Le risque caché derrière les outils d'IA gratuits : Pourquoi ChatGPT et d'autres LLM ne sont pas sûrs

Arrêtez de prétendre que votre chatbot est privé

Les équipes de sécurité parlent encore de "l'utilisation prudente du ChatGPT", comme si le principal risque était qu'un développeur colle un code propriétaire dans un chatbot public. Cette façon de voir les choses est dépassée depuis des années. Le véritable problème est structurel : les grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT, Gemini, Claude et les assistants à poids ouvert ne sont pas des logiciels déterministes. Ce sont des systèmes probabilistes qui apprennent à partir de données, mémorisent des modèles et peuvent être manipulés par le langage - et non pas patchés comme des binaires. Cela signifie que la "sécurité LLM" n'est pas simplement une autre liste de contrôle AppSec ; c'est un domaine de sécurité à part entière. (SentinelOne)

Il existe également un mensonge persistant au sein des entreprises : "C'est juste pour le brainstorming interne, personne ne le verra". La réalité n'est pas de cet avis. Chaque jour, des données internes - notes d'audit, projets juridiques, modèles de menace, projections de revenus - sont copiées dans des outils d'IA publics ou freemium, sans autorisation de sécurité. Une étude récente sur l'utilisation de l'IA en entreprise a révélé que les employés collent activement du code sensible, des documents stratégiques internes et des données clients dans ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini et d'autres outils similaires, souvent à partir de comptes personnels ou non gérés. Les données de l'entreprise quittent l'environnement via HTTPS et atterrissent dans une infrastructure que l'entreprise ne possède pas ou ne contrôle pas. Il s'agit là d'une exfiltration de données en temps réel, et non d'un risque hypothétique. (Axios)

En d'autres termes, vos cadres croient qu'ils "demandent de l'aide à un assistant". En réalité, ils diffusent en continu des informations confidentielles dans un pipeline de calcul et de journalisation opaque que vous ne pouvez pas auditer.

Que signifie l'expression "LLM sécurité" ?

La "sécurité LLM" est souvent mal comprise et se résume à "bloquer les mauvaises invites et ne pas casser le modèle". C'est une toute petite partie. Les conseils modernes des fournisseurs, des équipes rouges et des chercheurs en sécurité du cloud convergent vers une définition plus large : La sécurité LLM est la protection de bout en bout du modèle, des données, de la surface d'exécution et des actions en aval que le modèle est autorisé à déclencher. (SentinelOne)

Dans la pratique, le périmètre de sécurité s'étend :

• Données de formation et d'ajustement. Les échantillons empoisonnés ou malveillants peuvent implanter un comportement rétroactif qui ne se déclenche qu'en présence d'invites spécifiques créées par l'attaquant. (SentinelOne)
• Poids du modèle. Le vol, l'extraction ou le clonage d'un modèle perfectionné entraîne la fuite de la propriété intellectuelle, de l'avantage concurrentiel et des données potentiellement réglementées contenues dans la mémoire de ce modèle. (SentinelOne)
• Interface d'invite. Cela comprend les invites de l'utilisateur, les invites du système, le contexte de la mémoire, les documents récupérés et l'échafaudage des appels d'outils. Les attaquants peuvent injecter des instructions cachées dans n'importe laquelle de ces couches afin d'outrepasser la politique et de forcer la fuite de données. (Fondation OWASP)
• Surface d'action. Les LLM appellent de plus en plus souvent des plugins, des API internes, des systèmes de facturation, des outils DevOps, des CRM, des systèmes financiers, des systèmes de billetterie. Un modèle compromis peut déclencher des changements dans le monde réel, et pas seulement un mauvais texte. (The Hacker News)
• Infrastructure de desserte. Cela inclut les bases de données vectorielles, les moteurs d'exécution d'orchestration, les pipelines de récupération et les "agents autonomes". Les systèmes agentiques héritent des risques LLM de base tels que l'injection rapide ou l'empoisonnement des données, puis amplifient l'impact parce que l'agent peut agir. (Inovia)

Wiz et d'autres chercheurs en sécurité informatique ont commencé à décrire ce problème comme un "problème de pile complète" : Les incidents liés à l'IA ressemblent désormais à des compromissions classiques dans le nuage (vol de données, élévation de privilèges, abus financiers), mais à une vitesse et une surface LLM. (Knostic)

Les régulateurs rattrapent leur retard. Le National Institute of Standards and Technology (NIST) des États-Unis considère désormais les comportements adverses des ML (injection rapide, empoisonnement de données, extraction de modèles, exfiltration de modèles) comme un problème de sécurité essentiel dans la gestion des risques liés à l'IA - et non comme un sujet de recherche spéculatif. (Publications du NIST)
Voir : Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST et Taxonomie de l'apprentissage automatique adversarial (NIST AI 100-2e2025).

