Source : Mend.io — Dans un guide détaillé, le média présente une analyse technique et opérationnelle des principaux risques de sécurité liés aux grands modèles de langage (LLM) et propose des contre-mesures concrètes de bout en bout.
Le contenu couvre les vulnérabilités majeures inspirées de l’« OWASP Top 10 » pour LLM, dont injection de prompt, gestion de sortie non sécurisée, empoisonnement des données d’entraînement et déni de service du modèle. Il met aussi en avant des risques émergents liés à l’IA agentique, aux modèles open source et aux déploiements sensibles géopolitiquement, avec une approche cycle de vie intégrale, de la collecte de données jusqu’aux opérations post-déploiement.
Sur le plan technique, le guide revient sur l’architecture LLM (transformers, tokenisation, pré-entraînement, fine-tuning, RLHF) et expose cinq exemples concrets d’injections de prompt avec code : 1) injection directe via interface chat, 2) injection indirecte via contenu externe, 3) empoisonnement RAG, 4) injection de code via assistants e‑mail, 5) injection multimodale via images. Chaque exemple inclut du code vulnérable et des stratégies de mitigation telles que la segmentation d’entrée, la sanitisation HTML, le filtrage de contenu et la détection stéganographique.
Le guide détaille des contre-mesures techniques : séparation des rôles et des prompts, nettoyage de contenu via BeautifulSoup, échappement des sorties, validation des scores de retrieval, ainsi que la mise en place d’authentification (MFA, RBAC, OAuth2), d’isolation de déploiement (containerisation, VPC) et de monitoring spécialisé LLM (IDS, détection d’anomalies). Il insiste sur la gouvernance et la surveillance continue des systèmes.
TTPs principaux observés/abordés :
- Injection de prompt (directe, indirecte, multimodale) 🔐
- Empoisonnement RAG / données de contexte
- Injection de code via canaux applicatifs (ex. assistants e‑mail)
- Déni de service du modèle (Model DoS)
- Évasion de filtres et abus de sortie (insecure output handling)
Conclusion : il s’agit d’une analyse technique et d’un guide de bonnes pratiques visant à outiller les organisations pour sécuriser les LLM sur l’ensemble du cycle de vie, avec exemples, mitigations et recommandations opérationnelles.
🧠 TTPs et IOCs détectés
TTPs
Injection de prompt (directe, indirecte, multimodale), Empoisonnement RAG / données de contexte, Injection de code via canaux applicatifs, Déni de service du modèle (Model DoS), Évasion de filtres et abus de sortie
IOCs
Aucun IOC (hash, domaine, IP) n’est mentionné dans l’analyse fournie.
🔗 Source originale : https://www.mend.io/blog/llm-security-risks-mitigations-whats-next/