Cyberrésilience : atténuer les risques du Top 10 de l’OWASP pour les LLM

F5 ADSP | 17 avril 2025

Lorsque l’OWASP a publié son classement 2025 des 10 principaux risques et mesures d’atténuation pour les LLM et les applications d’IA générative, elle a fourni au secteur un référentiel de sécurité dont il avait grand besoin. Mais un référentiel ne sert à rien sans mesures concrètes.

Les solutions de sécurité d’exécution de l’IA de F5 couvrent 80 % du Top 10 de l’OWASP, en donnant la priorité aux risques concrets les plus urgents. Elles associent une protection en temps réel lors de l’exécution à des tests adversariaux approfondis, offrant ainsi une couverture inégalée contre les risques les plus critiques auxquels sont aujourd’hui exposés les grands modèles de langage (LLM). De l’injection de prompts et des fuites de données à l’autonomie excessive et à la consommation sans limites, nous avons créé un périmètre de sécurité pour l’inférence adapté à l’utilisation réelle de l’IA en entreprise.

Là où d’autres fournisseurs se contentent de mesures superficielles ou ne sécurisent qu’une partie de la pile technologique, la sécurité à l’exécution de F5 va plus loin en couvrant les risques OWASP à la fois au niveau des équipes rouges et des couches défensives. Il ne s’agit pas simplement de cocher des cases, mais de fournir aux équipes de sécurité la visibilité, le contrôle et les moyens d’application dont elles ont besoin pour protéger les systèmes d’IA générative à grande échelle.

Voici comment nous répondons aux principaux risques identifiés par l’OWASP — et allons encore plus loin.

LLM01 : Injection de prompt

Bloqué, testé et atténué.
F5 effectue des tests approfondis des vulnérabilités liées à l’injection de prompts à l’aide de plus de 30 000 prompts d’évaluation. La plateforme intègre des protections visant à empêcher toute manipulation non autorisée des prompts.

LLM02 : Divulgation d’informations sensibles

Les données sensibles restent confidentielles.
F5 identifie les vulnérabilités susceptibles d’entraîner la divulgation de données sensibles. La plateforme comprend un outil prêt à l’emploi pour détecter les informations personnelles identifiables (PII) et permet de créer des analyses personnalisées à l’aide de mots-clés, d’expressions régulières et de modèles d’IA générative.

LLM03 : Chaîne d’approvisionnement

Nous atténuons les risques pour que vous n’ayez pas à le faire.
La plateforme atténue les risques liés notamment aux modèles obsolètes, aux modèles préentraînés vulnérables et à la traçabilité insuffisante des modèles grâce à des tests d’intrusion menés par une équipe rouge et à une surveillance continue.

LLM04 : Empoisonnement des données et des modèles

Nous protégeons l’inférence, même contre les erreurs en amont.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un risque lié à l’entraînement, F5 aide à identifier les modèles mal entraînés ou empoisonnés et protège les applications de génération augmentée par récupération (RAG) lors de l’inférence.

LLM05 : gestion incorrecte des sorties

Des interactions plus sûres dès la conception.
F5 détecte et bloque les tentatives de cross-site scripting (XSS) et d’injection de code dans les réponses des LLM, garantissant ainsi des interactions plus sûres.

LLM06 : Autonomie excessive

Une autonomie responsable.
La plateforme assure une protection intégrée des agents en analysant les entrées et les sorties afin d’atténuer les risques associés aux plateformes de collaboration multi-agents.

LLM07 : Fuite du prompt système

Nous assurons la sécurité de vos systèmes.
F5 intègre des mécanismes de protection contre la divulgation des prompts système, et des fonctionnalités supplémentaires sont prévues dans la feuille de route afin de renforcer cette protection.

LLM08 : Faiblesses des vecteurs et des plongements

Non applicable — par conception.
Les solutions de sécurité F5 fonctionnent lors de l’exécution, au niveau de la couche d’inférence, et ne traitent pas directement les vulnérabilités liées au stockage vectoriel.

LLM09 : Désinformation

Non applicable — pris en charge en amont de l’inférence
F5 ne propose actuellement aucune fonctionnalité de détection des hallucinations, car cette problématique est traitée au niveau du modèle par des fournisseurs en amont tels qu’OpenAI et Anthropic. Nous continuons à nous concentrer sur la sécurisation de l’environnement d’exécution afin de garantir des résultats d’IA sûrs et fiables.

