Construire un Agent IA Local Sécurisé sur Infrastructure Open-Source : Leçons de SGLang, Olares et Audits Réels
Bien que l'IA locale promette la souveraineté des données, une configuration mal sécurisée expose l'infrastructure à des attaques sophistiquées comme l'injection de prompts et les attaques adversariales. Cet article analyse l'architecture sécurisée d'un agent IA local utilisant SGLang et Olares, en examinant les implications de sécurité et les enseignements des tests de pénétration réels. Les auteurs fournissent des recommandations techniques pour protéger les déploiements d'LLM on-premise.