How do LLMs differ from traditional applications?

LLMs are non-deterministic by design, making it harder to identify problematic requests. LLMs, as internet connected applications, interact with users through natural language, which makes identifying attacks more challenging. LLMs are different in that the training data becomes part of the model itself, making it difficult to control how that data is shared.Traditional firewalls operate on the data plane, while LLMs require a different approach to security, as the risks go beyond just the traffic itself. The data plane and control plane are more tightly integrated in LLMs.

What are the technologies used in AI firewalls?

AI-powered firewalls use a plethora of technologies that address the limitations of traditional firewalls and next-generation firewalls (NGFWs), ensuring robust network security and protection of confidential data. Here are some key technologies of AI firewalls:1. Machine learning approaches1.1. Supervised learningAI firewalls use supervised learning models, which are trained on labeled datasets, to identify known threats. These models excel in recognizing patterns and features indicative of malicious activities, enabling security teams to detect and block attacks effectively. By continuously learning from vast amounts of training data, these models can adapt to the latest threats, providing robust protection against advanced threats.1.2. Unsupervised learningUnsupervised learning methods are adept at detecting anomalies in network traffic without the need for predefined labels. This capability is crucial for identifying novel and emerging threats that traditional web application firewalls might miss. By analyzing live network data, unsupervised learning models can identify deviations from normal behavior, helping to prevent sensitive data exposure and other security breaches.2. Deep learning architectures2.1. Convolutional neural networks (CNNs)CNNs are highly effective in extracting intricate features from network data, making them ideal for malware detection. By analyzing the spatial hierarchies within the data, CNNs can identify subtle patterns associated with malicious activities, enhancing the firewall's ability to protect against sophisticated attacks.2.2. Recurrent neural networks (RNNs)RNNs are well-suited for sequential learning and dynamic threat analysis. These networks can identify evolving threats that manifest over time, providing a robust defense against persistent threats. By leveraging the depth and complexity of RNNs, AI firewalls can continuously adapt to new attack vectors, ensuring comprehensive network security.3. Behavioral analysisBehavioral analysis involves the continuous monitoring and learning of normal network behavior to proactively identify and mitigate potential threats. Reinforcement learning, in particular, allows AI firewalls to adapt and learn from changing network dynamics over time. This approach enhances the accuracy of threat detection and facilitates a more adaptive and responsive defense mechanism.4. Real-time threat intelligence4.1. Dynamic analysis and responseReal-time threat intelligence enables AI firewalls to dynamically analyze and respond to emerging threats. By incorporating artificial intelligence into the threat intelligence framework, these firewalls can minimize response times and fortify defenses against sophisticated attacks.4.2. Continuous updatesAI firewalls can continuously update their threat detection models based on the latest intelligence, ensuring that they remain adaptive and resilient in the face of rapidly evolving cyber threats. This continuous improvement process helps protect sensitive information and prevent reputational damage.5. Adversarial attacks and defenses5.1. Robust defense mechanismsAI firewalls are equipped with robust defenses against adversarial attacks, which involve manipulating input data to deceive AI models. Techniques such as adversarial training, input diversification, and anomaly detection mechanisms help fortify these firewalls against such manipulative tactics.5.2. Adaptive security measuresThe continuous innovation in AI-based firewalls ensures that they can identify and thwart adversarial attacks, maintaining the integrity of network security. This adaptability is essential for keeping pace with the evolving tactics of cyber adversaries.

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AI Firewall vs NGFWs: Analyse détaillée

Adil Hafa

avec

Ezgi Arslan, PhD.

mis à jour le 25 mai 2026

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Une chasse aux menaces est estimée à 194 jours pour identifier une menace persistante avancée (APT), selon cyber security stats.¹ Pour améliorer le processus de détection et de prévention des menaces, les entreprises s'appuient de plus en plus sur des solutions de sécurité basées sur l'intelligence artificielle, ce qui conduit à ce que le marché de l'IA dans la cybersécurité atteigne environ 45 milliards de dollars d'ici 2027.²

Voyez les fonctionnalités et les principaux fournisseurs des deux pare-feu alimentés par l'IA et des pare-feu pour les applications AI:

Top 3 des pare-feu AI

Nom de l'outil	Note des utilisateurs*	Nombre d'employés**
Check Point Quantum Force	4.5 sur 566 avis	7,852
FortiGate NGFW	4.6 sur 272 avis	15 412
Huawei AI Firewall	4.7 sur 15 avis	159,537

* Basé sur des données provenant de plateformes d'avis B2B

** Basé sur des données de LinkedIn

1. FortiGate NGFW

FortiGate Next-Generation Firewall offre une protection contre les menaces alimentée par l'IA/ML et prend en charge l'intégration du réseau et de la sécurité. FortiGate NGFW fonctionne sur une plateforme unifiée FortiOS, que Fortigate affirme assurer une fonctionnalité cohérente dans divers environnements, y compris les appareils, les configurations virtuelles et les solutions SASE (Secure Access Service Edge).

