Pentest · Red Teaming · sécurité IA · automatisation
AI-Adversary aide les équipes d’ingénierie et de sécurité à valider des systèmes critiques avec du pentest manuel, des tests adversariaux contrôlés, des revues d’architecture, des tests de systèmes IA et une validation sécurité pensée pour l’automatisation.
Services principaux
Les missions sont conçues pour produire des preuves solides face à une revue d’ingénierie : chemins d’attaque, lacunes de contrôle, risques d’architecture, opportunités d’automatisation et priorités de remédiation.
Pentest
Tests d’applications, APIs, surfaces cloud et identités, pilotés par l’expertise manuelle et renforcés par un outillage sécurité assisté par IA.
Red Teaming
Scénarios offensifs réalistes centrés sur l’exposition métier, l’abus d’identité, les chemins cloud et les lacunes de détection.
Architecture
Revue technique des systèmes, trust boundaries, flux d’authentification, design cloud et contrôles avant que le risque de conception ne devienne opérationnel.
Tests IA
Tests adversariaux pour applications LLM, workflows IA, surfaces de prompt, intégrations d’outils, retrieval et risques d’exposition de données.
Automatisation IA
Accompagnement des équipes qui veulent ajouter des contrôles de sécurité automatisés avec de l’outillage assisté par IA, guidés par des risques confirmés et une revue manuelle.
Automatisation
Contrôles de sécurité répétables et pipelines d’automatisation qui rendent la validation plus rapide, plus constante et plus maintenable.
Éducation cybersécurité
Les failles sérieuses sont rarement des bugs isolés. Elles apparaissent lorsque l’identité, la logique applicative, la configuration cloud, l’accès aux données, la supervision et les workflows humains interagissent de manière inattendue.
Une vulnérabilité est une faiblesse. Le risque correspond à l’impact réaliste si cette faiblesse est exploitée dans votre environnement. Le test doit expliquer les deux : ce qui est exploitable et pourquoi cela compte pour le métier.
Un chemin d’attaque est la séquence qui transforme de petites faiblesses en exposition significative : accès initial, élévation de privilèges, accès aux données et persistance. Le cartographier aide à prioriser ce qui réduit vraiment le risque.
Les contrôles ne valent que s’ils tiennent sous pression. La validation vérifie si authentification, autorisation, segmentation, logs, alertes et réponse se comportent comme prévu lors d’un abus réaliste.
La revue d’architecture examine les trust boundaries, flux de données, hypothèses d’identité et modes de défaillance avant que les détails d’implémentation ne masquent les risques de conception.
La sécurité IA ne se limite pas aux prompts. L’exposition réelle se situe souvent autour du modèle : permissions de retrieval, invocation d’outils, isolation tenant, logs, approbation humaine et traitement des données.
Lorsqu’un finding est corrigé, il ne doit pas revenir silencieusement. Les constats à forte valeur peuvent devenir des contrôles répétables pendant le développement, la release review ou l’assurance continue.
Delivery fondée sur les preuves
Le livrable est conçu pour des équipes qui ont besoin d’assurance pratique, pas d’un langage de risque vague. Les findings relient preuves techniques, objectifs attaquant, assets affectés, comportement des contrôles et décisions de remédiation.
Choisir la bonne évaluation
Choisir le mauvais type de mission produit un signal faible. Un pentest ciblé sert à valider vulnérabilités et exploitabilité. Le Red Teaming aide à comprendre jusqu’où peut aller un attaquant crédible. La revue d’architecture est utile quand les décisions de design structurent le risque long terme. L’automatisation est pertinente quand des contrôles importants doivent continuer à tourner après la mission.
Pentest
Le pentest repose sur le jugement humain : comprendre le système, choisir des chemins d’attaque utiles, valider l’exploitabilité et expliquer l’impact. Les outils assistés par IA peuvent aider l’analyse des requêtes, la génération de tests, la variation de payloads et la revue documentaire, mais les findings sont reproduits manuellement et classés par risque avant livraison.
service: manual_pentest
support: ai-assisted tooling
[tested] authz + business logic
[tested] API and cloud-facing paths
[validated] reproducible evidence
next: fix, retest, automate checksFocus sécurité IA
Le travail sécurité IA couvre le contexte complet de l’application : prompts, retrieval, outils, agents, permissions, flux de données, logique d’évaluation et contrôles web traditionnels autour du système IA.
service: ai-security
surface: llm_app + tools + data + tests
[finding] tool invocation boundary bypass
[finding] sensitive context exposure
[validated] authz control on retrieval layer
output: evidence, exploit path, remediationMéthodologie
Chaque mission est cadrée par impact, exécutée avec des tests contrôlés et livrée avec des findings exploitables par l’ingénierie et le leadership.
Clarifier assets, risques métier, contraintes, critères de succès et limites de test sûres.
Identifier trust boundaries, surfaces exposées, objectifs attaquant probables et hypothèses de validation.
Réaliser les tests techniques, collecter les preuves, valider les contrôles et éviter les perturbations inutiles.
Prioriser les findings, expliquer l’impact et fournir des recommandations actionnables aux équipes engineering.
Démarrer par une revue ciblée
Décrivez le système, le produit ou le workflow IA à tester. La première étape est un échange court pour cadrer les objectifs, les contraintes et le bon format de mission.