Penetration testing pentru AI și LLM. Securizează-ți sistemele de inteligență artificială generativă.
Pe măsură ce organizațiile se grăbesc să implementeze ChatGPT, Copilot și modele de limbaj (LLM) personalizate, atacatorii găsesc noi modalități de a le exploata. Noi îți testăm sistemele de inteligență artificială pentru atacuri de tip prompt injection, evitarea restricțiilor de siguranță (jailbreak), scurgeri de date și vulnerabilitățile din topul OWASP pentru LLM.
Riscurile asociate inteligenței artificiale
Adoptarea inteligenței artificiale generative depășește viteza de implementare a măsurilor de securitate. Organizațiile care utilizează modele de limbaj de mari dimensiuni (LLM) se confruntă cu vectori de atac inediți, pe care instrumentele de securitate tradiționale nu îi pot detecta.
Riscuri de securitate AI cu care se confruntă organizațiile
Inteligența artificială generativă introduce vectori de atac care nu există în aplicațiile tradiționale. Este posibil ca echipa ta de securitate să nu aibă expertiza necesară pentru a identifica și a atenua aceste riscuri noi.
Atacuri de tip „Prompt Injection”
Atacatorii creează comenzi malițioase care suprascriu instrucțiunile sistemului, ocolesc barierele de siguranță sau manipulează comportamentul modelului (LLM). Injection-ul direct sau indirect poate duce la acțiuni neautorizate.
Scurgeri de date sensibile
Modelele LLM pot expune neintenționat date de antrenament, informații cu caracter personal (PII), chei API sau informații de afaceri confidențiale. Utilizatorii pot extrage date sensibile, fără să vrea, prin interogări ingenioase.
Gestionarea nesigură a rezultatelor
Rezultatele generate de LLM, dacă sunt acceptate fără validare, pot duce la atacuri de tip XSS, SQL injection, command injection sau SSRF atunci când sunt utilizate în sisteme secundare.
Compromiterea sistemelor RAG
Sistemele de generare augmentată prin recuperare (RAG) pot fi manipulate prin injectarea de conținut malițios în bazele de cunoștințe, determinând modelul să returneze informații compromise sau dăunătoare.
Vulnerabilități de tip supply chain
Modelele pre-antrenate, seturile de date pentru ajustare (fine-tuning) și plugin-urile de la terți pot conține porți de acces ascunse (backdoors), erori de părtinire sau vulnerabilități care compromit aplicațiile AI.
Proiectarea nesigură a plugin-urilor
Plugin-urile LLM cu permisiuni excesive, validare inadecvată a datelor de intrare sau controale de acces slabe creează căi pentru scalarea privilegiilor și acces neautorizat.
Autonomie și autoritate excesivă
Agenții AI cu permisiuni extinse pot întreprinde acțiuni nedorite: trimiterea de e-mailuri, executarea de cod sau accesarea unor sisteme din afara scopului lor inițial.
Furt & extragere model
Atacatorii pot reconstitui modele proprietare prin interogări sistematice, furând avantajul competitiv și proprietatea intelectuală a companiei.
Lipsa conformității în domeniul AI
Reglementări precum EU AI Act, NIST AI RMF și alte norme emergente impun gestionarea riscurilor AI. Majoritatea organizațiilor nu dispun de cadrele necesare pentru a demonstra conformitatea securității AI.
Beneficiile serviciilor de penetration testing pentru AI & LLM
Testarea proactivă a securității sistemelor AI îți protejează organizația de vectori de atac noi și permite, în același timp, adoptarea în siguranță a inteligenței artificiale.
Identificarea vulnerabilităților specifice AI
Depistați riscurile de tip „prompt injection”, „jailbreak” și scurgerile de date înainte ca atacatorii să le exploateze. Testare conform standardelor OWASP LLM Top 10 și MITRE ATLAS.
Scenarii detaliate de exploatare, cu pași de reproducere și recomandări de remediere
Cuantificarea riscurilor pentru raportarea către consiliul de administrație și cerințele de asigurare
Protejarea datelor sensibile
Preveniți expunerea datelor de antrenament, a informațiilor cu caracter personal (PII) sau a informațiilor confidențiale de către modelele LLM. Validarea procesării datelor și a controalelor de confidențialitate.
Testarea extracției de date, atacuri de tip „membership inference”, detectarea scurgerilor de comenzi (prompt leaking)
Dovezi de conformitate GDPR, reducerea răspunderii în caz de breșă, încrederea clienților
Validarea barierelor de siguranță
Testați moderarea conținutului, filtrarea rezultatelor și mecanismele de siguranță. Asigurați-vă că inteligența artificială nu poate fi manipulată pentru a produce conținut dăunător.
