Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser Promptfoo pour les tests de sécurité (red-teaming /pentests) des modèles de langage (LLM), en nous concentrant sur les vulnérabilités du OWASP Top 10 pour les applications LLM en 2025. Nous détaillerons comment déployer Promptfoo, les types de prompts à utiliser pour chaque risque, et fournirons des références GitHub pour approfondir ces tests.
Introduction à Promptfoo
Promptfoo est un outil open-source conçu pour évaluer et tester les modèles de langage de manière systématique et efficace. Développé en JavaScript/TypeScript, il se distingue par sa facilité d’utilisation et sa flexibilité, permettant aux développeurs d’intégrer des tests automatisés dans leurs workflows de développement.
Comment s’en servir pour les tests de sécurité des LLM
Etapes a suivre.
1.Installation de Node.js : Assurez-vous d’avoir Node.js 20 minimum installé sur votre système.
2.Initialisation du Projet :
npx promptfoo@latest redteam init my-redteam-project
cd my-redteam-project
Cela crée un nouveau projet avec un fichier de configuration promptfooconfig.yaml.
- Configurez les cibles LLM (par exemple, OpenAI, Anthropic) et les plugins de red-teaming.
- Définissez les stratégies pour les tests => jailbreak, prompt-injection, etc., c’est ici que l’article sur le OWASP Top 10 pour les applications LLM en 2025 est utile ,
- tout comme l’article sur les tests de sécurité avec promptfoo pour le OWASP Top10 LLM 2025 vous sera util(teasing)
- Spécifiez le nombre de tests à générer et la langue des prompts.
4.Génération des Tests :
npx promptfoo@latest redteam generate
Cette commande génère des cas de tests basés sur votre configuration.
5.Exécution des Tests :
npx promptfoo@latest redteam run
Cette commande execute les tests générés pour évaluer la robustesse de vos LLM.
6.Analyse des Résultats :
npx promptfoo@latest redteam report
Affiche un rapport détaillé des résultats pour identifier les vulnérabilités.
Conclusion
Promptfoo est un outil puissant pour le red-teaming des modèles de langage, permettant de tester et d’identifier les vulnérabilités en fonction du OWASP Top 10 pour les applications LLM en 2025. En utilisant des plugins et des stratégies personnalisables, les développeurs peuvent améliorer la robustesse et la sécurité de leurs applications basées sur les LLM.