2. Check Point Quantum Force

Les pare-feu de nouvelle génération Quantum offrent une sécurité réseau complète, y compris l'accès distant VPN, SASE, SD-WAN, et une protection contre les attaques IoT, DDoS et zero day. Ils affirment offrir une prévention des menaces, une évolutivité flexible et une résilience du système, prenant en charge les environnements d'entreprise à travers les réseaux principaux, périmétriques et de succursales.

3. Huawei AI Firewall

Les Huawei AI Firewalls offrent une atténuation des menaces au niveau du térabit à la périphérie du réseau, idéale pour les centres de données cloud, les grandes entreprises et les réseaux de campus. Leur conception matérielle comprend une technologie d'économie d'énergie et des fonctionnalités telles que la sauvegarde double MPU et les vérifications d'intégrité logicielle, offrant une sécurité complète pour le trafic à large bande passante et les menaces de services diversifiées.

Une vérification d'intégrité basée sur le matériel empêche l'exécution de logiciels non autorisés, établissant ainsi une base sécurisée pour le réseau.

Figure 1. Fonctionnalités du Huawei AI Firewall

Qu'est-ce qu'un pare-feu AI ?

Un pare-feu d'intelligence artificielle (AI), une évolution des pare-feu de nouvelle génération (NGFW), utilise des technologies de détection intelligentes pour améliorer la détection des menaces avancées et inconnues.

Contrairement aux NGFW traditionnels, un outil important en sécurité réseau, qui reposent sur une base de données de règles statiques, les pare-feu AI utilisent un moteur de détection intelligent qui permet aux pare-feu de faire face aux menaces variables. Ce modèle de détection de menaces du moteur, utilisant de vastes quantités de données d'échantillons, met à jour et optimise ces modèles en fonction du trafic en temps réel, et améliore considérablement les capacités de détection des menaces.

Pare-feu AI vs pare-feu de nouvelle génération (NGFW)

Les principales capacités des pare-feu de nouvelle génération (NGFW) comprennent l'identification des applications et des systèmes de prévention des intrusions (IPS) intégrés pour la détection approfondie du trafic.

Les pare-feu AI, en revanche, tirent parti de l'intelligence grâce à l'analyse de masses de données. Ils utilisent une grande quantité d'échantillons et des algorithmes sophistiqués pour entraîner initialement et générer des modèles de détection de menaces, leur permettant d'identifier des menaces avancées et précédemment inconnues. Cette fonctionnalité avancée nécessite souvent un matériel de calcul dédié pour améliorer les performances de détection des menaces.

Tandis que les NGFW inspectent et filtrent le trafic sur la base de règles et de signatures prédéfinies, les pare-feu AI sont dynamiques et adaptatifs. Un différenciateur clé est que leurs modèles de détection de menaces sont continuellement optimisés en fonction des données du réseau en direct, permettant un processus d'auto-évolution. Cela leur permet de détecter et de répondre à des menaces complexes et évolutives, y compris celles visant les systèmes AI eux-mêmes. La distinction fondamentale réside dans l'intelligence proactive et l'adaptabilité que les pare-feu AI apportent à la sécurité réseau.

Figure 2. Processus des pare-feu basés sur l'IA si le paquet satisfait les règles AI

Cette image montre comment un pare-feu AI fonctionne si le paquet satisfait les règles AI

Source : Building New Generation Firewall Including Artificial Intelligence³

Figure 3. Processus des pare-feu basés sur l'IA si le paquet ne satisfait pas les règles AI

Cette image montre comment un pare-feu AI fonctionne si le paquet ne satisfait pas les règles AI

Source : Building New Generation Firewall Including Artificial Intelligence⁴

Comme résumé dans les figures ci-dessus, les paquets dont l'ensemble de règles d'entraînement des pare-feu AI sont listés comme fiables, et la connexion peut être établie avec les appareils des utilisateurs finaux.

