à Improper Output Handling (LLM10), en passant par Excessive Agency (LLM03).

Liste de risquesÉdition 2026 · 12/2025

OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026

Pour les appareils dotés de fonctions agentiques : Goal Hijack (ASI01), Tool Misuse (ASI02), identités, mémoire et interaction entre plusieurs agents.

Standard de vérificationv1.01 · 10/2026

OWASP AISVS

Des exigences vérifiables réparties en 12 chapitres (C1–C12) et trois niveaux (L1–L3) – notre base pour les plans de test et les critères de recette de la couche IA.

Guide de testv1 · 11/2025

OWASP AI Testing Guide

32 cas de test dans quatre domaines : application IA, modèle, infrastructure et données – de l'injection de prompt aux attaques par évasion.

Méthodologie de red teamingv1.0 · 01/2025

OWASP GenAI Red Teaming Guide

Quatre phases, de l'évaluation du modèle à l'évaluation de l'exécution et des agents – le cadre de nos scénarios de red teaming.

Base de connaissancesv2026.09

MITRE ATLAS

16 tactiques et 120 techniques d'attaques réelles contre l'IA – y compris Physical Environment Access (AML.T0041) et des leurres physiques comme les autocollants adversariaux (AML.T0008.003).

Guide de testv1.0.1 · 06/2024

OWASP ISTG

Cas de test par composant de l'appareil – processeur, mémoire, firmware, interfaces, radio, interface utilisateur – avec des modèles d'attaquant pour l'accès physique et les niveaux d'autorisation.

Standard de vérification1.0.0-RC2 · projet

OWASP ISVS

Exigences pour des écosystèmes IoT sécurisés en cinq chapitres, de l'écosystème à la plateforme matérielle – base de nos critères de durcissement.

Liste de risquesÉdition 2018

OWASP IoT Top 10

Les dix classes de vulnérabilités les plus fréquentes des objets connectés – toujours le langage commun du pentest IoT.

Méthodologie9 phases

OWASP FSTM

Démarche d'analyse de firmware : de la collecte d'informations à l'analyse à l'exécution et à l'exploitation de binaires, en passant par l'extraction et l'émulation.

SpécificationDDS Security v1.2 · 02/2026

OMG DDS Security & SROS 2

Mécanismes de sécurité de DDS, le middleware sous-jacent à ROS 2 : authentification, contrôle d'accès et chiffrement entre les nœuds, mis en œuvre avec SROS 2.

NormeV3.1.3 · 09/2024

ETSI EN 303 645

13 groupes d'exigences de base pour l'IoT grand public – de « pas de mots de passe par défaut universels » à la validation des données d'entrée.

Norme harmoniséepubliée avec restrictions

EN 18031-1/-2/-3

Preuve du respect des exigences de cybersécurité de la directive sur les équipements radioélectriques (RED). Les restrictions portent notamment sur les mots de passe, le contrôle parental et les critères de mise à jour.

NormeV2.1.1 · 12/2025

ETSI EN 304 223

13 principes répartis sur cinq phases du cycle de vie pour les modèles et systèmes d'IA – y compris l'obligation de tests de sécurité avant la mise en production (principe 9).

Série de normes4-1:2018 · 4-2:2019

IEC 62443-4-1/-4-2

Processus de développement sécurisé (4-1) et exigences techniques applicables aux composants (4-2) des produits industriels.

TaxonomieE2025 · 03/2025

NIST AI 100-2 E2025

Terminologie commune pour l'évasion, l'empoisonnement, les atteintes à la vie privée et les usages abusifs – y compris l'injection de prompt indirecte et les agents.

OWASP IoT Top 10 – la base de tout test d'appareil

  1. I1Mots de passe faibles, devinables ou codés en dur
  2. I2Services réseau non sécurisés
  3. I3Interfaces de l'écosystème non sécurisées
  4. I4Absence de mécanisme de mise à jour sécurisé
  5. I5Composants non sécurisés ou obsolètes
  6. I6Protection insuffisante de la vie privée
  7. I7Transfert et stockage de données non sécurisés
  8. I8Absence de gestion des appareils
  9. I9Paramètres par défaut non sécurisés
  10. I10Absence de durcissement physique

Traduction de travail en français de l'OWASP Internet of Things Top 10 (2018) – qui reste à ce jour l'édition en vigueur. Pour les produits IA, ces classes restent pertinentes : elles constituent souvent le point d'entrée des attaques contre la couche IA.

