How should companies evaluate the security and compliance risks of deploying large language models in internal tools?

• Identifier les risques propres aux LLM (injection de prompt, exfiltration de données, biais, empoisonnement du modèle) afin de les intégrer dans l’analyse de menace interne [1][3]
• Vérifier la conformité aux exigences réglementaires (RGPD, ISO 27001, etc.) en mettant en place contrôle d’accès, journalisation détaillée et chiffrement des données d’entraînement et d’inférence [2][4]
• Déployer des contrôles de sécurité spécifiques : validation et assainissement des entrées, limitation du périmètre du modèle, surveillance des sorties, gestion des secrets et des dépendances du pipeline d’IA [2][4]
• Réaliser des tests de pénétration et des revues de code (SAST/SCA) adaptés aux workflows de génération de code, en s’appuyant sur les recommandations du projet OWASP GenAI Security (Top 10 risques et mitigations) [3]

Bottom‑line : une évaluation rigoureuse combine l’identification des risques spécifiques aux LLM, des contrôles techniques adaptés et une vérification de la conformité réglementaire pour sécuriser le déploiement interne.

Sources

1. What Is LLM (Large Language Model) Security? | Starter Guide - Palo Alto Networks
2. LLM Security: Large Language Models Risks & Best Practices
3. OWASP Top 10 for Large Language Model Applications | OWASP Foundation
4. LLM Security: Top 10 Risks and 5 Best Practices