KALI LINUX LLMs SECURITY: Développez des Méthodes de Sécurité dans les Modèles d’IA avec des Outils de Haute Performance

Ce livre présente une approche pratique pour l’audit, la défense et la validation de sécurité dans les applications avec LLMs en utilisant Kali Linux comme plateforme centrale de laboratoire, d’automatisation et de production de preuves. Destiné aux professionnels, étudiants et opérateurs de cybersécurité, le contenu démontre comment analyser des modèles de langage, pipelines d’inférence, RAG, bases vectorielles, agents autonomes, plugins, outils externes, logs et systèmes downstream dans des scénarios autorisés d’AI Security.

L’ouvrage explore les risques actuels en IA générative sur la base de l’OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 et de l’OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026, en reliant prompt injection, jailbreaks, fuite de données, insecure output handling, excessive agency, data poisoning, failles dans les embeddings, supply chain, consommation non contrôlée et attaques contre agents. Sont également abordés des workflows avec Python, Bash, Docker, curl, jq, grep, FastAPI, Pydantic, ChromaDB, Garak, PyRIT, Wireshark, tcpdump, logs JSONL, canaris synthétiques, schemas, allowlists, AI Gateways, validation de sortie, hardening, monitoring et réponse aux incidents dans les applications avec LLMs.

Vous apprendrez à:

• Monter des laboratoires de LLM Security dans Kali Linux avec isolation, preuves et automatisation • Analyser des pipelines d’inférence, prompts, contexte, RAG, embeddings et bases vectorielles • Tester prompt injection, jailbreaks, fuite de données et output handling non sécurisé • Valider agents autonomes, plugins, outils, APIs externes et systèmes downstream • Appliquer OWASP LLM 2025 et OWASP Agentic 2026 dans des modèles de menace réels • Utiliser Python, Docker, curl, jq, grep, Garak et PyRIT dans des audits autorisés • Construire des contrôles de hardening, observabilité, réponse aux incidents et maturité en sécurité de l’IA

À la fin, vous serez apte à exécuter des routines complètes de LLM Security avec Kali Linux, en intégrant reconnaissance technique, tests adversariaux contrôlés, validation de RAG, analyse d’agents, hardening, monitoring, collecte de preuves, réponse aux incidents et production de rapports professionnels pour audits, AI red teaming autorisé et défense d’applications avec IA générative.

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