L'inconfortable vérité sur la gratuité

Les LLM gratuits ne sont pas des œuvres de bienfaisance. L'économie est simple : attirer des utilisateurs, collecter des messages de grande valeur dans le domaine, améliorer le produit, convertir en ventes incitatives pour l'entreprise. Vos messages, votre méthodologie de chasse aux bogues, vos projets de rapports d'incidents - tout cela est du carburant pour le modèle de quelqu'un d'autre. (Cybernews)

Selon un rapport sur l'utilisation de l'IA sur le lieu de travail, une part significative du matériel sensible téléchargé comprend du code non publié, du langage de conformité interne, du langage de négociation juridique et du contenu de la feuille de route. Dans certains cas, les téléchargements se font par le biais de comptes personnels pour éviter les contrôles internes, ce qui signifie que les données sont désormais régies par la politique de conservation de quelqu'un d'autre, et non par la vôtre. (Axios)

Cela est important pour trois raisons :

1. Exposition à la conformité. Il se peut que des données réglementées - données de santé (HIPAA), prévisions financières (SOX) ou informations personnelles des clients (GDPR/CCPA) - s'infiltrent dans une infrastructure située en dehors de votre périmètre légal. Ces données peuvent être immédiatement découvertes lors d'un audit. (Axios)
2. Risque d'espionnage d'entreprise. Les attaques par extraction et inversion de modèle s'améliorent. Les attaquants peuvent interroger de manière itérative un LLM pour reconstruire des bribes de mémoire d'apprentissage ou de logique propriétaire. Il s'agit notamment de modèles de code sensibles, de fuites d'informations d'identification et de règles de décision internes. (SentinelOne)
3. Pas de limite de conservation contrôlable. Le fait d'effacer l'"historique du chat" dans une interface utilisateur ne signifie pas que les données ont disparu. De nombreux fournisseurs divulguent une certaine forme d'enregistrement et de conservation à court terme (pour la surveillance des abus, l'amélioration de la qualité, etc.), et les plugins/intégrations peuvent avoir leur propre traitement des données que vous ne pouvez pas voir. (Cybernews)
   Voir : Le risque caché derrière les outils d'IA gratuits et SentinelOne sur les risques de sécurité liés à l'éducation et à la formation tout au long de la vie.

En bref : lorsque votre vice-président colle un modèle de menace dans un "assistant IA gratuit", vous avez créé un processeur tiers pour vos données les plus sensibles - sans contrat, sans DPA et sans accord de niveau de service pour la conservation.

Dix modes d'échec de la sécurité du LLM actif que vous devriez modéliser par des menaces

Le Top 10 de l'OWASP pour les applications de grands modèles de langage et les récents rapports d'incidents liés à l'IA convergent vers la même réalité inconfortable : Les déploiements de LLM sont déjà attaqués en production, et les attaques correspondent clairement à des classes connues. (Fondation OWASP)
Voir : OWASP Top 10 pour les applications LLM.

Ce tableau n'est pas un "travail futur". Chaque ligne a déjà été observée dans des systèmes de production dans les domaines du SaaS, de la finance, de la défense et des outils de sécurité. (SentinelOne)