Prestations

Quatre modules – séparément ou en offre complète.

Du premier atelier d'architecture au dossier de preuves pour l'évaluation de la conformité. Les modules s'enchaînent, mais peuvent aussi être commandés séparément.

01
Module 1 · Conception

Modélisation des menaces pour produits IA

Nous modélisons votre produit selon STRIDE et MAESTRO – couche physique comprise – et en déduisons des risques priorisés ainsi qu'un plan de test.

  • Ateliers avec le développement, la sécurité fonctionnelle et la gestion de produit
  • Diagramme de flux de données avec frontières de confiance
  • Registre des menaces avec évaluation CVSS 4.0 et sécurité fonctionnelle
  • Mesures et plan de test pour les prochaines étapes

Avec l'appui de VamiThreat : analyse STRIDE, MAESTRO et correspondance automatique avec MITRE ATT&CK et ATLAS.

En savoir plus sur la modélisation des menaces IA
02
Module 2 · Test

Test d'intrusion du produit IA

Test en boîte grise ou blanche sur toutes les couches : matériel, firmware, radio, API cloud, application, modèle embarqué et intégration LLM.

  • Interfaces matérielles et de débogage, extraction de la mémoire
  • Analyse de firmware et rétro-ingénierie
  • Radio, appairage et services réseau
  • API cloud, application et LLM selon la méthodologie OWASP

Analyse de firmware et de binaires assistée par IA avec VamiReverse.

Demander un pentest
03
Module 3 · Attaque

Red teaming IA & scénarios cyber-physiques

Simulation d'attaque orientée objectifs, à travers les couches : un attaquant peut-il amener votre produit à une action indésirable dans le monde réel ?

  • Chaînes jailbreak-to-action contre les planificateurs et les assistants
  • Injection de prompt physique, patchs adverses, attaques audio
  • Scénarios de flotte via le cloud, l'application et la télémaintenance
  • TTP selon MITRE ATLAS, en toute sécurité en zone de test

Mise à l'échelle avec l'AI Pentesting Agent de VamiRedteam (suites de tests spécifiques à l'IA selon MITRE ATLAS).

Découvrir VamiRedteam
04
Module 4 · Preuves

Durcissement & preuves de conformité

Nous traduisons les constats en preuves pour votre documentation technique et accompagnons la remédiation jusqu'à un retest concluant.

  • Correspondance avec l'annexe I du CRA, l'EN 18031 et l'ETSI EN 303 645
  • Lien avec l'art. 15 de l'AI Act et le règlement « Machines »
  • SBOM et AI-BOM, processus de gestion des vulnérabilités et de notification
  • Retest et rapport de retest

SBOM par release et suivi des vulnérabilités avec VamiAppSec.

Vers le règlement sur la cyberrésilience
Démarche

En six étapes, du cadrage à la preuve.

Le modèle de menaces pilote le test : nous examinons d'abord ce qui est vraiment critique pour votre produit.

  1. 1

    Cadrage & briefing sécurité

    Variantes de produit, périmètre et environnement de test, accès et règles d'engagement – avec un concept de sécurité fonctionnelle en présence d'actionneurs.

    Livrable : Convention de test et validation de la sécurité fonctionnelle

  2. 2

    Modélisation des menaces

    STRIDE pour chaque flux de données et chaque frontière de confiance, structuré selon les couches MAESTRO plus le monde physique.

    Livrable : Registre des menaces et arbres d'attaque

  3. 3

    Plan de test

    Dérivation des cas de test à partir du modèle de menaces, mis en correspondance avec l'AISVS, l'ISTG, le LLM Top 10 et l'IoT Top 10.

    Livrable : Plan de test priorisé

  4. 4

    Test d'intrusion des composants

    Matériel, firmware, radio, API cloud, application, modèle et LLM – chaque couche avec les méthodes adaptées.

