Un audit structuré de votre posture de sécurité AI couvrant 7 domaines de contrôle : infrastructure, données, modèle, accès, journalisation, chaîne d'approvisionnement et gouvernance.
Les audits de sécurité applicative traditionnels passent à côté des surfaces d'attaque que les systèmes AI introduisent : injection de prompt, empoisonnement des données d'entraînement, extraction de modèle et fuite de données via les prompts. Un rapport SOC 2 standard ne vous dit presque rien sur la capacité d'un endpoint LLM à divulguer les données de vos clients lorsqu'il est sollicité de manière adverse. Un audit spécifique à l'AI comble cette lacune.
Parcourez chaque domaine de manière systématique. Marquez les contrôles Conforme / Non conforme / N/A avec les preuves à l'appui. Consignez le niveau de risque pour chaque contrôle non conforme.
Évaluez la couche réseau, de calcul et cloud qui héberge les charges de travail AI. Les lacunes d'infrastructure sont le constat le plus fréquent dans les audits AI d'entreprise.
Cinq étapes pour produire un audit qui résiste à l'examen du régulateur et de l'audit interne, et non un artefact de checklist rangé dans un tiroir.
Checklist gratuite au format .docx avec plus de 85 contrôles répartis sur 7 domaines. Personnalisez-la à votre organisation et commencez à auditer.
Obtenez les 25 modèles dans un seul ZIP. Politiques, registres, listes de contrôle et plans de déploiement.
Un audit ponctuel repère les lacunes que vous connaissez aujourd'hui. Aona découvre en continu le shadow AI, détecte les données sensibles qui transitent vers les outils AI et maintient vos preuves d'audit à jour, de sorte que le prochain audit devienne une revue, et non une expédition archéologique.