Les organisations accélèrent l'adoption de l'intelligence artificielle pour créer des expériences agentiques, en investissant environ 19 milliards de dollars dans la couche applicative cette année. Cette dynamique rapide inonde la production d'API non documentées, créant un environnement où 87 % des organisations ont subi un incident de sécurité lié aux API au cours de l'année écoulée.
Couvrez l'ensemble des risques liés à la sécurité des applications
L'adoption de l'IA inonde les environnements de production de points de terminaison non protégés. Reprenez le contrôle et mettez en place des garde-fous sans ralentir le développement.
Les incidents liés aux API touchent désormais 87 % des entreprises et ciblent fréquemment les grands modèles de langage (LLM). Ce cadre offre une sécurité multicouche pour protéger chaque interaction, des requêtes aux réponses.
Comment fonctionne une défense multicouche alimentée par IA
Nos mécanismes de défense, spécialement conçus, protègent les points où les applications, les API et les services d'intelligence artificielle sont exposés, accessibles et vulnérables aux abus. Cette approche repose sur quatre éléments fondamentaux :
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Foire aux questions (FAQ)
Foire aux questions (FAQ)
Le « vibe coding » désigne un mode de développement qui privilégie une mise en production rapide, « trouver le bon équilibre (fonctionnel) », au détriment d'une architecture de sécurité rigoureuse. Cela contribue au constat selon lequel une mauvaise configuration des API est la principale cause des incidents de sécurité, citée par 54 % des répondants dans notre étude 2026.
Ces points de terminaison sont désormais la cible principale, impliqués dans 42 % des incidents de sécurité. Bien qu'ils présentent un risque élevé, ils sont souvent non documentés, ce qui contribue à une situation critique où seuls 23 % des professionnels de la sécurité savent quelles API de leur système renvoient des données sensibles.
Connu sous le nom d'« USB-C de l'IA », le MCP simplifie la manière dont les agents se connectent à des sources de données comme Slack ou des bases SQL. Cependant, le « Shadow MCP » représente un risque majeur. Forrester prévoit que 30 % des éditeurs d'applications lanceront leurs propres serveurs MCP d'ici fin 2026, complexifiant encore davantage la surface d'attaque non maîtrisée.
Les pare-feu traditionnels ont du mal à gérer le trafic agentique, dont le volume devrait être multiplié par 1 000 d'ici 2027. Alors que 45 % des entreprises privilégient la continuité de service, les réponses manuelles sont trop lentes. La reconnaissance assistée par l'IA est désormais capable d'exploiter les failles d'un système en quelques minutes seulement.
Il s'agit d'un passage d'un réglage manuel réactif à une protection autonome, afin de répondre au fait que seules 18 % des organisations se sentent « bien préparées » face aux attaques d'API liées à l'IA. Cette approche utilise une intelligence artificielle comportementale pour détecter les tentatives de reconnaissance à la vitesse des machines ainsi que les tentatives d'exploitation avant leur exécution.
À mesure que des agents internes sollicitent des outils externes, la surface d'attaque s'étend de façon exponentielle. Si un agent tiers est compromis, il peut corrompre le contexte de votre agent interne, entraînant des actions non autorisées. C'est une préoccupation majeure pour 40 % des organisations qui s'inquiètent des injections de prompts malveillantes.
En adoptant un modèle d'exécution multicouche qui offre une visibilité complète de la situation sur l'ensemble de l'infrastructure informatique. À l'heure actuelle, 59 % des organisations déclarent que mieux comprendre leurs risques liés à l'IA est leur priorité absolue pour renforcer leur résilience.
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