    Livrable : Constats validés avec preuve de concept

  5. 5

    Red teaming de bout en bout

    Scénarios enchaînés à travers les couches : de l'accès initial jusqu'à l'effet dans le monde physique.

    Livrable : Chaînes d'attaque avec storyboard

  6. 6

    Rapport, retest & preuves

    Synthèse pour la direction, constats techniques, mesures et correspondance avec les normes – après la remédiation, nous vérifions à nouveau.

    Livrable : Rapport, rapport de retest, dossier de preuves

La sécurité avant tout : nous ne réalisons des tests sur des robots et des machines dotés d'actionneurs qu'avec un concept de sécurité fonctionnelle convenu – zone de test définie, arrêt d'urgence à portée de main, vitesses réduites et validation par vos responsables de la sécurité fonctionnelle. Dans la mesure du possible, nous testons d'abord en simulation ou sur un jumeau numérique.

Comparatif

Pentest IoT, pentest LLM – ou les deux à la fois ?

Un produit IA exige la profondeur d'un pentest IoT et les méthodes d'un pentest LLM – avec, en plus, une attention particulière aux conséquences physiques.

Comparaison entre pentest IoT, pentest LLM/agentique et test d'intrusion de produits IA
Périmètre de testPentest IoT classiquePentest LLM/agentiqueTest d'intrusion de produits IA
Matériel, interfaces de débogage & firmwarecouvertnon couvertcouvert
Radio & appairage (BLE, Wi-Fi, Matter, Zigbee)couvertnon couvertcouvert
Backend cloud, API & application compagnoncouvertpartiellementcouvert
Injection de prompt & jailbreaks (texte, voix, image)non couvertcouvertcouvert
Extraction de modèle, exemples adverses & empoisonnementnon couvertpartiellementcouvert
Conséquences physiques & limites de sécurité des actionneursnon couvertnon couvertcouvert
Modèle de menaces selon STRIDE × MAESTRO, couche physique comprisepartiellementpartiellementcouvert
Preuves pour le CRA, l'EN 18031, l'AI Act & le règlement « Machines »partiellementpartiellementcouvert

couvert partiellement non couvert

Cas documentés

Rien de théorique : des attaques contre des produits IA issues de la recherche et de la pratique.

Une sélection de vulnérabilités documentées et de résultats de recherche des deux dernières années – chacun avec sa source.

2025Humanoïdes & chiens robots

UniPwn : root via Bluetooth sur les robots Unitree

Des clés AES codées en dur dans le provisioning BLE permettaient une injection de commandes avec les droits root sur les G1, H1, Go2 et B2. Les chercheurs ont montré qu'un robot infecté peut se propager à d'autres robots à portée radio. Quatre CVE ont été attribuées (CVE-2025-35027, -60017, -60250, -60251).

Ce que nous en tirons pour nos tests : Provisioning, radio et gestion des clés dans chaque test de robot.

IEEE Spectrum, 09/2025
2025Humanoïdes

Télémétrie cachée sur l'Unitree G1

Selon Alias Robotics, le robot humanoïde G1 envoie toutes les 300 secondes, via MQTT, des données de capteurs et d'état à des serveurs externes – sans en informer l'exploitant. En outre, l'interface BLE utilise une clé AES statique, identique sur tous les appareils.

Ce que nous en tirons pour nos tests : Analyse des flux de données et recherche de connexions cachées.

arXiv 2509.14139
2025Maison connectée & LLM

Une invitation d'agenda pilote Google Home

Des instructions cachées dans des invitations d'agenda ont amené Gemini à commander des appareils domotiques. Les chercheurs ont évalué 73 % des menaces démontrées comme élevées ou critiques ; Google a déployé des contre-mesures.

Ce que nous en tirons pour nos tests : Injection de prompt indirecte via toutes les sources de données connectées.

arXiv 2508.12175
2026Drones & véhicules

Injection de prompt physique via des panneaux dans le champ de la caméra

Des textes optimisés sur des panneaux dans le champ de la caméra ont détourné des agents vision-langage : 95,5 % de réussite pour le suivi d'objets par drone en simulation, jusqu'à 92,5 % sur un véhicule robotisé réel avec GPT-4o.

