Pentest LLM / AI

Validare practică pentru copiloți, asistenți și agenți autonomi. Enumerăm punctele de intrare LLM, creăm lanțuri de prompt-injection, simulăm exfiltrarea de date și facem fuzzing pe acțiunile de tool și agent, comparate cu OWASP LLM Top 10.

  • Testare prompt injection și jailbreak
  • Verificări exfiltrare date și siguranță model
  • Testare abuz tool/agent și pipeline RAG
  • Mapat la OWASP LLM Top 10, EU AI Act, NIS 2
Programează un pentest AI

Metodologie de hacking pentru sisteme AI

Urmăm o metodologie ofensivă structurată, aliniată cu MITRE ATLAS și OWASP LLM & ML Top 10 (2025). Înainte de testare, definim scope-ul pentru modelele, aplicațiile, pipeline-urile RAG și agenții tăi, și clasificăm taxonomia de atac relevantă.

Recunoaștere & maparea suprafeței de atac AI

Prin OSINT axat pe AI, identificăm și enumerăm assets AI, pipeline-uri de date, modele, vector stores, endpoint-uri și parametri expuși — suprafața de atac pe care un adversar real o mapează prima.

Scanare de vulnerabilități & fuzzing

Evaluare de vulnerabilități și fuzzing specifice AI pe interfețele modelelor, pipeline-uri și deployment-uri, pentru a descoperi proactiv slăbiciunile.

Prompt injection & atacuri pe aplicații LLM

Prompt injection direct și indirect, jailbreaking, scurgerea system prompt-ului, dezvăluirea de informații sensibile și output handling nesigur, pe aplicații LLM reale.

Adversarial ML & confidențialitatea modelului

Atacuri adversariale pe diverse modalități, plus membership inference, model inversion și model extraction pentru a evalua robustețea, încrederea și confidențialitatea.

Atacuri pe date & pipeline-ul de antrenare

Data poisoning și inserare de backdoor/trojan în pipeline-urile de antrenare și integritatea modelului, cu măsuri de protejare a lanțului de date.

Agentic AI & atacuri model-la-model

Exploatarea excesului de agency, abuz cross-LLM și de orchestrare, utilizare greșită de tool-uri/plugin-uri și denial-of-wallet (consum nelimitat de resurse) pe agenți autonomi.

Infrastructură AI & supply chain

Testare ofensivă a framework-urilor AI, pipeline-urilor de deployment, plugin-urilor, API-urilor și dependențelor terțe, urmată de hardening al infrastructurii și lanțului de aprovizionare AI.

Framework-uri & standarde

  • MITRE ATLAS
  • OWASP LLM Top 10 (2025)
  • OWASP ML Top 10
  • EU AI Act
  • NIS 2
  • DORA

Ce primești

  • Trace-uri de atac reproductibile și exploit-uri proof-of-concept
  • Constatări prioritizate, opțional mapate la MITRE ATLAS și OWASP LLM Top 10
  • Ghid de hardening pentru guardrails, pipeline-uri RAG și plugin-uri
  • Note de pregătire pentru răspuns la incident și forensics AI (add-on)
  • Sumar executiv și dovezi pregătite pentru audit (EU AI Act / NIS 2 / DORA)

FAQ

Ce sisteme AI testați?

Aplicații LLM și chatbot-uri, pipeline-uri RAG, sisteme multi-agent/agentice, copiloți și API-uri cu AI — în cloud sau self-hosted.

Aveți nevoie de acces la model?

Testăm black-box prin aplicație/API și, unde e util, grey/white-box cu acces la prompturi, tool-uri și configurația pipeline-ului.

Cum se mapează la conformitate?

Constatările sunt mapate la cerințele de dovezi EU AI Act, NIS 2 și DORA, ca să intre direct în procesul tău de guvernanță și audit.