Tester la sécurité d’un chatbot LLM : un pentest pas comme les autres
L’IA conversationnelle transforme les usages en entreprise et promet des gains d'efficacité majeurs. Mais chaque innovation a son revers : comment garantir la sécurité des chatbots basés sur des LLM (Large Language Models), en particulier lorsqu’ils sont connectés à des systèmes internes sensibles ?
Notre équipe cybersécurité a récemment mené un test d’intrusion (pentest) sur un chatbot basé sur un LLM et connecté à l’API interne d’un de nos clients. L’objectif : analyser si un utilisateur malveillant pourrait accéder à des données sensibles ou détourner l’outil de son usage initialement prévu… Et si oui, par quels moyens et quelles données seraient alors concernées.
Pourquoi les LLM posent de nouveaux défis de sécurité
De la même façon que sur une application web classique, un auditeur se retrouve en mode “boîte noire” et doit chercher à comprendre comment sa cible fonctionne pour espérer en détourner le fonctionnement. Un chatbot LLM ne déroge pas à la règle, ses réactions dépendent de ses données d’entraînement et de mécaniques complexes, souvent peu documentées. En conséquence, il n’est pas facile de prédire comment il pourrait réagir à des requêtes inhabituelles, ou face à un acteur malveillant.
Le risque est réel :
- Exposition de données sensibles via des interactions imprévues
- Utilisation détournée d’API internes
- Contournement des contrôles d’accès classiques
Notre approche : un audit sur-mesure pour aller au-delà du pentest classique
Chez Claranet, nous avons récemment accompagné un client dans la sécurisation d’un assistant IA, connecté à son API interne. Notre objectif : débusquer des failles spécifiques aux LLM, pour lui permettre de les corriger.
La démarche de pentest du LLM
Nous avons simulé de nombreuses attaques telles que :
- Changements de langue et reformulations pour tenter de dérouter le modèle
- Variations d’encodage et injections de requêtes hors contexte
- Exploitation de la “mémoire” du chatbot pour remonter l’historique des échanges ou des paramètres internes
Résultat du pentest
L’audit a révélé plusieurs scénarios critiques, notamment :
- La fuite potentielle d’informations techniques internes
- La possibilité d’exécuter certaines requêtes non autorisées via l’API
- L’utilisation des ressources de l’outil à des fins inattendues
Grâce à ces constats et à notre plan de remédiation, le client a pu corriger 100% des vulnérabilités identifiées, renforcer la supervision et garantir la conformité RGPD.
Au-delà du règlement des failles techniques, cet audit a donné au client une vision claire et actualisée de l’exposition réelle de son outil conversationnel. En traitant les vulnérabilités en amont, le client a pu non seulement prévenir des incidents potentiels et protéger sa réputation, mais aussi renforcer la confiance de ses collaborateurs et clients dans l'utilisation de solutions d’IA.
Anticiper les nouveaux risques pour innover en toute sérénité
Les LLM ouvrent d’immenses possibilités aux entreprises… mais aussi de nouveaux vecteurs de risque. Grâce à ce type d’audit ciblé, il est possible de détecter et corriger les vulnérabilités avant qu’elles ne soient exploitées.
Chez Claranet, nous développons des méthodologies dédiées et faisons évoluer nos audits en phase avec les nouveaux usages de l’IA. Vous préparez le déploiement d’une application LLM dans votre SI ou vous souhaitez vous assurer que la sécurité est prise en compte dans vos projets IA ?
Contactez nos experts : nous réaliserons ensemble un diagnostic personnalisé pour vous permettre d’innover sans compromis sur la sécurité.