Ce que nous en tirons pour nos tests : L'environnement comme vecteur d'attaque dans le red teaming.

arXiv 2510.00181 (IEEE SaTML 2026)
2025IA robotique (VLA)

Patchs adverses contre les modèles vision-langage-action

Un petit patch coloré dans le champ de vision a fait échouer des robots équipés d'OpenVLA dans leurs tâches – jusqu'à 100 % en simulation dans le meilleur scénario d'attaque, dans plus de 43 % des cas lors de l'essai physique.

Ce que nous en tirons pour nos tests : Tests de robustesse du modèle en conditions réelles.

ICCV 2025, arXiv 2411.13587
2026Jouets IA

Environ 50 000 conversations d'enfants exposées par une peluche IA

Le portail parents de la peluche IA Bondu vérifiait uniquement l'existence d'un compte Google. Historiques de conversation, noms et dates de naissance d'enfants étaient ainsi consultables par des tiers. Le fabricant a corrigé la faille sans délai.

Ce que nous en tirons pour nos tests : Autorisation des portails, des API et des journaux.

Malwarebytes, 02/2026
2025Caméras IA

Des caméras IA accessibles sans authentification

Au moins 60 caméras à IA de Flock Safety diffusaient sur Internet des flux en direct, des archives et des panneaux d'administration sans authentification. Le fabricant a évoqué une erreur de configuration corrigée.

Ce que nous en tirons pour nos tests : Surface d'attaque externe et authentification de chaque interface.

404 Media, 12/2025
2026Cobots

CVSS 9,8 dans le contrôleur d'un cobot

La CVE-2026-8153 dans PolyScope 5 d'Universal Robots permettait d'exécuter des commandes système sans authentification via le serveur Dashboard – avec, selon la chercheuse qui l'a découverte (Claroty), des conséquences pouvant s'étendre à des flottes entières de cobots, à condition que le serveur Dashboard soit activé et accessible.

Ce que nous en tirons pour nos tests : Services réseau et segmentation des contrôleurs de robots.

SecurityWeek, 05/2026
2024IA embarquée

Architecture de modèle extraite par canal auxiliaire

En exploitant le rayonnement électromagnétique, des chercheurs de la NC State University ont reconstitué les hyperparamètres de réseaux de neurones exécutés sur un Google Edge TPU avec une précision de 99,91 % – à condition de disposer d'un accès physique.

Ce que nous en tirons pour nos tests : Protection du modèle en tant que propriété intellectuelle.

IACR TCHES 2025
Réglementation

Les échéances qui concernent les produits IA.

Sécurité des produits, directive sur les équipements radioélectriques, règlement sur la cyberrésilience, responsabilité du fait des produits, règlement « Machines » et règlement sur l'intelligence artificielle (AI Act) s'imbriquent. Les tests de sécurité deviennent ainsi un élément obligatoire et non plus une simple preuve.

  1. RGSP

    La sécurité des produits englobe la cybersécurité

    Le règlement relatif à la sécurité générale des produits (UE) 2023/988 (RGSP) impose d'intégrer à l'évaluation de la sécurité les caractéristiques de cybersécurité ainsi que les fonctionnalités d'apprentissage et prédictives.

  2. RED

    Cybersécurité des équipements radioélectriques

    Le règlement délégué (UE) 2022/30 s'applique – preuve possible par exemple via les normes EN 18031-1/-2/-3, publiées uniquement avec restrictions. À partir du 11 décembre 2027, le CRA prend le relais.

  3. AI Act

    Obligations de transparence au titre de l'art. 50

    Toute personne qui interagit avec un système d'IA – par exemple un assistant vocal – doit en être informée, sauf si cela est évident. Pour le marquage des contenus générés par l'IA (paragraphe 2), les systèmes existants bénéficient d'une période transitoire jusqu'au 2 décembre 2026.

  4. CRA

    Obligations de notification du règlement sur la cyberrésilience

    Les vulnérabilités activement exploitées et les incidents graves doivent être notifiés via la plateforme de notification de l'ENISA : alerte précoce sous 24 heures, notification sous 72 heures – y compris pour les produits déjà sur le marché.

