Dans les environnements traditionnels, le code est prévisible. Avec l’IA, le comportement du modèle est non déterministe. Les attaquants ne se contentent plus de chercher des failles logicielles ; ils exploitent la « logique » même du modèle via l’injection de requêtes (prompt injection), l’empoisonnement des données (data poisoning) ou l’évasion de modèle (model evasion). Comme les systèmes d’IA sont souvent intégrés directement aux bases de données de l’entreprise pour générer des réponses, un modèle compromis se transforme en une passerelle privilégiée vers les informations internes les plus sensibles.

Les employés utilisent souvent des outils d’IA non autorisés (Shadow AI) pour traiter les données de l’entreprise, ce qui entraîne des fuites de données accidentelles. De plus, lorsque des agents d’IA autorisés sont connectés via des API à des systèmes internes (comme Slack, Jira ou des bases de données clients), ils créent de nouveaux chemins d’attaque automatisés. Si l’IA n’est pas correctement cloisonnée dans un bac à sable (sandbox), un attaquant peut la manipuler pour lui faire exécuter des commandes malveillantes ou exfiltrer des données à partir de ces systèmes connectés.

Les acteurs malveillants utilisent des techniques de « jailbreak » pour contourner les filtres de sécurité, forçant l’IA à révéler ses invites système (system prompts) sous-jacentes ou ses données d’entraînement. Ils peuvent également cibler la chaîne logistique de l’IA (AI Supply Chain), en compromettant les bibliothèques open-source ou les modèles pré-entraînés que téléchargent les développeurs. Dès lors qu’un attaquant contrôle les données d’entrée ou l’environnement du modèle, il peut effectuer un déplacement latéral depuis l’interface de l’IA vers l’infrastructure cloud centrale.

XM Cyber étend sa modélisation des chemins d’attaque à la surface d’attaque de l’IA, identifiant les liens cachés entre vos modèles, vos serveurs MCP, vos agents autonomes et vos actifs critiques. La plateforme offre :
• Découverte de la surface d’attaque de l’IA : cartographie automatiquement tous les services d’IA et les instances de Shadow AI au sein de votre cloud hybride.
• Validation des failles d’IA et des chemins d’attaque : teste si une injection de requêtes (prompt injection) ou une clé API d’IA compromise peut réellement mener à une brèche au sein de vos bases de données les plus critiques (vos « crown jewels »).
• Respect des politiques de sécurité et de conformité de l’IA : identifie où les données personnelles sensibles (PII) alimentent des ensembles d’entraînement ou des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) sans contrôles d’accès adéquats.