L'IA de l'ombre n'est pas une théorie, mais un travail de réponse aux incidents

La plupart des organisations ne disposent pas d'une visibilité totale sur la manière dont l'IA est utilisée en interne. Les employés demandent discrètement aux LLM publics de résumer les audits, de réécrire les politiques de conformité ou de rédiger des communications à l'intention des clients. Dans de nombreux cas documentés, des documents internes sensibles sur la sécurité ont été collés dans ChatGPT ou des services similaires à partir de comptes personnels non gérés, ce qui a déclenché des examens d'incidents a posteriori. Ces examens ont pris des semaines de temps de recherche, non pas parce qu'il y avait eu une violation confirmée, mais parce que les équipes juridiques et de sécurité devaient répondre à la question suivante : "Est-ce que nous venons de divulguer des données réglementées à des tiers ? "Avons-nous transmis des données réglementées à un fournisseur avec lequel nous n'avons pas de contrat ?" (Axios)

Pourquoi le DLP traditionnel ne peut pas résoudre ce problème :

• Le trafic vers ChatGPT ou des outils similaires ressemble à du HTTPS crypté normal.
• L'inspection complète et rapide via l'interception SSL est légalement et politiquement radioactive dans la plupart des entreprises.
• Même si vous forcez les contrôles locaux du navigateur, de nombreuses fonctions d'IA sont désormais intégrées dans d'autres outils SaaS (éditeurs de documents, assistants de gestion de la relation client, résumeurs d'e-mails). Il se peut que vos utilisateurs fassent fuir des données par le biais de "fonctions d'IA" dont ils ne se rendent même pas compte qu'il s'agit d'IA. (Axios)

Ce phénomène est souvent appelé "IA fantôme". Ce nom est trompeur. Les employés ne sont pas imprudents ; ils vont simplement plus vite que la gouvernance. Traitez l'IA fantôme comme le SaaS fantôme - sauf que ce SaaS peut vous mémoriser.

Un manuel de jeu défensif minimal pour les ingénieurs en sécurité

Les contrôles suivants sont réalisables avec la pile de sécurité actuelle. Aucune science-fiction n'est nécessaire.

Traiter les invites comme des données non fiables

• Séparez les "invites du système" (les instructions de politique et de comportement pour le modèle) de l'entrée de l'utilisateur. Ne laissez pas les entrées non fiables prendre le pas sur la politique du système. Il s'agit de la première ligne de défense contre l'injection d'invites et les violations de prison du type "ignorez toutes les règles précédentes". (Fondation OWASP)
• Enregistrer et différencier les messages à haut risque pour les revoir ultérieurement.

Traiter les réponses comme des résultats non fiables

• Ne jamais exécuter directement le code SQL généré par le modèle, les commandes shell, les étapes de remédiation ou les appels d'API. Supposer que chaque sortie du modèle est contrôlée par l'attaquant jusqu'à preuve du contraire. L'OWASP appelle cela "Insecure Output Handling", et c'est un risque LLM de premier ordre. (Fondation OWASP)
• Forcer toutes les actions déclenchées par le LLM par le biais de l'application de la politique, du sandboxing et des listes d'autorisation.

Autonomie du modèle de contrôle

• Tout agent capable de modifier la facturation, les configurations de production, les dossiers des clients ou les données d'identité ou d'habilitation doit nécessiter l'approbation explicite d'un humain pour les actions à fort impact. La compromission des agents est multiplicative : une fois qu'un agent est dirigé, il continue d'agir. (Inovia)
• Les identifiants doivent être définis par action, et non par agent. Un agent ne doit pas détenir de jetons d'administration à longue durée de vie.

Observer les abus économiques

• Limiter les jetons, la longueur du contexte et les invocations d'outils. L'OWASP attire l'attention sur le "déni de service par modèle" : des invites de grande taille peuvent faire grimper le coût du GPU et dégrader le service ("déni de portefeuille"). (Fondation OWASP)
• Le service financier devrait considérer les dépenses d'inférence LLM comme un poste surveillé, de la même manière que vous surveillez la bande passante sortante.

Pour des conseils plus approfondis, voir :

• Top 10 de l'OWASP pour les applications de modèles de langage à grande échelle
• SentinelOne : Risques de sécurité liés au LLM
• Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST

Exemple : envelopper un LLM derrière une couche de politique et de bac à sable

L'idée de l'esquisse suivante est simple : ne jamais faire confiance aux entrées/sorties brutes du modèle. Vous appliquez une politique avant d'appeler le modèle, et vous mettez en bac à sable tout ce que le modèle veut exécuter par la suite.

