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AgentThreat Studio : modélisation visuelle des menaces & simulateur de rayon d'impact IA


Utilisez l’atelier interactif ci-dessous pour schématiser vos flux d’agents, charger des architectures types, visualiser les chemins d’attaque critiques et générer des patchs de défense prêts au déploiement :

AGENTTHREAT STUDIO

Composants

Cliquer pour ajouter
1. Points d'Entrée (Ingress)
2. Moteurs LLM (Reasoners)
3. Mémoire & RAG
4. Outils & MCP
5. Garde-fous (Defenses)
6. Puits de Sortie (Sinks)
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Diagnostic de Sécurité

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1. Pourquoi la modélisation traditionnelle échoue Face aux agents IA

Section intitulée « 1. Pourquoi la modélisation traditionnelle échoue Face aux agents IA »

La modélisation classique des menaces logicielles (STRIDE, PASTA) postule des chemins d’exécution déterministes et des frontières d’isolation étanches entre interfaces, serveurs et bases de données.

Dans les systèmes d’IA agentiques, ces hypothèses s’effondrent :

  1. La couche d’exécution sémantique : le LLM n’exécute pas un code figé ; il interprète un langage naturel non structuré et décide dynamiquement des outils à appeler et des paramètres à injecter.
  2. Le contexte comme mémoire partagée : les consignes système, les documents RAG extraits, les saisies utilisateurs et les retours d’outils coexistent au sein du même espace d’attention. Si un document externe contient des instructions malveillantes, le modèle ne peut les distinguer cryptographiquement des directives système (AAP-002 : Injection Indirecte de Contexte).
  3. Le rayon d’impact RCE en cascade : lorsqu’un agent dispose d’accès en écriture ou d’un shell sans contrôle humain hors bande, une injection au niveau applicatif se propage jusqu’à la compromission totale du système d’exploitation (AAP-007 : RCE en Cascade Autonome).

2. Les 5 axiomes fondamentaux de la défense agentique

Section intitulée « 2. Les 5 axiomes fondamentaux de la défense agentique »

AgentThreat Studio évalue en permanence votre pipeline au regard des 5 axiomes essentiels de sécurité agentique :

Axiome 1 : isolation des entrées

Ne jamais laisser un flux non fiable (chat public, webhook, email) atteindre directement un moteur de raisonnement privilégié sans validation ou filtrage préalable (AAP-001).

Axiome 2 : traçabilité du contexte

Les données externes collectées via des scrapers ou des APIs doivent être assainies et munies d’une signature de provenance avant insertion dans une base vectorielle partagée (AAP-005).

Axiome 3 : rigueur du schéma

Les outils exposés aux LLMs ne doivent jamais accepter des chaînes libres non contraintes. Tout paramètre doit respecter un schéma typé, des expressions régulières ou des énumérations validées (AAP-003).

Axiome 4 : passerelle JIT / approbation humaine

Tout outil permettant l’écriture sur le disque, la modification de bases de données ou l’exécution de commandes système doit imposer une validation humaine hors bande (HITL) (AAP-007).


  1. Choisir un modèle prédéfini OU démarrer de zéro Utilisez le sélecteur supérieur pour charger une architecture courante (Agent DevOps Autonome, Support Client RAG, Assistant MCP sur Poste, ou Pipeline Entreprise Durci).

  2. Ajouter et relier les composants Cliquez sur les éléments de la palette latérale pour instancier des Entrées, Moteurs, Mémoires, Outils et Gardes. Cliquez sur le port droit d’un nœud source, puis sur le port gauche d’un nœud cible pour créer une liaison.

  3. Configurer les attributs de sécurité Double-cliquez sur n’importe quel nœud pour ouvrir le panneau d’inspection. Modifiez les Niveaux de Confiance (Non Fiable vs Fiable), les Privilèges (Lecture Seule vs Exécution Système) et activez les Passerelles HITL.

  4. Examiner les alertes et exporter le code correctif Le panneau droit calcule instantanément votre Score de Sécurité Agentique (ASS) et détaille chaque vulnérabilité active. Cliquez sur Python Patch pour générer les wrappers Pydantic, ou sur Mermaid pour intégrer le diagramme dans votre documentation.