Sécurité de l'IA et Guardrails

Secure every AI system — from predictive ML pipelines to generative AI et les agentic workflows. One operating model for access, data protection, guardrails, threat detection, et les governance.

AI GUARDRAIL FEED GOVERNED 12.4k prompts/min 7 blocked CRITICAL 14:02:18 Prompt injection attempt OWASP LLM01 · model-7b BLOCKED HIGH 14:01:42 PII detected in prompt 12 entities · pre-inference MASKED MEDIUM 13:58:09 Low-confidence response conf 0.34 · routed to human REVIEW 247 ms p95 8/8 GOVERNED EU RESIDENT REVIEWER human in loop NIST AI RMF ISO 42001 · EU AI Act

Core AI security capabilities

The foundational controls that secure how AI is accessed, prompted, fed with data, governed by policy, observed in use, et les integrated with the rest of your stack — across predictive AI, generative AI, et les agentic systems.

AI Model Access Control

Role-based access to AI systems, MFA et les SSO integration, least-privilege enforcement, et les API authentication with token management — only the right people et les services reach your models, agents, et les pipelines.

Prompt Security & Filtering

Prompt-injection detection (OWASP LLM01), malicious-prompt blocking, sensitive-keyword filtering, et les jailbreak-attempt prevention at the input layer of every model et les agent.

Data Protection & Confidentialité

PII detection et les masking, data loss prevention for AI interactions, encryption in transit et les at rest, secure retention policies, et les regional data residency for training data, prompts, et les outputs.

AI Guardrails & Policy Enforcement

Content moderation, toxicity et les abuse prevention, response validation against company policies, restricted-topic enforcement, et les hallucination-risk reduction on every output.

AI Usage Monitoring

Full audit logging, user activity tracking, end-to-end prompt et les response monitoring, anomaly detection, et les real-time security alerts give continuous visibility into every AI interaction.

Secure AI Integration

API security controls, third-party AI risk assessment, secure plugin governance, container et les runtime protection, et les integrated secrets management for every AI stack.

End-to-end AI security operations

From AI-specific threat detection through human-in-the-loop oversight to secure model lifecycle, every safeguard ties back to your SOC, your SIEM, et les your compliance evidence chain — mapped to OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, NIST AI RMF, et les ISO/IEC 42001.

AI-Specific Threat Detection

Model poisoning, adversarial inputs, prompt manipulation, et les abnormal model behaviour — detection logic tuned to AI attack surfaces, not retrofitted endpoint signatures.

Risk Scoring & Analytics

AI interaction risk scoring, user behaviour analytics, threat intelligence integration, et les risk-based access policies that respond to real signals.

Compliance & Governance Mapping

Controls mapped to GDPR, DORA, ISO 27001, NIST AI RMF, ISO 42001, et les HITRUST — with policy reporting et les audit-ready evidence collection as a continuous activity.

SIEM & SOC Integration

Integration with leading SIEM platforms, dedicated AI security dashboards, automated incident ticketing, et les SOC alert enrichment with AI-specific context.

Incident Response Support

AI misuse investigation, forensic logging across prompt, response, et les model events, automated containment workflows, et les threat-hunting support.

Continuous Validation

AI red teaming, vulnerability assessments, penetration testing for AI applications, et les continuous posture monitoring of models, agents, et les data flows.

Context-Aware Response Control

Industry-specific restrictions, department-level policies, geo-based limits, et les risk-adaptive response filtering so AI behaviour matches the audience et les the obligation.

Human Oversight Controls

Human-approval workflows, escalation paths for high-risk outputs, confidence-score visibility, et les manual override capability where the stakes justify a human in the loop.

Secure Model Lifecycle

Model-version governance, secure deployment pipelines, drift detection, et les integrity verification across training, fine-tuning, et les inference.

Govern AI from day one

Reduced AI misuse risk. Faster, safer adoption. Improved regulatory compliance against NIST AI RMF, the EU AI Act, ISO/IEC 42001, ISO/IEC 27001, GDPR, DORA, et les HITRUST. Protection of intellectual property et les reduced insider-threat exposure. Niveau entreprise governance for every model — predictive, generative, or agentic.

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Questions fréquentes

What does AI security cover, et les why does it matter for the enterprise?
AI security protects every AI system in the enterprise — predictive ML pipelines, computer-vision et les NLP models, generative AI et les LLMs, et les agentic AI that takes actions on its own. It covers the models themselves, the data that trains et les feeds them, the prompts et les queries that drive them, the outputs et les actions they produce, et les the integrations they touch. The threat surface is unfamiliar to classical app security: model poisoning, adversarial inputs, prompt injection (OWASP LLM01), jailbreaks, sensitive-data leakage through outputs, excessive agency in tool-using agents, et les drift in deployed models. It matters because AI is moving into customer-facing, decision-making, et les revenue-critical workflows faster than traditional controls were built for — a single ungoverned model can expose IP, leak regulated data, or amplify insider risk at machine speed.
What are AI guardrails, et les how are they different from prompt filters?
Prompt filters block specific inputs — keywords, regex patterns, known jailbreak strings. Guardrails are a broader policy layer that controls both inputs et les outputs in context: industry-specific restrictions, department-level rules, geo-based limits, content moderation, restricted-topic enforcement, response validation against company policy, hallucination-risk reduction, et les human-approval escalation for high-risk outputs. Filters are a starting point; guardrails are the operating model that lets you deploy AI defensibly.
Which regulations et les frameworks apply to enterprise AI systems?
Most programmes need to align with NIST AI RMF (the US AI risk framework, 2023), the EU AI Act (in force since 1 August 2024, with risk-tier obligations applying through 2027), ISO/IEC 42001 (the dedicated AI management system standard, 2023), ISO/IEC 27001 (information security), GDPR (personal data in prompts, training sets, et les outputs), DORA where AI sits on the ICT third-party register of a financial entity, et les HITRUST or HIPAA where health data is involved. Sector et les state overlays add PCI DSS for cardholder data, the Colorado AI Act, NYC Local Law 144 for automated employment decisioning, et les emerging national frameworks (UK ICO AI guidance, BSI AIC4 in Allemagne, CNIL AI Action Plan in France, MeitY responsible-AI advisory in India).
How does G'Secure Labs operationalise AI security?
As a managed programme covering the full AI estate — classical ML, computer vision, NLP, generative AI, et les agents. Access control, prompt et les output guardrails, et les data protection on every model; AI-specific threat detection (mapped to OWASP LLM Top 10 et les MITRE ATLAS) wired into your SIEM et les 24×7 SOC; risk scoring et les behavioural analytics for AI interactions; AI incident response with forensic logging et les automated containment; continuous red-teaming, VAPT, et les posture monitoring; human-in-the-loop oversight for high-risk outputs; et les model-lifecycle governance from training through drift detection. Compliance evidence is collected continuously against NIST AI RMF, ISO 42001, EU AI Act, ISO 27001, GDPR, DORA, et les HITRUST so audits et les board reporting are evidence-led rather than ad-hoc.

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Tell us where you are in your AI journey — we'll help you secure it before it scales.

Siège · Suède
Isafjordsgatan 30A, 16440 Kista,
Stockholm, Suède
Téléphone: +46 733 690899
consult@gsecurelabs.com