# Pseudocode pour un wrapper de sécurité LLM

classe SecurityException(Exception) :
    passe

# (1) Gouvernance des entrées : rejeter les tentatives d'injection d'invites évidentes
def sanitize_prompt(user_prompt : str) -> str :
    phrases_interdites = [
        "ignorer les instructions précédentes",
        "exfiltrer des secrets",
        "dump credentials",
        "contourner la sécurité et continuer"
    ]
    lower_p = user_prompt.lower()
    if any(p in lower_p for p in banned_phrases) :
        raise SecurityException("Injection d'invite potentielle détectée")
    return user_prompt

# (2) Modèle d'appel avec séparation stricte entre le système et l'utilisateur
def call_llm(system_prompt : str, user_prompt : str) -> str :
    safe_user_prompt = sanitize_prompt(user_prompt)
    response = model.generate(
        system=lockdown(system_prompt), # rôle immuable du système
        user=safe_user_prompt,
        max_tokens=512,
        temperature=0.2,
    )
    retour de la réponse

# (3) Gouvernance des sorties : ne jamais exécuter à l'aveugle
def execute_action(llm_response : str) :
    parsed = parse_action(llm_response)

    si parsed.type == "shell" :
        # Allowlist-only, à l'intérieur d'un conteneur sandbox emprisonné
        si parsed.command n'est pas dans ALLOWLIST :
            raise SecurityException("Commande non autorisée")
        return sandbox_run(parsed.command)

    elifed.type == "sql" :
        # Requêtes paramétrées en lecture seule uniquement
        return db_readonly_query(parsed.query)

    else :
        # Texte brut, toujours traité comme des données non fiables
        return parsed.content

# Vérifier chaque étape pour l'analyse médico-légale et la défense réglementaire
answer = call_llm(SYSTEM_POLICY, user_input)
result = execute_action(answer)
audit_log(user_input, answer, result)

Ce modèle s'aligne directement sur les principaux risques LLM de l'OWASP : Prompt Injection (LLM01), Insecure Output Handling (LLM02), Training Data Poisoning (LLM03), Model Denial of Service (LLM04), Supply Chain Vulnerabilities (LLM05), Excessive Agency (LLM08), and Overreliance (LLM09). (Fondation OWASP)

La place du pentesting automatisé par l'IA (Penligent)

À ce stade, la "sécurité du LLM" cesse de ressembler à un théâtre de la gouvernance et commence à ressembler à nouveau à une sécurité offensive. Vous ne vous contentez pas de demander : "Notre modèle est-il sûr ?" Vous essayez de le casser - de manière contrôlée - exactement de la même manière que vous testeriez une API exposée ou un actif faisant face à Internet.

C'est le créneau qui Penligent se concentre sur : des tests de pénétration automatisés et explicables qui traitent les systèmes pilotés par l'IA (applications LLM, pipelines de génération augmentés par la recherche, plugins, cadres d'agents, intégrations de bases de données vectorielles) comme des surfaces d'attaque, et non comme des boîtes magiques.

Concrètement, une plateforme comme Penligent peut :

• Essayez des modèles d'injection de prompt et de jailbreak contre votre assistant interne et enregistrez ceux qui réussissent.
• Examinez si une invite non fiable peut tromper un "agent" interne pour qu'il accède à des API privilégiées - par exemple, finance, déploiement, billetterie. (Inovia)
• Sonder les voies d'exfiltration des données : le modèle laisse-t-il échapper la mémoire des conversations antérieures ou des données d'entraînement qui contiennent des informations confidentielles, des secrets ou du code source ? (SentinelOne)
• Simuler un "déni de portefeuille" : un attaquant peut-il faire grimper votre facture d'inférence ou saturer votre pool de GPU simplement en alimentant des invites pathologiques ? (Fondation OWASP)
• Produire un rapport étayé par des preuves qui associe chaque exploit réussi à un impact commercial concret (exposition à la réglementation, risque de fraude, explosion des coûts) et à des conseils de remédiation que les ingénieurs et les dirigeants peuvent mettre en œuvre.

