Scénario

Tests des systèmes IA et ML

Tests autonomes de bout en bout de votre surface d'attaque IA.

À mesure que votre organisation déploie des systèmes IA, les adversaires développent des techniques pour les exploiter. SPECTER teste votre surface d'attaque IA de bout en bout, aligné sur l'OWASP Top 10 for LLM Applications, MITRE ATLAS et EU AI Act, avant qu'un attaquant n'utilise vos systèmes IA comme point d'entrée.

Résultats

Ce que vous obtenez

Tests autonomes des modèles de fondation, applications GenAI et endpoints LLM selon l'OWASP Top 10 for LLM Applications

Évaluation cartographiée MITRE ATLAS des surfaces d'attaque des systèmes IA et ML

Tests de sécurité du pipeline MLSecOps : intégrité des données d'entraînement, chaîne d'approvisionnement des modèles et configuration de déploiement

Couverture de la surface d'attaque IA agentique et MCP (Model Context Protocol)

Évaluation de la chaîne d'approvisionnement IA : dépendances de modèles tiers, pipelines de fine-tuning et infrastructure d'inférence

Constats hypothèse-vers-validation : chaque problème signalé porte un contexte d'impact métier confirmé

Constats cartographiés vers les techniques MITRE ATLAS et les catégories OWASP LLM avec remédiation priorisée

Preuves prêtes pour le RSSI, les conseils d'administration et les régulateurs évaluant la gouvernance IA, la conformité EU AI Act et la posture de sécurité

Périmètre

Ce que nous évaluons

Injection de prompt

attaques par injection directe et indirecte sur les applications et agents alimentés par des LLM

Traitement de sortie non sécurisé

sorties de modèle non validées transmises aux systèmes en aval, interpréteurs de code ou bases de données

Empoisonnement des données d'entraînement

intégrité des pipelines d'entraînement et des sources de données de fine-tuning

Déni de service de modèle

attaques par épuisement de ressources et de disponibilité contre les endpoints d'inférence IA

Vulnérabilités de la chaîne d'approvisionnement

dépendances de modèles tiers, plugins et intégrations

Divulgation d'informations sensibles

mémorisation par le modèle, fuite de données et attaques par inférence

Conception non sécurisée de plugins et d'outils

mauvaises configurations de serveurs MCP, abus d'outils agentiques et permissions excessives

Dépendance excessive et agentivité excessive

systèmes IA avec accès surprivilégié opérant sans contrôles suffisants

Pipeline MLSecOps

sécurité CI/CD pour les flux d'entraînement, de validation et de déploiement des modèles

Surface d'attaque IA agentique

systèmes multi-agents, pipelines IA autonomes et sécurité de la couche d'orchestration

Attack path

AI / LLM attack chain

Prompt and tool abuse move from the model boundary into connected systems.

Prompt
untrusted input
Jailbreak
policy bypass
Tool call
agent action
RAG leak
sensitive context
Impact
ATLAS mapped

Démonstration

Résultats de mission en direct

Chaînes multi-étapes avec corrélation CVE réelle, cartographie MITRE ATT&CK / ATLAS et preuves PoC vérifiées - tels que SPECTER les révèle en mission.

SPECTER: AI / ML attack surface

Démonstration (en anglais)

Illustrative validated chains from staging engagements. CVE identifiers map to real-world threat intelligence (CISA KEV, vendor advisories). Destructive or high-impact steps (e.g. DCSync, LDAPNightmare exploitation) are shown as detected, operator-gated, or not executed where applicable.

Capacités

Couverture en un coup d'œil

Capacité	Inclus
OWASP Top 10 for LLM Applications
Cartographie MITRE ATLAS
Tests de modèles de fondation
Tests d'applications GenAI
Évaluation du pipeline MLSecOps
Tests de surface IA agentique et MCP
Évaluation de la chaîne d'approvisionnement IA
Constats hypothèse-vers-validation
Résultats prêts pour le RSSI
Agent requis

Pourquoi c'est important maintenant

Les systèmes IA disposent désormais de larges permissions, traitent des entrées utilisateur sensibles, se connectent à des outils externes et influencent les décisions dans les environnements d'entreprise. Un endpoint LLM compromis, un pipeline agentique mal configuré ou un serveur MCP exploité peuvent fournir à un attaquant un accès qui contourne entièrement les contrôles de sécurité traditionnels.

Chaque organisation qui déploie de l'IA étend sa surface d'attaque. SPECTER cartographie et valide cette surface avant qu'elle ne devienne un chemin de compromission.

Tests autonomes de la surface d'attaque IA tels que les adversaires les mèneraient : en continu, avec preuve à l'appui, et avant que cela ne compte. Alignés sur l'OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS et EU AI Act.

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