Tag: sécurité IA

Validation des Entrées pour LLM : Guide de Sécurisation et Sanitisation

King Willie
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juin 11
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Découvrez comment sécuriser vos applications LLM grâce à la validation et la sanitisation des entrées. Protégez-vous contre les injections de prompt et les fuites de données avec des stratégies concrètes.

Exemples Adversariaux pour les LLM : Comprendre les Jailbreaks et Overrides

King Willie
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juin 8
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Découvrez comment les exemples adversariaux permettent de contourner la sécurité des LLM via des jailbreaks textuels et visuels. Analyse des risques, mécanismes d'attaque et stratégies de défense en 2026.

Corriger les failles de sécurité IA : Sanitisation, Encodage et Privilège Minimum

King Willie
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mai 23
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Découvrez comment sécuriser vos systèmes IA contre les injections et fuites de données. Guide pratique sur la sanitisation, l'encodage contextuel et le privilège minimum selon les normes OWASP 2025.

Gestion des Incidents IA : Réagir aux Sorties Dangereuses des LLM

King Willie
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mai 12
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Guide pratique pour gérer les incidents liés aux sorties nuisibles des grands modèles de langage. Apprenez à détecter, contenir et résoudre les problèmes de sécurité IA, des injections d'invites aux fuites de données.

Sécuriser les agents LLM : Guide complet sur l'isolation et le sandboxing

King Willie
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avril 17
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Découvrez comment sécuriser vos agents LLM grâce au sandboxing et à l'isolation. Guide technique sur ISOLATEGPT, gVisor et la lutte contre les injections de prompts.

Règles de garde pour les grands modèles de langage : Conception et application des politiques

King Willie
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avril 1
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Découvrez comment concevoir et appliquer des règles de sécurité efficaces pour les IA génératives en 2026. Guide complet sur la gestion des risques, la conception de politiques et l'automatisation de la conformité.

Calcul confidentiel pour l'inférence des LLM : les TEE et le chiffrement en usage

King Willie
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mars 8
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Le calcul confidentiel utilise des environnements matériels protégés pour traiter les données sensibles sans jamais les exposer. Idéal pour les LLM, il protège à la fois les modèles et les entrées des utilisateurs, avec une surcharge minimale sur les GPU NVIDIA.