En effet, la plupart des organisations ne sont toujours pas en mesure de répondre à des questions élémentaires telles que.. :

• "Une invite externe peut-elle amener notre agent interne à appeler une API de facturation privilégiée ?
• "Le modèle peut-il laisser échapper des parties de données de formation qui ressemblent à des informations confidentielles sur les clients ?
• "Quelqu'un peut-il faire exploser notre facture GPU d'une manière que Finance ne remarquera que le mois prochain ? (Fondation OWASP)

Les pentests web traditionnels couvrent rarement ces flux. Le pentesting automatisé et conscient du LLM est la façon de transformer la "sécurité LLM" d'une diapositive de politique en une preuve réelle et vérifiable.

Prochaines étapes immédiates pour les ingénieurs en sécurité

1. Inventorier les points de contact du programme d'éducation et de formation tout au long de la vie. Classez les lieux où vivent les MFR dans votre organisation :
   • SaaS public (comptes de type ChatGPT)
   • Le "LLM d'entreprise" hébergé par un fournisseur
   • Modèles internes auto-hébergés ou affinés
   • Des agents autonomes intégrés à l'infrastructure et au processus CI/CD
     Voici votre nouvelle carte de la surface d'attaque. (Axios)
2. Traiter les LLM publics comme des SaaS externes. Le principe "Pas de secrets dans les outils d'IA non gérés" doit être inscrit dans la politique de l'entreprise, et non dans une suggestion. Formez le personnel à traiter les outils d'IA gratuits exactement comme les messages postés sur un forum public : une fois qu'ils sont partis, vous ne contrôlez plus leur rétention. (Cybernews)
3. Mettre en place des actions à fort impact derrière les humains. Tout agent d'IA capable de déplacer de l'argent, de modifier des configurations ou de détruire des enregistrements doit nécessiter l'approbation explicite d'un humain pour les étapes à fort impact. Supposer un compromis. Prévoir le confinement. (Inovia)
4. Faire du pentesting avec prise en compte du LLM une partie de la version. Avant d'envoyer un "assistant d'IA" à vos clients ou à vos employés, effectuez un test contradictoire qui tente de.. :
   • injecter des invites,
   • extraire des secrets,
   • d'escalader les privilèges du plugin,
   • coût de l'épi.
     Traitez-le comme vous traitez les pentests d'API externes.

Références recommandées pour votre manuel de jeu :

• Top 10 de l'OWASP pour les applications de modèles de langage à grande échelle - les risques classés par la communauté et spécifiques aux LLM (Prompt Injection, Insecure Output Handling, Training Data Poisoning, Denial of Service, Supply Chain, Excessive Agency, Overreliance). (Fondation OWASP)
• Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST - formalise les invites adverses, l'extraction de modèles, l'empoisonnement des données et l'exfiltration de modèles comme des obligations de sécurité, et non comme de simples curiosités de recherche. (Publications du NIST)
• SentinelOne : Risques de sécurité liés au LLM - catalogue permanent de techniques d'attaques réelles, y compris l'injection rapide, l'empoisonnement des données d'entraînement, la compromission d'agents et le vol de modèles. (SentinelOne)
• Le risque caché derrière les outils d'IA gratuits - la gouvernance et la conservation des données les réalités de l'utilisation libre de l'IA dans l'entreprise. (Cybernews)
• Penligent - des tests de pénétration automatisés conçus pour les infrastructures de l'ère de l'IA : LLM, agents, plugins et surfaces de coûts.

Dernier point à retenir

La sécurité du LLM n'est pas une hygiène facultative. Il s'agit d'une réponse aux incidents, d'un contrôle des coûts, d'une protection de la propriété intellectuelle, d'une gouvernance des données et d'une sécurité de production - tout à la fois. Traiter ChatGPT comme "un simple outil de productivité gratuit" sans modélisation des menaces est l'équivalent en 2025 de laisser les ingénieurs envoyer par courriel des informations d'identification en clair parce que "de toute façon, c'est interne". L'IA gratuite n'est pas gratuite. Vous payez en données, en surface d'attaque et, en fin de compte, en temps d'analyse médico-légale. (Cybernews)

Si vous êtes responsable de la sécurité, vous ne pouvez plus dire "nous ne faisons pas d'IA". Votre organisation le fait déjà. Votre seul véritable choix est de prouver - avec des preuves, pas des ondes - que vous le faites en toute sécurité.