Créer une passerelle de sécurité Zero-Trust pour l'IA locale

Introduction

À mesure que l’IA générative est intégrée aux flux de travail des entreprises, le risque d’injection rapide est passé d’une menace théorique à une vulnérabilité critique. Dans cet article, je documente comment j'ai identifié une vulnérabilité de fuite de données dans un déploiement LLM local et conçu une passerelle de sécurité Python personnalisée pour l'atténuer.

La pile

• Moteur IA : Ollama (Llama 3.2)
• Frontend : WebUI ouvert (dockerisé)
• Couche de sécurité : Middleware FastAPI (la passerelle renforcée)
• Environnement : Ubuntu Linux avec mise en réseau Docker Bridge

Phase 1 : La vulnérabilité (Red Teaming) À l'aide d'un déploiement standard, j'ai testé la sensibilité du modèle à l'ingén...
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