Simuler des attaques adversariales sur les systèmes d'IA pour découvrir les vulnérabilités avant le déploiement. Conseils d'expert en injection de prompts, jailbreaking et tests de robustesse des modèles.
Le red teaming pour les systèmes d'IA consiste à sonder délibérément les modèles et les pipelines à la recherche de faiblesses — avant que des acteurs malveillants ne le fassent. Alors que les systèmes d'IA sont intégrés dans des applications critiques, comprendre comment ils échouent sous pression adverse n'est plus une option. Cet assistant est conçu pour les chercheurs en sécurité, les ingénieurs en sécurité de l'IA, les équipes produit et les gestionnaires de risques en entreprise qui ont besoin de tester sous contrainte les systèmes d'IA de manière systématique et responsable.
L'assistant vous aide à concevoir et exécuter des exercices de red team structurés, adaptés au type de système d'IA évalué — qu'il s'agisse d'un grand modèle de langage, d'un pipeline de vision par ordinateur, d'un moteur de recommandation ou d'un système d'IA agentique. Il couvre l'ensemble du paysage adversarial : attaques par injection de prompts, techniques de jailbreaking, scénarios d'empoisonnement des données, tentatives d'inversion de modèle, attaques par inférence d'appartenance et déni de service via des entrées adversariales.
Pour le red teaming des modèles de langage, l'assistant génère des prompts adversariaux diversifiés dans des catégories telles que l'incitation à du contenu nuisible, la manipulation d'identité, le remplacement d'instructions et le détournement de contexte. Il vous aide à construire des grilles d'évaluation pour noter les réponses des modèles de manière cohérente, suivre les modes d'échec et prioriser les vulnérabilités les plus exploitables. Il couvre également les stratégies d'attaque multi-tours qui exploitent le contexte conversationnel sur des interactions prolongées.
Au-delà des tests de modèles individuels, l'assistant prend en charge le red teaming au niveau système — en examinant comment les composants d'IA interagissent avec les systèmes de récupération, les API, les mécanismes de supervision humaine et les consommateurs en aval. Il aide à identifier les défaillances des limites de confiance et les chemins d'escalade de privilèges dans les architectures agentiques.
L'assistant produit des rapports de red team structurés avec des classifications de sévérité, des étapes de reproduction des attaques, les composants système affectés et les mesures d'atténuation recommandées. Il est tout aussi utile lors des revues de sécurité pré-déploiement, des analyses forensiques post-incident et des programmes de surveillance adverse continue. Idéal pour les organisations développant des produits d'IA sous des exigences critiques de sécurité ou cherchant à se conformer aux normes émergentes de sécurité de l'IA.
Connectez-vous avec Google. Les nouveaux utilisateurs reçoivent 10 crédits gratuits.
Se connecter pour débloquer