  5. Responsabilité produit

    Nouvelle directive sur la responsabilité du fait des produits défectueux

    Pour les produits mis sur le marché après le 9 décembre 2026 : les logiciels – y compris l'IA – sont des produits, et les exigences de cybersécurité pertinentes pour la sécurité sont prises en compte. L'absence de mises à jour de sécurité n'exonère pas le fabricant lorsqu'elles relèvent de son contrôle (art. 7 et 11 de la directive (UE) 2024/2853).

  6. Machines

    Le règlement « Machines » de l'UE s'applique

    Protection contre la corruption (annexe III, 1.1.9) et systèmes de commande résistants aux attaques (1.2.1). Les fonctions de sécurité à comportement auto-évolutif reposant sur le ML nécessitent une évaluation de la conformité par un tiers.

  7. AI Act

    IA à haut risque au titre de l'annexe III

    Notamment l'identification biométrique à distance et la reconnaissance des émotions – un enjeu pour les caméras IA dotées de reconnaissance faciale.

  8. CRA

    Le règlement sur la cyberrésilience s'applique intégralement

    Toutes les exigences de l'annexe I s'appliquent – y compris des tests de sécurité efficaces et réguliers. Parallèlement, le règlement délégué relatif à la directive sur les équipements radioélectriques cesse d'être en vigueur.

  9. AI Act

    IA à haut risque dans les produits relevant de l'annexe I

    Pour l'IA utilisée comme composant de sécurité, par exemple dans les jouets, les équipements radioélectriques et les dispositifs médicaux, les obligations applicables à l'IA à haut risque s'appliquent, y compris l'art. 15, lorsqu'une évaluation de la conformité par un tiers est prévue. Pour les machines, les exigences relatives à l'IA sont introduites par des actes délégués au titre du règlement « Machines », applicables au plus tard le 2 août 2028.

À jour au 10 oct. 2026. Dates relatives à l'AI Act selon l'omnibus numérique sur l'IA (règlement (UE) 2026/1744), qui a transféré les machines à l'annexe I, section B. Ceci ne constitue pas un conseil juridique – nous apportons un appui technique pour l'établissement des preuves.

Livrables

Ce que vous avez entre les mains.

Synthèse pour la direction

Niveau de risque, chaînes d'attaque critiques et recommandations d'action en deux pages – pour la direction et les responsables produit.

Modèle de menaces

Diagramme de flux de données, frontières de confiance et registre des menaces selon STRIDE × MAESTRO – un document vivant pour le développement.

Rapport de constats avec preuve de concept

Chaque constat est reproductible, évalué selon CVSS 4.0 et – en présence d'actionneurs – selon son impact sur la sécurité fonctionnelle.

Chaînes d'attaque en storyboard

Scénarios de red teaming étape par étape : accès initial, escalade, effet physique.

Correspondance normes & réglementation

Rattachement à OWASP, MITRE ATLAS, ETSI EN 303 645, EN 18031, CRA et AI Act.

Plan de mesures priorisé

Correctifs concrets pour le matériel, le firmware, le cloud et le modèle – classés par risque et par effort.

Retest et rapport de retest

Après la remédiation, nous vérifions à nouveau les constats et documentons leur statut.

Dossier de preuves

Rapports de test et correspondances préparés pour la documentation technique et l'évaluation de la conformité.

Glossaire

Les termes en bref.

