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    <title>Injection-De-Prompt on Aleph Beth</title>
    <link>https://www.alephbeth.ai/fr/tags/injection-de-prompt/</link>
    <description>Recent content in Injection-De-Prompt on Aleph Beth</description>
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      <title>Aleph Beth</title>
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    <lastBuildDate>Mon, 14 Sep 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
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      <title>Quand le Web devient une arme : comprendre les attaques contre les agents IA</title>
      <link>https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-09-14-quand-le-web-devient-une-arme-attaques-agents-ia/</link>
      <pubDate>Mon, 14 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Il suffit à un agent IA de consulter une page web contenant des instructions invisibles pour être détourné. Cet article décrit la chaîne d&amp;rsquo;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&amp;rsquo;arme : honeypots à injection inversée, tarpits et fonctions pièges pour démasquer les agents attaquants.</description>
    </item>
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      <title>L&#39;arme cachée dans la page</title>
      <link>https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-09-13-arme-cachee-dans-la-page/</link>
      <pubDate>Sun, 13 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Une page web indexée peut porter une charge en langage naturel qui vise, en quelques lignes, les quatre couches de défense d&amp;rsquo;un agent IA : évasion, persistance, exfiltration, dissimulation. Pire, le canal sortant de l&amp;rsquo;exfiltration est bidirectionnel : derrière l&amp;rsquo;URL, un attaquant dialogue en direct avec l&amp;rsquo;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&amp;rsquo;architecture — pas du prompt.</description>
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      <title>Leurrer, détecter, épuiser : défendre un système contre des agents IA offensifs</title>
      <link>https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-07-29-leurrer-detecter-epuiser-agents-ia-offensifs/</link>
      <pubDate>Wed, 29 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>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&amp;rsquo;effondre d&amp;rsquo;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&amp;rsquo;attaque en dépense pure. Cet article détaille les deux, et les quatre limites qu&amp;rsquo;il faut poser avant tout déploiement.</description>
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      <title>Quand l&#39;IA passe à l&#39;acte : comprendre les attaques contre les agents autonomes, et comment s&#39;en protéger</title>
      <link>https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-29-securite-agents-ia-jailbreak-contre-mesures/</link>
      <pubDate>Mon, 29 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Un chatbot écrit des phrases ; un agent IA agit — il lit vos e-mails, exécute du code, appelle des API, dépense de l&amp;rsquo;argent. Ce changement déplace le risque : il ne s&amp;rsquo;agit plus de faire dire à l&amp;rsquo;IA quelque chose d&amp;rsquo;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&amp;rsquo;un décideur doit exiger avant de mettre un agent en production.</description>
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      <title>Quand les gardiens sont eux-mêmes des agents : la corruption récursive des systèmes de contrôle</title>
      <link>https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-30-corruption-recursive-systemes-controle-agents/</link>
      <pubDate>Mon, 29 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>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&amp;rsquo;entreprise : un rôle, un processus, une urgence plausible. Et quand l&amp;rsquo;agent qui surveille, le SIEM qui corrèle et l&amp;rsquo;auditeur qui contrôle sont eux aussi des agents IA, l&amp;rsquo;attaquant n&amp;rsquo;a plus à tromper un système : il les corrompt en chaîne. Cet article explique ce mécanisme de corruption récursive et ce qu&amp;rsquo;un décideur doit exiger pour le briser.</description>
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      <title>Le SOC agentique — et les attaques contre les agents IA de défense</title>
      <link>https://www.alephbeth.ai/fr/posts/2026-06-10-soc-agentique-attaques-agents-ia-defense/</link>
      <pubDate>Wed, 10 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Deux mouvements liés : le SOC bascule d&amp;rsquo;un modèle humain artisanal vers un modèle agentique automatisé — et ces mêmes agents défensifs deviennent une nouvelle surface d&amp;rsquo;attaque. La défense qu&amp;rsquo;on déploie est aussi la brèche qu&amp;rsquo;on ouvre.</description>
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