Aller plus loin
Sécuriser le code, le modèle et le runtime.
Du prompt au runtime, observez ce que vos agents font réellement, bloquez les actions dangereuses et gardez la trace de chaque incident.
Un agent IA ne se contente pas de produire une réponse. Il consulte des données, choisit des outils, appelle des API, utilise des serveurs MCP et peut exécuter des actions dans votre système d'information.
Ariovis vous aide à découvrir cette surface, protéger chaque couche et neutraliser les comportements dangereux avant qu'ils ne deviennent des incidents métier.
Une chaîne protégée de bout en bout
Le même composant joue simultanément plusieurs rôles dans votre système d'information. Chacun apporte sa propre surface de risque.
Du code, des dépendances, des images et une configuration qui se déploient comme n'importe quel service.
Des secrets, des tokens et des droits qui existent en dehors de toute session humaine.
Un modèle, ses versions, ses artefacts et ses templates de prompts, avec leur provenance.
Des appels sortants vers des endpoints internes et externes, parfois non déclarés.
Des serveurs MCP et des outils dont les descriptions, les permissions et les appels sont inspectés avant exécution.
Un retrieval, des index RAG et des documents dont le contenu devient instruction.
Un état persistant qui conserve, propage et réutilise ce qu'il a rencontré.
Des processus, des fichiers, des appels système et des flux réseau bien réels.
La capacité de lire, écrire, transmettre, modifier ou exécuter — donc de produire un effet.
Protéger uniquement les prompts laisse sans contrôle le code, les dépendances, les données, les outils, les API et l'effet réel de l'agent.
Quatre verbes structurent l'offre. Ils se déploient dans cet ordre : la découverte précède la compréhension, la compréhension conditionne le blocage, et la preuve rend l'ensemble vérifiable.
Découvrir la surface réelle, y compris ce qui n'a jamais été déclaré.
On ne protège pas ce que l'on ne connaît pas.
Relier chaque objet à son contexte métier pour hiérarchiser ce qui compte.
Le risque ne dépend pas seulement de la vulnérabilité, mais de ce que l'agent peut réellement atteindre et exécuter.
Agir sur l'entrée, sur l'appel d'outil, sur le flux ou sur le workload.
Une protection utile agit avant l'effet, pas uniquement après l'incident.
Reconstituer l'intention, le cheminement et l'effet, pour l'audit comme pour le SOC.
Chaque incident doit pouvoir être expliqué, corrigé et vérifié.
Autour d'un même agent se superposent sept surfaces distinctes. Un incident réel emprunte presque toujours plusieurs d'entre elles.
Agent IA
Chaque surface est traitée par des contrôles distincts, mais analysée dans un même graphe.
Les contrôles ne commencent pas en production : ils se posent dès la conception et se vérifient à chaque exécution.
La cognition devient une couche du runtime. Elle doit pouvoir être observée, limitée et arrêtée avec la même rigueur qu'un processus, un fichier ou un flux réseau.
Quatre familles de capacités, mobilisées selon la maturité de vos cas d'usage et la criticité des actions concernées.
Une alerte isolée n'explique rien. Ce qui compte, c'est le chemin : d'où vient l'instruction, ce qu'elle a déclenché et ce qu'elle a atteint.
Ce chemin est reconstitué à partir des signaux collectés à chaque couche, et non déduit d'un seul journal applicatif.
Trois situations fréquentes, traitées de la découverte jusqu'à la preuve.
Le Prompt Firewall protège le langage. Le MCP Guard protège l'action. La protection runtime maîtrise l'effet réel.
Le niveau de contrôle suit la criticité de l'action, pas une posture uniforme appliquée à tous les agents.
Les projets IA continuent d'avancer pendant la mise en place des protections.
L'architecture se qualifie selon vos contraintes de souveraineté, de latence et d'exploitation.
Mise en route rapide, hébergement dans une région choisie.
Analyse centralisée, contrôles exécutés au plus près de vos environnements.
Déploiement dans votre infrastructure, sous votre exploitation.
Environnements sans connectivité sortante, avec mises à jour maîtrisées.
La découverte peut être agentless lorsque possible. Les contrôles qui doivent arrêter une action restent proches du runtime, des gateways, des API ou des workloads.
La disponibilité de chaque capacité selon le mode retenu est validée lors du cadrage technique.
Un périmètre volontairement restreint, choisi pour être représentatif et démontrable.
