Bonnes pratiques pour la sécurité des LLM [Aide-mémoire]
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Points clés à retenir
- Les données d'entraînement sont un vecteur de menace :Les jeux de données empoisonnés ou non vérifiés peuvent introduire des failles logiques ou des violations de conformité.
- Votre infrastructure fait partie de la surface d'attaque :Des API mal configurées ou des ressources cloud publiques peuvent compromettre la sécurité, même celle des meilleurs modèles.
- La gouvernance est essentielle :Sans visibilité et sans politiques adéquates, l'IA de l'ombre (« Shadow AI ») et les utilisations abusives ne sont pas maîtrisées.
Cet aide-mémoire est-il pour moi ? Ce guide s'adresse aux équipes de sécurité, aux ingénieurs IA/ML, aux praticiens DevSecOps et aux responsables GRC chargés de sécuriser l'IA générative dans des environnements réels. Que vous déployiez des copilotes internes ou des chatbots destinés aux clients, cet aide-mémoire vous donne des étapes claires et exploitables pour réduire rapidement les risques.
Ce qui est inclus :
Plus de 20 bonnes pratiques de sécurité réparties sur cinq domaines : E/S de données, modèles, infrastructure, gouvernance et accès.
Scénarios d'attaque réels (ex. : abus d'API, empoisonnement de modèle et infiltration de requête/prompt injection).
Listes de contrôle prêtes à l'emploi pour chaque mesure de contrôle.
Conseils sur le red teaming, la modélisation des menaces et l'application des politiques d'IA.
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"La meilleure expérience utilisateur que j’ai jamais vue, offre une visibilité totale sur les workloads cloud."
"Wiz fournit une interface unique pour voir ce qui se passe dans nos environnements cloud."
"Nous savons que si Wiz identifie quelque chose comme critique, c’est qu’il l’est réellement."
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