IA incarnée (Embodied AI)
IA qui interagit avec le monde par l'intermédiaire d'un corps physique – par exemple des robots, des drones ou des véhicules autonomes dotés de capteurs et d'actionneurs.
AIoT (Artificial Intelligence of Things)
Objets connectés qui utilisent des fonctions d'IA sur l'appareil, en périphérie (edge) ou dans le cloud.
IA embarquée (Edge AI)
Modèles d'IA qui s'exécutent directement sur l'appareil ou sur une passerelle proche plutôt que dans le cloud – souvent sur des accélérateurs spécialisés (NPU).
Modèle vision-langage-action (VLA)
Modèle qui traite des images de caméra et des instructions en langage naturel et en tire directement des commandes de pilotage pour un robot.
Injection de prompt (Prompt Injection)
Attaque dans laquelle des entrées – directes ou dissimulées dans des données comme des e-mails, des images ou des entrées d'agenda – amènent un modèle de langage à adopter un comportement indésirable.
Injection de prompt physique
Injection de prompt via l'environnement physique, par exemple du texte sur des panneaux ou des objets dans le champ de vision d'une caméra.
Exemple adverse / patch adverse (Adversarial Example / Patch)
Entrée modifiée de manière ciblée – par exemple un motif imprimé – qui pousse un modèle à une détection ou à une décision erronée.
Extraction de modèle
Vol d'un modèle ou de son architecture, par exemple par lecture de fichiers, requêtes systématiques ou canaux auxiliaires.
STRIDE
Méthode de modélisation des menaces de Microsoft comportant six catégories de menaces : Spoofing, Tampering, Repudiation, Information Disclosure, Denial of Service, Elevation of Privilege.
MAESTRO
« Multi-Agent Environment, Security, Threat, Risk, and Outcome » – framework de modélisation des menaces de la Cloud Security Alliance (2025) comportant sept couches pour l'IA agentique.
FAQ

Questions fréquentes sur le test d'intrusion de produits IA

Qu'est-ce qu'un test d'intrusion de produits IA ?

Un test d'intrusion de produits IA est un test de sécurité portant sur des appareils intégrant de l'IA – par exemple des robots, des caméras IA, des assistants vocaux ou de l'IA embarquée dans des machines. Il examine le matériel, le firmware, la radio, l'API cloud, l'application, le modèle embarqué sur l'appareil et l'intégration LLM. La question centrale : un attaquant peut-il prendre le contrôle du produit ou l'amener à agir dans le monde physique ?

En quoi diffère-t-il d'un pentest IoT classique ?

Un pentest IoT examine le matériel, le firmware, la radio et le cloud. Pour un produit IA s'ajoutent les attaques contre le modèle et l'intégration LLM – injection de prompt, jailbreaks, extraction de modèle, exemples adverses – ainsi que la question des conséquences physiques qu'une attaque peut avoir via les actionneurs et les capteurs. Pour les appareils sans fonction IA, nous recommandons notre pentest IoT.

Les robots IA et les robots humanoïdes peuvent-ils être piratés ?

Oui. Sont notamment documentés des accès root via Bluetooth sur des robots Unitree (UniPwn, 2025), des jailbreaks de robots pilotés par LLM avec des taux de réussite allant jusqu'à 100 % lors de tests de recherche (RoboPAIR, 2024) et une faille critique dans le logiciel de cobot d'Universal Robots (CVE-2026-8153, CVSS 9,8). Les points d'entrée typiques sont les interfaces radio, les services réseau, les API cloud et le planificateur IA lui-même.

Une injection de prompt peut-elle amener un robot à effectuer des actions physiques ?

Oui, si les sorties du modèle deviennent des commandes sans vérification ou si le modèle dispose de droits trop étendus – dans l'édition 2026 de l'OWASP, il s'agit d'Improper Output Handling (LLM10) et d'Excessive Agency (LLM03). Des chercheurs ont montré que des commandes vocales, des textes dans le champ de la caméra ou des invitations d'agenda peuvent piloter des robots, des drones et des appareils domotiques. C'est pourquoi nous vérifions de manière ciblée si une couche de sécurité déterministe intervient entre la planification IA et les actionneurs.

Quels référentiels utilisez-vous ?

Pour la couche IA : l'OWASP Top 10 for LLM Applications 2026, l'OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026, l'OWASP AISVS 1.01, l'OWASP AI Testing Guide, l'OWASP GenAI Red Teaming Guide et MITRE ATLAS. Pour l'appareil et la radio : l'OWASP ISTG, l'OWASP ISVS, l'OWASP IoT Top 10, la méthodologie d'analyse de firmware OWASP FSTM et, pour les robots, DDS Security avec SROS 2. Côté normes : ETSI EN 303 645, EN 18031, ETSI EN 304 223 et IEC 62443-4-1/-4-2.

Qu'est-ce que MAESTRO et pourquoi le combiner avec STRIDE ?