Teste de tip „jailbreak”, tentative de ocolire a barierelor de siguranță, crearea de comenzi contradictorii (adversarial prompts)
Protecția brandului, atenuarea riscurilor juridice, garantarea unei inteligențe artificiale etice
Respectarea cerințelor legale
Demonstrați gestionarea riscurilor AI conform EU AI Act, NIST AI RMF și cerințelor specifice fiecărui sector. Generați dovezi pregătite pentru audit.
Documentația testelor de securitate analizată în funcție de cadrele de conformitate
Conformitate, pregătire pentru audit, expunere juridică redusă
Inovație prin AI în condiții de siguranță
Implementați aplicațiile AI cu încredere. Validarea securității accelerează adopția prin reducerea preocupărilor legate de risc din partea echipelor juridice și de securitate.
Cerințe de securitate clare, testare înainte de implementare, îndrumări pentru remediere
Adopție accelerată a inteligenței artificiale, avantaj competitiv, încrederea partenerilor
Prevenirea atacurilor bazate pe AI
Înțelegeți modul în care atacatorii folosesc inteligența artificială împotriva ta. Testare pentru phishing asistat de AI, deepfake-uri și generarea automată de atacuri.
Testare AI adversarială, simularea atacurilor, validarea sistemelor de apărare
Conștientizarea amenințărilor, postură de apărare proactivă, raportare strategică
Categorii principale de testare pentru AI și LLM
Testăm sistemele AI în conformitate cu standardele OWASP Top 10 pentru aplicații LLM, MITRE ATLAS și noile cadre de referință privind amenințările AI.
LLM01: Prompt injection
Testare sistematică pentru vulnerabilități de prompt injection directe și indirecte. Creăm prompt-uri care încearcă să suprascrie instrucțiunile sistemului, să extragă prompt-uri ascunse sau să manipuleze comportamentul LLM.
Află mai multeCum realizăm testarea sistemelor AI și LLM
Metodologia noastră de testare a securității AI combină instrumentele automatizate cu testarea manuală specializată, fiind aliniată la standardele OWASP Top 10 pentru LLM și MITRE ATLAS.
Stabilire obiective & threat modelling
Înțelegem arhitectura sistemului tău AI, scenariile de utilizare și peisajul amenințărilor. Definim scopul testării, cerințele de acces și criteriile de succes pentru proiect.
Scanare automată & fuzzing
Implementăm instrumente de testare automată a securității AI pentru a identifica vulnerabilitățile comune și pentru a asigura o acoperire de bază pe vectorii de injectare de comenzi, procesarea rezultatelor și scurgerile de date.
Exploatare manuală
Efectuăm teste de exploatare manuală, unde experții noștri încearcă să forțeze vulnerabilitățile, să creeze lanțuri de atac și să ocolească sistemele de apărare. Mergem dincolo de instrumentele automate pentru a descoperi vulnerabilități complexe, bazate pe logica sistemului.
Testarea sistemelor RAG și a integrărilor
Testăm sistemele de generare augmentată prin recuperare (RAG), plugin-urile și integrările cu sisteme externe. Identificăm riscurile care apar la punctele de contact ale sistemului dumneavoastră AI.
Evaluare conformitate & riscuri
Corelăm rezultatele obținute cu cerințele legale și cadrele de management al riscului. Evaluăm gradul de conformitate în raport cu Regulamentul UE privind IA (EU AI Act), cadrul NIST AI RMF și alte standarde relevante.
Raportare & remediere
Raportare completă care include un rezumat executiv, constatările tehnice și recomandări prioritizate pentru remediere. Oferim asistență echipei dumneavoastră pe tot parcursul procesului de remediere.
Livrabilele procesului de testare a securității AI și LLM
Livrabile concrete, care permit echipei talesă înțeleagă, să prioritizeze și să remedieze riscurile de securitate specifice inteligenței artificiale.
Sumar executiv
Prezentare pregătită pentru board a posturii de securitate AI cu evaluări de risc, impact business și recomandări strategice.
- Scor postură risc
- Analiză impact business
- Implicații legale
- Recomandări strategice
Raport constatări tehnice
Documentație detaliată a vulnerabilităților, corelată cu OWASP LLM Top 10, conținând scenarii de exploatare și demonstrații de tip „proof of concept” (PoC).
- Detalii vulnerabilități
- Scenarii atac
- Capturi/înregistrări
- Scor CVSS
- Analiză OWASP
Ghid de remediere
Recomandări de remediere prioritizate, însoțite de îndrumări pentru implementare, exemple de cod și modele de apărare .
- Ghid prioritizare remedieri
- Ghidare implementare
- Recomandări bariere de siguranță
- Modele apărare
Analiză atac
Reprezentare vizuală a căilor de atac, care ilustrează modul în care vulnerabilitățile pot fi legate în lanț pentru un impact maxim.
- Diagrame lanțuri atac
- Căi exploatare
- Scenarii impact
- Combinații riscuri
Analiză lacune conformitate
Evaluare în raport cu Regulamentul UE privind IA (EU AI Act), cadrul NIST AI RMF și alte standarde relevante, evidențiind lacunele specifice și pașii de remediere.
