The Php Times

L'épisode final de la série Ship AI with Laravel démontre les vulnérabilités réelles des applications IA en effectuant une attaque par injection de prompt contre un agent support basé sur Laravel. Par ingénierie sociale, l'attaque extrait avec succès le prompt système, la liste des outils et les instructions internes, puis exploite la fonction de recherche de commandes pour récupérer des données client sans autorisation. Ces failles représentent des menaces courantes dans les systèmes IA en production.

L'article présente quatre couches de défense pour atténuer de telles attaques. La première couche renforce le prompt système lui-même avec des limites de sécurité explicites qui refusent de divulguer les informations sensibles et traitent tous les utilisateurs comme des clients ordinaires, bien que les attaquants déterminés puissent contourner les protections basées uniquement sur les prompts. La deuxième couche implémente un guard LLM local utilisant Ollama avec Llama 3.2 qui classe les messages entrants comme sûrs ou non avant d'atteindre l'agent principal, offrant un filtrage sans frais d'exécution locale.

La troisième couche applique l'autorisation au niveau des outils en limitant la fonction de recherche de commandes aux utilisateurs authentifiés, empêchant tout accès non autorisé aux données indépendamment de la manipulation d'entrée. La quatrième et dernière couche ajoute un filtrage de sortie qui détecte et masque les motifs sensibles comme les numéros de sécurité sociale, les numéros de carte de crédit et les clés API avant que les réponses quittent le système. Ensemble, ces quatre mécanismes créent une plateforme IA prête pour la production avec une véritable résistance aux compromis. Cette conclusion couronne une série de onze épisodes documentant le parcours complet de la configuration initiale au durcissement de la sécurité.