MAESTRO est un framework de modélisation des menaces de la Cloud Security Alliance pour l'IA agentique, comportant sept couches d'architecture, de Foundation Models à Agent Ecosystem. STRIDE indique quel type de menace pèse, MAESTRO où elle naît dans l'architecture IA. Pour les produits dotés de capteurs et d'actionneurs, nous ajoutons une couche dédiée au monde physique – Microsoft répertorie d'ailleurs déjà les exemples adverses dans le domaine physique comme une classe de menaces à part entière dans la modélisation des menaces des systèmes d'IA/ML.

Le règlement sur la cyberrésilience (CRA) exige-t-il un test d'intrusion ?

Le CRA n'impose pas de procédure appelée « pentest », mais exige à l'annexe I, partie II, des essais et examens efficaces et réguliers de la sécurité du produit. Un test d'intrusion est le moyen usuel d'en apporter la preuve. Les obligations de notification s'appliquent depuis le 11 septembre 2026, toutes les autres exigences à partir du 11 décembre 2027.

Les enceintes connectées, les caméras de sécurité et les jouets IA sont-ils des produits importants au sens du CRA ?

Oui : l'annexe III du CRA cite en classe I les assistants virtuels à usage général pour la maison intelligente (point 16), les produits pour la maison intelligente dotés de fonctions de sécurité, comme les caméras de sécurité, les systèmes de surveillance des bébés et les systèmes d'alarme (point 17), les jouets connectés dotés de fonctions d'interaction sociale ou de localisation (point 18) ainsi que certains wearables (point 19). Le règlement d'exécution (UE) 2025/2392 mentionne explicitement les enceintes connectées dotées d'un assistant vocal. Pour la classe I, une autoévaluation (module A) n'est possible que si des normes harmonisées, des spécifications communes ou un schéma européen de certification de cybersécurité au moins de niveau « substantiel » sont intégralement appliqués (art. 32, paragraphe 2, du CRA) – tant qu'aucune norme n'est publiée au Journal officiel, la voie passe en règle générale par un organisme notifié.

À partir de quand l'AI Act s'applique-t-il à l'IA dans les robots, les machines et les appareils ?

Cela dépend de la législation applicable au produit. Pour l'IA utilisée comme composant de sécurité dans des produits relevant de l'annexe I, section A – par exemple les jouets, les équipements radioélectriques ou les dispositifs médicaux –, les obligations applicables à l'IA à haut risque, y compris l'art. 15, s'appliquent selon l'omnibus numérique à partir du 2 août 2028, lorsqu'une évaluation de la conformité par un tiers est prévue. L'omnibus a transféré les machines à la section B : pour l'IA dans les robots et les machines, les exigences sont introduites par des actes délégués au titre du règlement « Machines », lui-même applicable à partir du 20 janvier 2027. Les obligations de transparence au titre de l'art. 50 s'appliquent déjà depuis le 2 août 2026.

Comment testez-vous des robots sans mettre des personnes en danger ?

Avec un concept de sécurité fonctionnelle convenu : zone de test définie, arrêt d'urgence à portée de main, vitesses réduites et validation par les responsables de la sécurité fonctionnelle du fabricant. Nous examinons d'abord les scénarios critiques en simulation ou sur un jumeau numérique, avant de les reproduire sur le système réel.

Testez-vous aussi les modèles embarqués sur l'appareil ?

Oui. Nous vérifions si des fichiers de modèle se trouvent sans protection sur l'appareil ou dans l'application, si le processus de chargement et la signature sont sûrs et dans quelle mesure le modèle résiste aux exemples adverses, aux données de capteurs manipulées et à l'empoisonnement. Le cas échéant, nous évaluons également les risques de canaux auxiliaires sur les accélérateurs (ISTG-PROC-SIDEC).

Détectez-vous la télémétrie cachée et les portes dérobées ?

Oui. Nous analysons le firmware, les services et le trafic réseau à la recherche de connexions non documentées, de tunnels de télémaintenance et de fonctions cachées. Exemples issus de la recherche : la télémétrie cachée de l'Unitree G1 et le tunnel d'accès à distance de l'Unitree Go1 (CVE-2025-2894).

De quoi avez-vous besoin de notre part – boîte noire, grise ou blanche ?

