Introduction aux LLM
Cette page fournit un guide facile à comprendre sur les LLM (grands modèles de langage) des bases aux applications pour les passionnés d'IA.
Chapitre 16 — Fine-tuning et adaptation sécurisés
Érosion d'alignement par données bénignes, empoisonnement délibéré, portes d'évaluation en CI et discipline de rollback — le fine-tuning traité comme sa propre surface de sécurité.
2026-05-25Chapitre 11 — Surfaces d'attaque et vulnérabilités du protocole
Onzième billet de la tournée du LLM Primer IV. Les attaques classiques adaptées à MCP — Confused Deputy, Token Passthrough, Session Hijacking — les défauts au niveau protocole autour de l'escalade de capacités et du sampling non authentifié, et la propagation implicite de confiance qui fait de l'empoisonnement de contexte un problème structurel plutôt qu'une affaire d'hygiène.
2026-04-09Chapitre 6 — Modèles de menaces et vulnérabilités RAG
Sixième billet de la tournée du LLM Primer III. La surface d'attaque élargie de la recherche — empoisonnement de corpus, morceaux adversariaux, injection de prompt indirecte, inversion d'embedding, et le problème du deputy confus en RAG agentique. Attaques concrètes, chacune démontrée, chacune reproductible.
2026-03-23