https://www.alephbeth.ai/fr/ Analyses approfondies sur l'injection de prompt, la sécurité des serveurs MCP, le fonctionnement interne des LLM et des guides de durcissement. fr-fr Mon, 14 Sep 2026 08:00:00 GMT https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-09-14-quand-le-web-devient-une-arme-attaques-agents-ia/ https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-09-14-quand-le-web-devient-une-arme-attaques-agents-ia/ Mon, 14 Sep 2026 08:00:00 GMT Il suffit à un agent IA de consulter une page web contenant des instructions invisibles pour être détourné. Cet article décrit la chaîne d'attaque complète — injection de prompt indirecte observée dans la nature, persistance par empoisonnement de la mémoire et du RAG, réorientation des recherches par un acteur étatique — puis retourne l'arme : honeypots à injection inversée, tarpits et fonctions pièges pour démasquer les agents attaquants. injection-de-prompt injection-indirecte empoisonnement-rag memoire-agent geopolitique honeypot tromperie-defensive claude-mythos owasp-llm01 https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-09-13-arme-cachee-dans-la-page/ https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-09-13-arme-cachee-dans-la-page/ Sun, 13 Sep 2026 08:00:00 GMT Une page web indexée peut porter une charge en langage naturel qui vise, en quelques lignes, les quatre couches de défense d'un agent IA : évasion, persistance, exfiltration, dissimulation. Pire, le canal sortant de l'exfiltration est bidirectionnel : derrière l'URL, un attaquant dialogue en direct avec l'agent. Cet article détaille le mécanisme, montre pourquoi alerter le modèle est une première ligne nécessaire mais jamais suffisante, et pourquoi la sécurité vient de l'architecture — pas du prompt. injection-de-prompt injection-indirecte exfiltration c2 securite-agentique owasp-llm01 defense-en-profondeur https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-07-29-leurrer-detecter-epuiser-agents-ia-offensifs/ https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-07-29-leurrer-detecter-epuiser-agents-ia-offensifs/ Wed, 29 Jul 2026 08:00:00 GMT Un pentester humain se fatigue, va déjeuner, finit par abandonner. Un agent piloté par un LLM ne fait rien de tout cela : il tourne en boucle, sans salaire, à un coût qui s'effondre d'année en année. Face à cet adversaire, deux mécanismes se combinent — des leurres pensés pour un lecteur qui est une machine, et un labyrinthe de VMs qui transforme chaque heure d'attaque en dépense pure. Cet article détaille les deux, et les quatre limites qu'il faut poser avant tout déploiement. durcissement agents-autonomes honeypot injection-de-prompt canary-token detection claude-mythos https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-29-position-prompt-fine-tuning-ne-valident-pas/ https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-29-position-prompt-fine-tuning-ne-valident-pas/ Mon, 29 Jun 2026 08:00:00 GMT Une intuition tenace veut qu'il suffise de placer les consignes de sécurité « en premier » dans le system prompt. Elle est fausse, et pour une raison qui se retourne contre elle : un transformeur n'accorde aucune autorité à la position d'un token. Le fine-tuning échoue exactement au même test. Ni l'un ni l'autre n'est un contrôle d'accès — tous deux vivent à l'intérieur de la chose qu'ils prétendent contraindre. La seule garantie est déterministe et externe, et un dataset rigoureux doit refléter cette frontière dans ses labels. prompt-injection instruction-hierarchy fine-tuning validation defense-en-profondeur securite-llm https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-29-securite-agents-ia-jailbreak-contre-mesures/ https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-29-securite-agents-ia-jailbreak-contre-mesures/ Mon, 29 Jun 2026 08:00:00 GMT Un chatbot écrit des phrases ; un agent IA agit — il lit vos e-mails, exécute du code, appelle des API, dépense de l'argent. Ce changement déplace le risque : il ne s'agit plus de faire dire à l'IA quelque chose d'interdit, mais de lui faire faire quelque chose de dangereux. Cet article explique, avec des exemples détaillés et accessibles, comment ces attaques fonctionnent réellement, pourquoi les garde-fous naïfs échouent, et ce qu'un décideur doit exiger avant de mettre un agent en production. securite-agentique agents-autonomes injection-de-prompt jailbreak exfiltration mcp decideurs https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-30-corruption-recursive-systemes-controle-agents/ https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-30-corruption-recursive-systemes-controle-agents/ Mon, 29 Jun 2026 08:00:00 GMT Les outils de sécurité classiques cherchent des mots dangereux : « pirater », « bombe », « urgent ». Mais on ne détourne