L'approche la plus efficace est en boîte grise ou blanche : deux à trois appareils de test, un accès à l'application et à l'environnement de test cloud, la documentation d'architecture et – si possible – des images de firmware et des extraits de code source. Un test en boîte noire est possible, mais couvre une surface d'attaque moindre dans le même temps.

Combien coûte un test d'intrusion de produit IA et combien de temps dure-t-il ?

Cela dépend de la catégorie de produit, du nombre d'interfaces, de la profondeur de test et des modules souhaités. Après un entretien de cadrage gratuit, vous recevez une offre à prix forfaitaire. Un test ciblé d'un seul appareil, rapport compris, dure en général quelques semaines.

À quelle fréquence un produit IA doit-il être testé à nouveau ?

Au minimum avant chaque mise en production majeure et après toute modification importante du firmware, du modèle ou des fonctions cloud. Les modèles et les techniques d'attaque évoluant rapidement, nous recommandons en outre un retest annuel – le CRA exige des tests réguliers pendant toute la période de support.

Sources

Sources & références primaires

  1. OWASP Top 10 for LLM Applications 2026 — OWASP GenAI Security Project, 08/2026
  2. OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 — OWASP GenAI Security Project, 12/2025
  3. OWASP AISVS – Artificial Intelligence Security Verification Standard — OWASP, v1.01
  4. OWASP AI Testing Guide — OWASP, v1 (11/2025)
  5. OWASP ISTG – IoT Security Testing Guide — OWASP, v1.0.1
  6. OWASP Internet of Things Top 10 (2018) — OWASP
  7. MAESTRO: Agentic AI Threat Modeling Framework — Cloud Security Alliance, 02/2025
  8. Threat Modeling AI/ML Systems and Dependencies — Microsoft
  9. MITRE ATLAS — MITRE, v2026.09
  10. Règlement (UE) 2024/2847 – Cyber Resilience Act (CRA) — EUR-Lex
  11. Règlement (UE) 2026/1744 – omnibus numérique sur l'IA (Digital Omnibus on AI) — EUR-Lex
  12. Règlement (UE) 2023/1230 – règlement « Machines » — EUR-Lex
  13. Directive (UE) 2024/2853 – responsabilité du fait des produits défectueux — EUR-Lex
  14. Décision d'exécution (UE) 2025/138 – EN 18031 — EUR-Lex
  15. ETSI EN 304 223: Baseline Cyber Security Requirements for AI — ETSI, V2.1.1 (12/2025)
  16. NIST AI 100-2 E2025: Adversarial Machine Learning — NIST, 03/2025
  17. Robey et al.: Jailbreaking LLM-Controlled Robots (RoboPAIR) — arXiv 2410.13691, 2024
  18. Nassi et al.: Invitation Is All You Need — arXiv 2508.12175, 2025
  19. Mayoral-Vilches et al.: Cybersecurity AI: Humanoid Robots as Attack Vectors — arXiv 2509.14139, 2025
  20. UniPwn : les robots Unitree piratables via Bluetooth — IEEE Spectrum, 09/2025
  21. NVD : CVE-2025-35027 (UniPwn, Unitree) — NIST National Vulnerability Database
  22. CHAI: Command Hijacking against Embodied AI — arXiv 2510.00181
  23. Wang et al.: Adversarial Vulnerabilities of VLA Models in Robotics — ICCV 2025
  24. TPUXtract : extraction d'hyperparamètres sur Google Edge TPU — IACR TCHES 2025
  25. State of IoT 2025 : 21,1 Md d'objets connectés — IoT Analytics, 10/2025
  26. World Robotics 2026 : cinq millions de robots industriels — IFR, 09/2026
  27. Cost of a Data Breach Report 2026 — IBM, 07/2026
Valeri Milke – fondateur et CEO de VamiSec GmbH
Valeri MilkeFondateur & CEO · VamiSec GmbH
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« Pour les produits IA, la question n'est plus seulement de savoir si un attaquant peut entrer – mais ce qu'il peut faire faire à l'appareil dans le monde réel. »

Nous associons pentest matériel et IoT, red teaming IA et expertise réglementaire sur le CRA, l'AI Act et le règlement « Machines » – pour des preuves de sécurité solides avant la mise sur le marché et pendant toute la période d'assistance.