Sécurité des Agents IA
Tests de résistance pour les systèmes autonomes avec accès à des outils
Pourquoi AgentGuard ?
Un agent IA qui exécute du code, envoie des emails, ou accède à des bases de données amplifie les conséquences de chaque vulnérabilité. Une instruction malicieuse ne déclenche plus seulement une mauvaise réponse, mais une action irréversible. AgentGuard teste vos agents autonomes contre les techniques d'attaque connues sur les systèmes outillés.
Types d'agents supportés
Agents de support client
Assistants avec accès aux comptes utilisateurs, CRM, base de connaissances
Agents de développement
Agents capables de modifier du code, exécuter des commandes, créer des PR
Agents de recherche & analyse
Agents qui naviguent sur le web, lisent des documents, produisent des rapports
Agents d'orchestration
Agents qui coordonnent plusieurs sous-agents ou workflows automatisés
Agents de commerce
Agents avec accès à des paiements, commandes, gestion d'inventaire
Agents data & analytics
Agents avec accès aux bases de données, génération de SQL, exécution de queries
Agents de communication
Agents qui envoient des emails, messages, notifications automatisées
Agents système
Agents DevOps, SRE, gestion d'infrastructure cloud
Votre agent n'est pas listé ?
Si votre framework ou type d'agent n'apparaît pas ici, contactez-nous. Nous développons des modules de test sur demande.
Nous contacter →Catégories d'attaques testées
Détournement d'outils
Manipulation de l'agent pour qu'il appelle des outils de manière inattendue ou avec des paramètres malveillants.
Dérive d'objectif
Tests pour détourner progressivement l'agent de sa mission initiale via des instructions intermédiaires.
Escalade de privilèges
Tentatives de faire accéder l'agent à des ressources ou outils au-delà de son périmètre autorisé.
Boucles infinies & exhaustion
Provoquer l'agent à entrer en boucle ou à consommer ses ressources jusqu'à épuisement.
Empoisonnement de mémoire
Injection d'informations malveillantes dans la mémoire long-terme de l'agent.
Détection de backdoor
Identification de comportements anormaux déclenchés par des triggers cachés dans les inputs.
Cross-agent contamination
Tests pour les architectures multi-agents : un agent compromis peut-il infecter les autres ?
Exfiltration de données
Tentatives de faire l'agent transmettre des données sensibles via ses outils (email, API externe, logs).
Bypass de confirmation humaine
Techniques pour contourner les étapes de validation humaine requises pour les actions critiques.
Démarrage en quelques commandes
# Installationpip install rednblue
# Test d'un agent autonomernb llm --file my_agent.py --attacks AGT
# Suite complète (LLM + Agent + RAG)rnb llm --file my_agent.py --all
# Mode autonome (agent multi-tool)rnb llm --file my_agent.py --mode autonomous --max-steps 20