Le format de référence sur six semaines est indicatif : il dépend de la disponibilité des environnements, des intégrations, de la maturité du cas d'usage et des prérequis de sécurité.
Ariovis conçoit et intègre une couche de protection agentique adaptée à votre environnement, puis l'articule avec vos capacités IAM, cloud, API, DevSecOps et SOC.
Vous restez propriétaire de vos environnements, de vos données et de vos décisions de sécurité.
Elle ne remplace pas vos briques IAM : elle s'y appuie et leur ajoute la maîtrise de l'effet réel.
Déterminer si une action précise est légitime selon l'identité, la ressource et le contexte.
Découvrir l'offreProtéger les secrets, comptes techniques et accès privilégiés utilisés par l'agent.
Découvrir l'offreIdentifier les groupes, délégations et chemins d'attaque accessibles par l'agent.
Découvrir l'offreDéfinir la gouvernance, le niveau d'autonomie et la trajectoire.
Découvrir l'offreTraiter les alertes, maintenir les contrôles et améliorer les protections.
Découvrir l'offreUn filtre agit sur le langage, pas sur l'effet. Il ne voit ni le code de l'agent, ni ses dépendances, ni les outils qu'il appelle, ni les API qu'il atteint, ni les processus et flux réseau qu'il génère. Une instruction malveillante peut arriver par un document indexé, un résultat d'outil ou une mémoire contaminée, puis produire une action réelle que seul un contrôle proche du runtime peut interrompre.
En combinant plusieurs sources : trafic vers les fournisseurs de modèles, appels d'API, workloads en exécution, dépôts de code, manifests MCP et configurations. Ces signaux sont recoupés pour construire un inventaire, identifier les propriétaires et faire apparaître le Shadow AI, y compris les usages lancés hors du cadre habituel des projets.
En inventoriant les serveurs et leurs outils, en vérifiant propriétaire, version et provenance, puis en restreignant les outils visibles par agent. Les schémas et paramètres sont contrôlés, les destinations et les montants contraints, les actions sensibles simulées ou soumises à validation humaine, et le résultat filtré avant retour à l'agent.
En contrôlant ce qui entre dans les index et dans la mémoire, en détectant les instructions dissimulées dans les documents, en cloisonnant le retrieval par tenant ou par dossier, en masquant les données sensibles et en permettant de geler ou restaurer une mémoire contaminée.
Parce que l'effet réel s'y produit : un processus lancé, un fichier lu ou écrit, un flux réseau sortant. C'est le dernier endroit où une action dangereuse peut encore être arrêtée, et le seul qui permette de vérifier qu'une correction a bien changé le comportement observé.
Oui, et c'est le mode de démarrage recommandé. La découverte et l'observation permettent de construire une baseline, de tester les politiques en simulation, puis d'activer le blocage uniquement là où l'action est sensible ou irréversible.
Par la corrélation entre couches : une instruction inhabituelle, un enchaînement d'outils inattendu, un volume ou un coût anormal, un accès à des données hors périmètre, un processus ou un egress jamais observé. La détection porte sur la séquence, pas sur un événement isolé.
En coupant ce qui produit l'effet : révocation des secrets et tokens, retrait des outils, blocage des destinations réseau, passage en lecture seule, isolation ou arrêt du workload, gel de la mémoire. Ces actions sont préparées à l'avance dans des runbooks pour être exécutables sans improvisation.
Les détections, chronologies et preuves sont exportées vers votre SIEM et vos outils SOAR, avec création de tickets et runbooks associés. L'objectif est d'utiliser vos processus de traitement existants, pas d'ouvrir une console de plus.
L'autorisation fine répond à la question du droit : cette action est-elle légitime dans ce contexte. Cette offre répond à la question de l'effet : ce que l'agent fait réellement, avec quels outils et quelles données, si son environnement est sain et comment interrompre puis expliquer un incident. Les deux se complètent et s'appuient sur vos briques IAM, PAM et Access Management.
Cas d'usage
Cette capacité intervient souvent dans des situations plus larges. Découvrez comment elle s'articule avec les autres offres Ariovis pour répondre à des problèmes concrets.
IA et automatisation
Donner de l'autonomie aux agents IA sans perdre la maîtrise de leurs identités, de leurs outils, de leurs données et de leurs effets réels.
Partons d'un agent, de ses outils et d'un workflow réel. Ariovis vous aide à découvrir sa surface d'action, tester ses scénarios de risque et appliquer progressivement les protections nécessaires.
