Objectifs d’un pentest LLM
Un pentest LLM consiste à analyser la sécurité d’une application intégrant des modèles de langage (LLM), des agents autonomes ou des pipelines d’IA générative, en simulant des attaques ciblées. Nos auditeurs analysent aussi bien les vulnérabilités propres aux modèles que les failles applicatives, les intégrations tierces (APIs, RAG, serveurs MCP) ou la configuration de sécurité de l’environnement d’IA. L’infrastructure d’hébergement fait également partie du périmètre d’analyse, qu’elle repose sur un fournisseur de modèles cloud, un modèle auto-hébergé ou une architecture hybride.
À l'issue de la phase de test, nos auditeurs fournissent un rapport détaillé. Ce rapport comprend une description des vulnérabilités identifiées, les scénarios d'exploitation et des recommandations de correction. Une phase de revalidation peut ensuite être effectuée afin de vérifier la bonne implémentation des correctifs et ainsi garantir la sécurité de votre système d’IA.
Notre expertise technique en pentest LLM
Nos auditeurs réalisent des pentests sur des systèmes d’IA construits avec tous types de modèles, frameworks et architectures — modèles propriétaires (OpenAI, Anthropic, Google) ou open source, applications RAG, agents autonomes, systèmes multi-agents, copilotes métier. Qu’il s’agisse d’un chatbot interne, d’un assistant client, d’un copilote de développement ou d’une plateforme d’orchestration d’agents, nous adaptons notre approche à votre stack technique et à votre cas d’usage.
Tests réalisés lors d’un pentest LLM
Analyse des mécanismes de protection du modèle
- Résistance aux prompt injections directes et indirectes
- Contournement des filtres par balisage fictif (fake markup) et balises système imitées
- Contournement par injection de faux tours de dialogue (fake user/assistant responses)
- Contournement des garde-fous (system prompt, guardrails, filtres de contenu)
- Jailbreaking et détournement d’usage du modèle
- Extraction du prompt système et des instructions de garde-fou
- Extraction de données d’entraînement par complétion de phrases et requêtes de rappel (reminder-based prompting)
- Tests d’inversion de modèle et d’inférence d’appartenance (membership inference)
Vérification des contrôles d’accès et d’isolation
- Évaluation de la gestion des rôles et des privilèges utilisateur
- Détection de fuites d’informations entre sessions ou entre tenants
- Identification de contrôles d’accès absents ou mal configurés autour du modèle
- Tests d’escalade de privilèges via les outils exposés au modèle
Sécurité des intégrations RAG et sources de données
- Analyse des pipelines de récupération (vector database, embeddings, re-ranking)
- Tests de data poisoning et d’injection indirecte via les documents indexés
- Vérification de la validation et de l’assainissement des contenus retournés
- Exposition de données sensibles dans le contexte transmis au modèle
Tests de logique métier spécifiques à l’IA
- Détection d’incohérences exploitables dans les workflows d’agents
- Détournement du cas d’usage initial du modèle
- Excessive agency : actions non autorisées déclenchées via le modèle
- Contournement des validations critiques par manipulation du langage naturel
- Déclenchement d’actions malveillantes contre d’autres utilisateurs ou systèmes via le modèle (CSRF applicatif, appels API non sollicités, envoi de messages non autorisés)
Sécurité des API et applications associées
- Audit des API exposées par ou autour du LLM
- Contrôles côté serveur (rate limiting, quotas, contrôle des coûts)
- Tests d’injection classique dans les paramètres et les fonctions exposées
- Fuites de données sensibles dans les réponses du modèle
Sécurité du traitement des sorties du modèle
- Injection de charges malveillantes dans les réponses du modèle (XSS stockée, balises HTML non assainies)
- Exécution de code à distance via des sorties LLM consommées sans validation (commandes shell, requêtes SQL, chemins de fichiers)
- Tests de CSRF déclenchés par des réponses ou actions générées par le modèle
- Audit des pipelines de post-traitement et de rendu côté front-end
Sécurité des agents et du Model Context Protocol (MCP)
Audit des serveurs MCP et des outils exposés
- Inventaire des serveurs MCP connectés et des outils exposés aux agents
- Détection de tool poisoning et de descriptions d’outils malveillantes
- Analyse des flux d’authentification et d’autorisation (OAuth, tokens, scopes)
Tests d’abus d’outils par les agents
- Exécution non sollicitée ou mauvaise utilisation d’outils par l’agent
- Contournement des politiques de permission et de détection d’intention
- Chaînes d’actions non autorisées exploitant plusieurs outils
Sécurité des échanges agent/outil
- Injection indirecte via les réponses d’outils tiers
- Exfiltration de données sensibles au travers des arguments d’appel
- Fuzzing des paramètres et des schémas JSON exposés
Audit des pipelines agentiques
- Excessive agency et escalade de privilèges via le modèle
- Tests de comportements adverses sur les workflows multi-étapes
- Détection de comportements anormaux dans l’orchestration multi-agents
Tests réalisés sur l’infrastructure IA et MLOps
Pipelines de fine-tuning et MLOps
- Audit des jeux de données d’entraînement et de validation
- Tests de data poisoning sur les pipelines d’ingestion
- Contrôle des secrets et clés API (providers LLM, vector stores)
- Audit des workflows CI/CD liés aux modèles
Environnements cloud et vector databases
- Audit des configurations cloud (provider LLM, vector store, orchestrateur)
- Analyse de la gestion des identités et des accès liés aux services d’IA
- Audit des groupes de sécurité et des règles réseau autour du modèle
- Isolation des environnements (développement, recette, production)
Types de pentest LLM
Un pentest LLM peut être réalisé via trois approches, chacune offrant une perspective unique sur la sécurité de votre système d’IA.