Caractéristiques des pare-feu AI

Les pare-feu AI intègrent plusieurs fonctionnalités avancées qui améliorent considérablement leurs capacités au-delà des systèmes de pare-feu traditionnels :

Équilibrage de charge automatique : Les pare-feu AI garantissent que les invites (prompts) sont réparties uniformément sur plusieurs serveurs, empêchant tout serveur unique de devenir un goulot d'étranglement. Ceci est crucial pour maintenir les performances et prévenir les attaques par déni de service distribué (DDoS), qui peuvent submerger les applications traditionnelles et les systèmes AI.
Chasse proactive aux menaces : Ces pare-feu surveillent continuellement les menaces potentielles en analysant les invites et les réponses des modèles AI. Cela aide à identifier et à atténuer les risques avant qu'ils n'exploitent des vulnérabilités, garantissant que les informations confidentielles restent sécurisées et que les clients reçoivent des réponses fiables.
Apprentissage adaptatif : Les pare-feu AI utilisent l'apprentissage adaptatif pour améliorer leurs défenses au fil du temps. En analysant les modèles et les comportements dans les invites et les réponses, ils peuvent ajuster leurs règles et algorithmes pour mieux se protéger contre les menaces émergentes, renforçant la sécurité des passerelles AI et des LLM.
Limiter le débit (Rate limiting) : Pour se protéger contre les attaques volumétriques, les pare-feu AI peuvent mettre en œuvre des politiques de limitation du débit. Cela contrôle le taux de requêtes provenant de sessions individuelles, aidant à prévenir les attaques par déni de service distribué qui pourraient submerger les modèles AI et dégrader les performances.
Détection des données sensibles (SDD) : En identifiant et en gérant les informations confidentielles dans les invites et les réponses, les pare-feu AI empêchent l'exposition accidentelle de données sensibles. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour garantir que les grands modèles de langage ne divulguent pas inadvertently des informations privées ou propriétaires.

Top 3 des pare-feu pour AI

Outil	Note des utilisateurs*	Nombre d'employés**
Cloudflare Firewall for AI	4.6 sur 1,081 avis	4,773
Nightfall AI	4.6 sur 98 avis	110
Robust Intelligence AI Firewall	4.5 sur 2 avis	72

Les pare-feu ou passerelles de sécurité axés sur l'AI peuvent être utilisés de deux manières principales :

Comme une couche de protection avant le système AI : Cela aide à prévenir les entrées malveillantes ou manipulées (comme les attaques adverses, l'injection de prompts ou les données empoisonnées) d'atteindre l'AI. Il agit comme un pare-feu traditionnel, filtrant le trafic nuisible avant qu'il n'interagisse avec le modèle.
Comme une sauvegarde pour les données quittant le système AI : Cela surveille les sorties pour garantir que les informations sensibles telles que le code source, les mots de passe, les clés API ou les données personnelles ne sont pas exposées. Cela est parfois appelé prévention de la perte de données (DLP) pour l'AI.

1. Nightfall AI

Nightfall AI Firewall utilise la détection alimentée par l'IA comme sauvegarde pour les données quittant le système AI pour identifier les données sensibles et garantir la conformité avec des normes telles que le RGPD, le CCPA et le HIPAA. Il affirme fournir une plateforme flexible pour protéger les interactions avec les GenAI API et filtrer les données sensibles avant qu'elles ne soient partagées ou stockées.

2. Cloudflare Firewall for AI

Le pare-feu de Cloudflare fonctionne comme une couche de protection avant le système AI, semblable à un pare-feu d'application web traditionnel, analysant chaque requête pour identifier les signatures d'attaque, empêchant les attaques volumétriques, et utilisant la détection de données sensibles pour se protéger contre la divulgation d'informations.

De plus, il traite les abus de modèles comme les injections de prompts et fournit une validation des prompts et des réponses pour garantir que les réponses sont conformes aux limites définies, améliorant ainsi la sécurité et la fiabilité globale du modèle.

3. Robust Intelligence AI Firewall

Figure 4. Diagramme de protection AI

Diagramme de protection du pare-feu AI de Robust Intelligence

Source :Robust Intelligence⁵

Le pare-feu AI de Robust Intelligence offre une protection en temps réel pour les applications AI, configuré automatiquement pour répondre à des vulnérabilités de modèles spécifiques. En utilisant des techniques propriétaires comme le red teaming algorithmique et la recherche en intelligence des menaces, il empêche les menaces d'atteindre l'AI, se met à jour pour atténuer les menaces émergentes, y compris les injections de prompts et les techniques adverses.

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Qu'est-ce qu'un pare-feu pour AI ?