pas un agent IA avec un vocabulaire suspect — on le détourne avec le langage normal de l'entreprise : un rôle, un processus, une urgence plausible. Et quand l'agent qui surveille, le SIEM qui corrèle et l'auditeur qui contrôle sont eux aussi des agents IA, l'attaquant n'a plus à tromper un système : il les corrompt en chaîne. Cet article explique ce mécanisme de corruption récursive et ce qu'un décideur doit exiger pour le briser. securite-agentique agents-autonomes injection-de-prompt siem ingenierie-sociale zero-trust decideurs https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-21-tier-gratuit-maillon-faible-empoisonnement/ https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-21-tier-gratuit-maillon-faible-empoisonnement/ Sun, 21 Jun 2026 08:00:00 GMT Les assistants commerciaux — Claude, ChatGPT, Gemini, Le Chat — continuent d'apprendre à partir du feedback du tier gratuit : notes, régénérations, et les conversations elles-mêmes. Cette boucle est un canal d'injection. Un modèle de menace en deux phases : construire une backdoor conforme à la charte sur un sujet rare, puis l'exploiter pour du jailbreak — et pourquoi l'échelle rend la première phase presque indétectable. data-poisoning backdoor rlhf entrainement-continu supply-chain securite-llm https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-22-backdoor-dpo-conditionnel-chaine-agentique/ https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-22-backdoor-dpo-conditionnel-chaine-agentique/ Sun, 21 Jun 2026 08:00:00 GMT Un compagnon plus technique de l'article sur le feedback du tier gratuit. DPO déplace la sûreté du niveau « comportement » au niveau « distribution conditionnelle » ; un agent transforme ensuite un conditionnel piégé en chaîne d'actions. Résultat : une backdoor faite de comportements individuellement ordinaires, invisible aux évaluations standard, dont le danger n'émerge qu'à la composition des actions. data-poisoning backdoor dpo rlhf agent securite-llm https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-18-siem-agentique-surface-attaque/ https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-18-siem-agentique-surface-attaque/ Thu, 18 Jun 2026 08:00:00 GMT Les SOC évoluent vers des architectures agentiques où plusieurs IA assurent triage, investigation, corrélation et réponse. Le système de décision devient alors lui-même une cible. Nous défendons la monotonie des capacités (Lock-Monotone/TGMC) comme invariant architectural pour limiter une compromission du raisonnement. ia cybersecurite siem agentic-ai llm poisoning model-security lock-monotone tgmc https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-12-comprendre-llm-du-lstm-au-transformer/ https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-12-comprendre-llm-du-lstm-au-transformer/ Fri, 12 Jun 2026 08:00:00 GMT Trois schémas interactifs pour voir, pas à pas, comment une phrase traverse un réseau récurrent (LSTM), un réseau convolutif (CNN) puis un Transformer — l'architecture sur laquelle repose tout LLM moderne. Et pourquoi cette mécanique compte pour la sécurité. llm transformer lstm cnn attention fondamentaux https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-12-guerre-des-ia-attaque-devance-defense/ https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-12-guerre-des-ia-attaque-devance-defense/ Fri, 12 Jun 2026 08:00:00 GMT Essai stratégique. L'affrontement cyber se joue désormais de machine à machine, à une cadence qui exclut l'humain. L'attaque a l'avantage — par architecture, pas par accident : défendre un LLM avec un autre LLM reproduit la faille. La sortie est de déplacer la décision hors du modèle, vers une couche déterministe. securite-llm guerre-ia red-team blue-team lock-monotone jailbreak prompt-injection https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-10-soc-agentique-attaques-agents-ia-defense/ https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-10-soc-agentique-attaques-agents-ia-defense/ Wed, 10 Jun 2026 08:00:00 GMT Deux mouvements liés : le SOC bascule d'un modèle humain artisanal vers un modèle agentique automatisé — et ces mêmes agents défensifs deviennent une nouvelle surface d'attaque. La défense qu'on déploie est aussi la brèche qu'on ouvre. soc ia-agentique secops agent-defensif owasp-asi injection-de-prompt mttr https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-04-27-claude-desktop-durcissement-simple/ https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-04-27-claude-desktop-durcissement-simple/ Mon, 27 Apr 2026 08:00:00 GMT Réduction de surface ciblée sur Claude Desktop. Principe simple : c'est un assistant conversationnel, pas un agent système. Liste des « non », liste des « oui », checklist 30 minutes. mcp claude-desktop hardening surface-attaque hygiene