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Découvrez comment intégrer la sécurité aux workflows des développeurs, adapter votre approche aux méthodes de développement logiciel actuelles et donner à vos équipes les moyens de sécuriser leurs applications rapidement et à grande échelle.

Il est essentiel de protéger les modèles d’IA contre l’empoisonnement des données, une attaque qui consiste à injecter des données corrompues. Découvrez des stratégies clés pour détecter, prévenir et atténuer les risques.

Utiliser ChatGPT pour coder présente des avantages, mais peut aussi introduire des failles de sécurité. Découvrez ici les liens entre ChatGPT et le codage sécurisé, ainsi que les moyens de réduire les risques.

Découvrez les principaux avantages des outils de codage sécurisé assisté par l’IA pour renforcer vos pratiques DevSecOps avec Snyk.

Découvrez comment la génération augmentée par récupération (RAG) améliore les LLM grâce à vos données. Comprenez les principaux risques de sécurité liés au RAG et découvrez les bonnes pratiques pour protéger votre IA.

Les acteurs malveillants peuvent altérer les systèmes d’apprentissage automatique au moyen d’attaques par IA adversariale. Découvrez les types d’attaques courants et comment protéger vos systèmes.

Ne vous contentez plus de réagir aux vulnérabilités. Adoptez une approche proactive de la sécurité applicative grâce à une visibilité globale sur vos actifs, des politiques intelligentes et une hiérarchisation des risques. Sécurisez votre SDLC.

Découvrez les 10 principales vulnérabilités de l’OWASP et comment les outils SAST comme Snyk Code aident les développeurs à les détecter et à les corriger dès les premières étapes du développement.