Un pare-feu pour AI est une solution de sécurité conçue pour protéger les modèles AI, en particulier les grands modèles de langage (LLM), en surveillant et en filtrant leurs entrées et sorties. Un pare-feu pour AI, distinct du pare-feu traditionnel, protège les modèles AI et fournit une sécurité LLM en surveillant et en gérant les invites et les sorties.

Il détecte et atténue les menaces comme l'injection de prompts, l'exposition de données sensibles et l'empoisonnement des données en utilisant l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. Contrairement à un pare-feu d'application web traditionnel axé sur le trafic réseau, un pare-feu AI assure la sécurité des applications alimentées par l'IA générative en bloquant le langage problématique et les réponses non intentionnelles, offrant une protection robuste pour les systèmes AI et les utilisateurs finaux.

Fonctionnalités des pare-feu pour les applications AI

Les fonctionnalités des pare-feu pour AI contribuent collectivement aux avantages, tels que la prévention des attaques volumétriques, des fuites de données sensibles, des abus de modèles, et garantissent une évolutivité transparente et la confidentialité des données dans les systèmes AI.⁶

Fonctionnalités courantes des pare-feu

Politiques de limitation du débit : Cette fonctionnalité contrôle le taux de requêtes provenant de sessions individuelles, empêchant les attaques volumétriques en limitant la fenêtre de contexte et en réduisant l'impact des demandes intensives en ressources.
Amélioration continue : Le pare-feu doit continuellement mettre à jour les techniques de détection des menaces pour garder une longueur d'avance sur les défis de cybersécurité émergents.

Fonctionnalités spécifiques aux pare-feu pour AI

Détection des données sensibles (SDD) : La fonctionnalité SDD identifie et bloque les fuites d'informations sensibles, y compris les informations personnellement identifiables (PII) et les données propriétaires quittant le modèle. Elle s'intègre aux passerelles AI et permet la création de règles personnalisées pour détecter des types spécifiques de données sensibles.
Validation des prompts et des réponses : Les pare-feu AI exécutent des détections pour identifier les tentatives d'injection de prompts et autres abus, garantissant que l'application AI génère des réponses fiables et non toxiques. Elle fournit un mécanisme de notation pour évaluer la probabilité d'injections de prompts et permet la création de règles basées sur ces scores.⁷

FAQ

Les LLM sont non déterministes par conception, rendant plus difficile l'identification des requêtes problématiques. Les LLM, en tant qu'applications connectées à Internet, interagissent avec les utilisateurs via le langage naturel, ce qui rend l'identification des attaques plus difficile. Les LLM sont différents en ce que les données d'entraînement deviennent partie intégrante du modèle lui-même, rendant difficile le contrôle de la façon dont ces données sont partagées.
Les pare-feu traditionnels fonctionnent sur le plan de données, tandis que les LLM nécessitent une approche différente de la sécurité, car les risques vont au-delà du trafic lui-même. Le plan de données et le plan de contrôle sont plus étroitement intégrés dans les LLM.

