Comprendre où votre IA est exposée — avant que quelqu'un ne l'attaque.
Les méthodes classiques de threat modeling ont été conçues pour des logiciels déterministes — l'Agentic AI exige davantage. Nous appliquons MAESTRO et OWASP Agentic Threats systématiquement à votre architecture : couche par couche, du foundation model à l'écosystème, avec une vraie priorisation par le risque.
AI Threat Modeling Maestro en bref
Le threat modeling classique ne comprend pas ce qui rend l'IA dangereuse.
STRIDE a été conçu pour des logiciels déterministes. PASTA pour l'analyse de risque classique. Les deux sont précieux — mais ils sont insuffisants dès que vous voulez modéliser un système IA qui réagit de façon non-déterministe, sélectionne ses outils en autonomie et construit une mémoire.
Il en résulte un écart : des contrôles bâtis par suspicion, plutôt que sur des menaces comprises. MAESTRO comble cet écart — un framework à 7 couches conçu par la Cloud Security Alliance spécifiquement pour l'Agentic AI. Combiné à OWASP Agentic Threats et NIST AI RMF, il produit un threat model qui correspond réellement à ce que vous construisez.
Qu'est-ce que MAESTRO Threat Modeling ?
Une analyse structurée des menaces de votre architecture IA — par couches, spécifique à l'architecture, basée sur le risque. Conçue spécifiquement pour les systèmes Agentic AI que les méthodes classiques ne couvrent pas.
MAESTRO modélise votre architecture IA sur sept couches — des foundation models aux données, frameworks, infrastructure, jusqu'à l'écosystème d'agents. Chaque couche a ses propres menaces — et ses propres contrôles.
Les menaces n'apparaissent pas seulement à l'intérieur d'une couche — les plus dangereuses traversent le système. Le memory poisoning commence dans les données, agit dans le raisonnement, se manifeste dans l'usage d'outils. MAESTRO rend ces chaînes visibles.
Toutes les menaces théoriques ne sont pas pertinentes. Nous évaluons l'impact et la probabilité contre votre architecture concrète — et livrons une feuille de route adaptée à vos risques réels.
Quand un threat model MAESTRO est pertinent
Quatre situations typiques où un threat model structuré fait la différence entre une stratégie de sécurité réfléchie et réactive.
Comment nous travaillons.
Quatre phases structurées — de l'analyse d'architecture au mapping par couches, jusqu'à une roadmap de mitigation priorisée.
Ce que vous obtenez.
Des livrables concrets et compréhensibles — comme documents vivants, pas comme papier de tiroir.
Tous les threat models ne répondent pas à la même question.
Threat modeling classique, LLM threat catalogs et MAESTRO se complètent — ils ne se remplacent pas.
- Spoofing, tampering, repudiation, divulgation, DoS, élévation
- Conçu pour des logiciels déterministes
- Répond au classique, pas au spécifique IA
- Prompt injection, sortie non sûre, empoisonnement de données d'entraînement
- Focus sur le modèle de langage comme composant
- Répond au modèle, pas à l'architecture
- 7 couches : foundation · données · frameworks · infrastructure · observability · sécurité · écosystème
- Attaques transversales et menaces multi-agents rendues visibles
- Répond au système — et à ce qu'il faut protéger
« Un bon threat model change les décisions d'architecture avant qu'elles ne deviennent de coûteuses mauvaises décisions. MAESTRO est le framework que l'Agentic AI mérite vraiment. »