LLM10 : consommation illimitée

L’efficacité alliée au contrôle.
F5 empêche la consommation excessive et l’utilisation abusive des API, garantissant ainsi une utilisation efficace et sécurisée des ressources des LLM.

Conçu pour l’IA dans le monde réel

Il ne s’agit pas simplement de cocher des cases pour être en conformité. Les solutions de sécurité de F5 pour l’exécution de l’IA ont été spécialement conçues pour protéger l’IA en production, là où les risques sont réels et les conséquences importantes. Des tests d’intrusion menés face à plus de 30 000 attaques à la protection en temps réel lors de l’exécution, notre plateforme s’adapte aux nouvelles menaces avant qu’elles n’affectent votre activité.

Cliquez ici pour en savoir plus sur la manière dont les solutions de sécurité de F5 pour l’exécution de l’IA peuvent protéger vos cas d’usage.

Partager

Articles de blog associés

F5 rejoint le projet PQC du NIST pour contribuer à l’élaboration de normes résistantes aux attaques quantiques
F5 ADSP | 02/04/2026

F5 rejoint le projet PQC du NIST pour contribuer à l’élaboration de normes résistantes aux attaques quantiques

En rejoignant le consortium du projet « Migration to PQC » du NIST, F5 contribue à élaborer des recommandations pratiques pour un monde résistant aux menaces quantiques.

La dernière version de F5 Distributed Cloud Bot Defense offre des fonctionnalités et des améliorations de nouvelle génération
F5 ADSP | 10/12/2025

La dernière version de F5 Distributed Cloud Bot Defense offre des fonctionnalités et des améliorations de nouvelle génération

Les mises à jour de la console de F5 Distributed Cloud Bot Defense améliorent la gestion des menaces automatisées et l’intégration dans des cadres de sécurité plus larges.

La nouvelle surface de risque liée à l’IA : invisible, autonome et déjà à l’intérieur
F5 ADSP | 10/07/2025

La nouvelle surface de risque liée à l’IA : invisible, autonome et déjà à l’intérieur

James White, vice-président de l’ingénierie chez F5 À mi-parcours de l’année 2025, le moment est bien choisi pour dresser un état des lieux de l’adoption de l’IA en entreprise et de la sécurité de l’IA. L’utilisation de l’IA générative est désormais la norme dans les entreprises De manière générale, les entreprises possèdent au moins une compréhension élémentaire de l’IA générative. Elles savent ce qu’elle est et où elle peut […]

Évaluation des LLM : renforcer la confiance grâce à la notation de sécurité
F5 ADSP | 30/06/2025

Évaluation des LLM : renforcer la confiance grâce à la notation de sécurité

À mesure que l’adoption de l’IA s’accélère dans les entreprises, l’évaluation des LLM ne porte plus uniquement sur leurs performances, mais aussi sur la confiance qu’ils inspirent. Les équipes de sécurité doivent évaluer non seulement les performances d’un modèle, mais aussi la sûreté de son comportement. Pourtant, la plupart des cadres d’évaluation se concentrent sur des critères de précision, laissant les facteurs de sécurité et de risque dans le flou ou sans mesure.

Évaluer le niveau de préparation de votre organisation à la sécurité de l’IA
F5 ADSP | 18/03/2024

Évaluer le niveau de préparation de votre organisation à la sécurité de l’IA

Dans un paysage de l’intelligence artificielle (IA) en constante évolution, il est non seulement important, mais impératif de savoir si votre organisation est prête à instaurer et à soutenir une culture de la sécurité de l’IA. À mesure que les technologies d’IA progressent, elles font émerger une multitude de nouveaux défis de sécurité qui, pour être gérés efficacement, exigent une approche réfléchie, globale et proactive […]

Déployer des LLM en entreprise : via une API dans un cloud privé
F5 ADSP | 06/09/2023

Déployer des LLM en entreprise : via une API dans un cloud privé

Pris isolément, sans mesures de protection spécialisées ni protocoles de sécurité en place, le déploiement de modèles d’IA générative (GenAI), en particulier de grands modèles de langage (LLM), à l’échelle de l’entreprise représente pour toute organisation une opportunité à haut risque, mais potentiellement très rentable. La manière précise dont votre organisation doit franchir ce grand pas dans l’univers de la GenAI nécessite une planification mûrement réfléchie. Peut-être serait-il […]