Les pare-feu alimentés par l'IA utilisent une pléthore de technologies qui répondent aux limites des pare-feu traditionnels et des pare-feu de nouvelle génération (NGFW), assurant une sécurité réseau robuste et la protection des données confidentielles. Voici quelques technologies clés des pare-feu AI⁸:
1. Approches d'apprentissage automatique
1.1. Apprentissage supervisé
Les pare-feu AI utilisent des modèles d'apprentissage supervisé, qui sont entraînés sur des ensembles de données étiquetés, pour identifier les menaces connues. Ces modèles excellent dans la reconnaissance des modèles et des caractéristiques indicatrices d'activités malveillantes, permettant aux équipes de sécurité de détecter et de bloquer les attaques efficacement. En apprenant continuellement de vastes quantités de données d'entraînement, ces modèles peuvent s'adapter aux dernières menaces, offrant une protection robuste contre les menaces avancées.
1.2. Apprentissage non supervisé
Les méthodes d'apprentissage non supervisé sont aptes à détecter les anomalies dans le trafic réseau sans avoir besoin d'étiquettes prédéfinies. Cette capacité est cruciale pour identifier les menaces nouvelles et émergentes que les pare-feu d'application web traditionnels pourraient manquer. En analysant les données du réseau en direct, les modèles d'apprentissage non supervisé peuvent identifier les écarts par rapport au comportement normal, aidant à prévenir l'exposition de données sensibles et autres brèches de sécurité.
2. Architectures d'apprentissage profond
2.1. Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Les CNN sont très efficaces pour extraire des caractéristiques complexes des données réseau, les rendant idéaux pour la détection de logiciels malveillants. En analysant les hiérarchies spatiales dans les données, les CNN peuvent identifier des modèles subtils associés à des activités malveillantes, améliorant la capacité du pare-feu à se protéger contre des attaques sophistiquées.
2.2. Réseaux de neurones récurrents (RNN)
Les RNN sont bien adaptés à l'apprentissage séquentiel et à l'analyse dynamique des menaces. Ces réseaux peuvent identifier les menaces évolutives qui se manifestent au fil du temps, offrant une défense robuste contre les menaces persistantes. En tirant parti de la profondeur et de la complexité des RNN, les pare-feu AI peuvent continuellement s'adapter aux nouveaux vecteurs d'attaque, assurant une sécurité réseau complète.
3. Analyse comportementale
L'analyse comportementale implique la surveillance continue et l'apprentissage du comportement normal du réseau pour identifier et atténuer proactivement les menaces potentielles. L'apprentissage par renforcement, en particulier, permet aux pare-feu AI de s'adapter et d'apprendre des dynamiques changeantes du réseau au fil du temps. Cette approche améliore la précision de la détection des menaces et facilite un mécanisme de défense plus adaptatif et réactif.
4. Intelligence des menaces en temps réel
4.1. Analyse et réponse dynamiques
L'intelligence des menaces en temps réel permet aux pare-feu AI d'analyser et de répondre dynamiquement aux menaces émergentes. En intégrant l'intelligence artificielle dans le cadre de l'intelligence des menaces, ces pare-feu peuvent minimiser les temps de réponse et renforcer les défenses contre les attaques sophistiquées.
4.2. Mises à jour continues
Les pare-feu AI peuvent continuellement mettre à jour leurs modèles de détection de menaces en fonction des dernières informations, garantissant qu'ils restent adaptatifs et résilients face aux cybermenaces en évolution rapide. Ce processus d'amélioration continue aide à protéger les informations sensibles et à prévenir les dommages à la réputation.
5. Attaques adverses et défenses
5.1. Mécanismes de défense robustes
Les pare-feu AI sont équipés de défenses robustes contre les attaques adverses, qui impliquent la manipulation des données d'entrée pour tromper les modèles AI. Des techniques telles que l'entraînement adversaire, la diversification des entrées et les mécanismes de détection d'anomalies aident à renforcer ces pare-feu contre de telles tactiques manipulatoires.
5.2. Mesures de sécurité adaptatives
L'innovation continue dans les pare-feu basés sur l'IA garantit qu'ils peuvent identifier et déjouer les attaques adverses, maintenant l'intégrité de la sécurité réseau. Cette adaptabilité est essentielle pour suivre le rythme des tactiques évolutives des adversaires cybernétiques.

Pour aller plus loin

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Adil Hafa and Ezgi Arslan, PhD. (2026) - "AI Firewall vs NGFWs: Analyse détaillée". Publié en ligne sur AIMultiple.com. Consulté le 25 Mai 2026, à : https://aimultiple.com/ai-firewall [Ressource en ligne]

Hafa, A., & PhD., E. A. (2026, 25 Mai). AI Firewall vs NGFWs: Analyse détaillée. AIMultiple. https://aimultiple.com/ai-firewall

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Liens de référence

What Is Threat Hunting? | IBM

Global AI In Cybersecurity Market Size Projected to Reach $93 Billion By 2030 Due To Frequent High-Profile Cyberattacks | INN

https://www.ijcaonline.org/archives/volume178/number49/chakraborty-2019-ijca-919416.pdf

Building new generation firewall including artificial intelligence

Protect your AI applications in real time — Robust Intelligence

[2509.10540] EchoLeak: The First Real-World Zero-Click Prompt Injection Exploit in a Production LLM System

Cloudflare announces Firewall for AI

5 things you need to know to build a firewall for AI | Nightfall AI

Adil Hafa

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Adil est un expert en sécurité possédant plus de 16 ans d'expérience dans les secteurs de la défense, du commerce de détail, de la finance, des changes, de la commande de repas et du gouvernement.

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Recherche effectuée par

Ezgi Arslan, PhD.

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Ezgi est titulaire d'un doctorat en administration des affaires, spécialisée en finance, et travaille comme analyste sectorielle chez AIMultiple. Elle mène des recherches et produit des analyses à l'intersection de la technologie et du commerce, et son expertise couvre le développement durable, les enquêtes et l'analyse des sentiments, les applications d'agents d'IA en finance, l'optimisation des moteurs de réponse, la gestion des pare-feu et les technologies d'approvisionnement.

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