- Corelarea cadre de referință
- Lacune conformitate
- Cerințe dovezi
- Recomandări controale
Retestare & atestare
Testarea pentru verificarea remedierilor, însoțită de o scrisoare oficială de atestare pentru parteneri și auditori.
- Verificare remediere
- Scrisoare atestare
- Raport delta
- Dovezi conformitate
Întrebări frecvente
Răspunsuri la întrebări comune despre serviciile de penetration testing pentru AI și LLM.
OWASP Top 10 pentru aplicații LLM este un cadru de referință care identifică cele mai critice riscuri de securitate din sistemele bazate pe modele de limbaj (LLM). Acesta include: LLM01 (Prompt Injection), LLM02 (Insecure Output Handling), LLM03 (Training Data Poisoning), LLM04 (Model Denial of Service), LLM05 (Supply Chain Vulnerabilities), LLM06 (Sensitive Information Disclosure), LLM07 (Insecure Plugin Design), LLM08 (Excessive Agency), LLM09 (Overreliance) și LLM10 (Model Theft). Noi testăm sistemele dumneavoastră împotriva tuturor acestor vectori de atac.
Sistemele AI au suprafețe de atac unice, care nu există în aplicațiile tradiționale. Un atac de tip prompt injection nu este același lucru cu un atac de tip SQL injection; aceasta necesită înțelegerea modului în care modelele LLM procesează contextul. Riscurile de scurgere a datelor sunt probabilistice, nu deterministe. Utilizăm instrumente și tehnici specializate pentru sistemele AI, testând în același timp și aspectele de securitate tradițională, precum securitatea API-urilor, autentificarea și infrastructura.
Da. Testăm modele personalizate, indiferent dacă sunt ajustate pe datele dumneavoastră, antrenate de la zero sau bazate pe arhitecturi de tip open-source. Evaluăm riscurile specifice modelului, inclusiv extracția datelor de antrenament, backdoors introduse în timpul procesului de ajustare și tiparele unice de vulnerabilitate din comportamentul modelului dumneavoastră.
Majoritatea aplicațiilor AI de tip enterprise utilizează API-uri LLM furnizate de terți. Noi testăm stratul de aplicație: instrucțiunile de sistem (system prompts), fluxurile RAG, plugin-urile, procesarea rezultatelor și integrările. Riscurile rezidă în modul în care utilizați API-ul, nu în API-ul propriu-zis. Identificăm vulnerabilități în implementarea ta care pot fi exploatate indiferent de modelul utilizat la bază.
Da, putem include testarea bias-ului și a echității ca parte a unei evaluări AI cuprinzătoare. Acest aspect este deosebit de important pentru sistemele AI care iau decizii cu impact asupra oamenilor (recrutare, creditare etc.) și pentru conformitatea cu Regulamentul UE privind IA (EU AI Act). Testăm existența rezultatelor discriminatorii și documentăm problemele de echitate pentru managementul riscului din organizația dumneavoastră.
Colaborăm cu tine pentru a defini abordări de testare sigure. Acestea pot include testarea în medii de pre-producție (staging), acces limitat în producție (prin rate-limiting) sau instanțe de test izolate. Pentru sistemele critice, începem cu teste cu risc scăzut și avansăm cu prudență. Ne coordonăm strâns cu echipa ta pentru a evita orice întrerupere a activității.
Corelăm rezultatele cu OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, cerințele Regulamentului UE privind IA (EU AI Act), cadrul NIST AI RMF și standardul ISO 42001. De asemenea, putem realiza corelarea cu cerințe specifice fiecărui sector, cum ar fi ghidurile FDA pentru inteligența artificială în dispozitivele medicale sau reglementările privind AI în serviciile financiare. Acest lucru permite generarea unei documentații pregătite pentru audit.
O evaluare tipică de securitate AI durează între 2 și 4 săptămâni, în funcție de complexitate. Evaluarea unui chatbot simplu poate dura 2 săptămâni, în timp ce sistemele complexe multi-model, care includ arhitecturi RAG, plugin-uri și agenți, pot necesita peste 4 săptămâni. Îți oferim un calendar detaliat după ce analizăm specificațiile sistemului dumneavoastră.
Specialiști în securitatea sistemelor AI
Echipa noastră îmbină expertiza aprofundată în AI/ML cu abilități de securitate ofensivă pentru a identifica vulnerabilități pe care alte soluții le omit.
Nu lăsați inteligența artificială să devină cel mai mare punct vulnerabil al companiei.
Inteligența artificială generativă transformă mediul de afaceri, însă un sistem AI nesecurizat poate expune date sensibile, poate ocoli controalele interne și poate genera probleme majore de conformitate. Solicită o evaluare de securitate AI înainte ca atacatorii să-ți descopere vulnerabilitățile.