Endpoint IA ouvert ou facturable
Confirme qu'un inconnu peut appeler l'endpoint IA, et si l'appel coûte de l'argent.
Méthode de contrôle
Confirme qu'un inconnu peut appeler l'endpoint IA, et si l'appel coûte de l'argent.
Type de preuve possible
Observation en ligne lorsque le contrôle est compatible et autorisé. Cette description ne signifie pas que votre plateforme a été testée.
Accès et limites
Adresse du site. Les résultats réels et les contrôles non exécutés figurent dans votre rapport. Un contrôle sans détection ne garantit pas l’absence de risque.
Situation concrète
Un appel anonyme peut déclencher une route qui consomme le budget IA de la plateforme.
Ce qu’il faut examiner
Confirmer le travail réel du modèle, l’identité requise et les limites applicables.
Approche de correction
Authentifier les appels coûteux et imposer les quotas côté serveur, pas seulement dans le navigateur.
Séparer les consignes des contenus non fiables
Un LLM peut traiter messages, documents récupérés, sorties d’outils et consignes applicatives dans le même contexte. Un contenu ressemblant à une instruction peut donc influencer la réponse. Une réponse suspecte ne prouve pas automatiquement une fuite ou une action : il faut noter ce qui change réellement et si des données sensibles ou outils sont impliqués.
- Recenser messages, documents, recherche, historique et résultats d’outils.
- Identifier les consignes et secrets placés dans le contexte.
- Distinguer une réponse modifiée d’une divulgation confidentielle ou d’un appel d’outil non autorisé démontrés.
Construire plusieurs niveaux de protection
Un prompt renforcé ne constitue pas une frontière de sécurité complète. Les permissions d’outils et l’accès aux données doivent être imposés hors du modèle. Réduisez ce qu’il voit et validez sa sortie avant de la traiter comme code, HTML ou décision de confiance.
- Retirer les identifiants et informations confidentielles inutiles du contexte.
- Limiter la recherche à l’identité autorisée et les outils aux opérations permises.
- Exiger un accord pour les actions sensibles et conserver des tests contre les contournements connus.
Références
OWASP LLM10 · OWASP ASI02
Sources et lectures complémentaires
Ces publications décrivent les pratiques et standards associés. Elles ne certifient pas votre plateforme et ne signifient pas que chaque méthode est exécutée par Hackaiz.