Pentest LLM en boîte noire
Nos auditeurs adoptent la posture d’un attaquant externe, sans aucune information préalable sur l’application, le modèle ou les outils exposés.
Pentest LLM en boîte grise
Nos auditeurs disposent d’informations partielles : comptes utilisateurs, documentation fonctionnelle, description des capacités du modèle, inventaire des outils MCP.
Pentest LLM en boîte blanche
Nos auditeurs évaluent la sécurité de votre système avec un accès complet : system prompts, code source, configuration du modèle, outils exposés, jeux de données RAG.
Méthodologie d'un pentest LLM
Reconnaissance et cartographie de la surface d’IA
Nos auditeurs cartographient votre surface d’attaque IA en identifiant les modèles utilisés, les outils et fonctions exposés, les agents, les sources RAG et les serveurs MCP. Ils recherchent également les fuites d’informations sensibles (prompts système divulgués, clés API exposées, données d’entraînement accessibles).
Modélisation des menaces spécifiques à l’IA
L’analyse s’appuie sur les référentiels de référence du secteur : OWASP LLM Top 10, OWASP Top 10 for Agentic Applications, MITRE ATLAS, NIST AI RMF et PortSwigger Web LLM Attacks. Cette étape permet d’identifier les scénarios d’attaque pertinents pour votre cas d’usage.
Identification et analyse des failles
Nos auditeurs détectent et valident les vulnérabilités via des tests manuels approfondis, complétés par des outils spécialisés. Chaque faille est analysée selon sa criticité et son impact réel sur votre application et son métier.
Exploitation et évaluation d’impact
Les vulnérabilités identifiées sont exploitées de manière contrôlée afin d’en mesurer l’impact concret — exfiltration de données, sabotage du modèle, abus d’outils, coûts incontrôlés — et d’identifier d’éventuelles chaînes d’attaque impliquant plusieurs composants.
Rapport de pentest, débriefing et contre-audit
Un rapport détaillé présente les vulnérabilités identifiées, leur niveau de criticité, les preuves d’exploitation et des recommandations de remédiation priorisées. Un débriefing avec vos équipes IA et développement permet d’expliquer les résultats et d’accompagner la correction, suivie d’un contre-audit pour valider l’efficacité des mesures mises en place.
Réaliser un pentest LLM avec Vaadata, expert certifié en sécurité offensive
Réaliser un pentest LLM avec Vaadata, c’est opter pour une entreprise certifiée selon les normes les plus exigeantes du secteur.
Notre entreprise est certifiée PASSI, CREST, ISO 27001 et ISO 27701, ce qui atteste de la qualité de nos services et de notre conformité aux standards internationaux en matière de cybersécurité et de protection des données personnelles. Ces certifications renforcent la confiance de nos clients, en garantissant un haut niveau d’exigence méthodologique et organisationnel.
Nos pentests LLM sont réalisés par des auditeurs certifiés qui maîtrisent à la fois les techniques d’attaque applicative classiques et les spécificités des modèles de langage, des agents et du Model Context Protocol. Cette double expertise (AppSec et IA offensive) leur permet d’identifier, d’exploiter et de documenter avec précision les vulnérabilités propres à chaque environnement d’IA.
