AI ir LLM integracijų saugumo testavimas
Dirbtinio intelekto (DI) ir didžiųjų kalbos modelių (LLM) integracijos automatizuoja tai, kam anksčiau reikėjo žmogaus, tačiau kartu atveria ir naujų atakos vektorių. AI integracijų įsilaužimų testavimas parodo, ar sistema atspari manipuliavimui, prompt injection ir jailbreak atakoms, duomenų nutekėjimui ir prieigos teisių apėjimui.
Testuojame pagal OWASP Top 10 for LLM metodiką ir praktikoje patikrintus atakos scenarijus. LLM integracijų įsilaužimų testavimas apima patį modelį, AI agentus ir RAG, API bei visą integracijos aplinką – tapatybės valdymą, prieigos logiką ir apsaugos kontrolės priemones.
Mumis pasitiki
Kas yra AI ir LLM integracijų saugumo testavimas ir kodėl jis svarbus?
AI ir LLM integracijų saugumo testavimas – tai kontroliuotas kibernetinės atakos imitavimas aplikacijoje, kurioje dalį sprendimų priima kalbos modelis. Tikriname, ar ji atspari prompt injection ir jailbreak atakoms, duomenų nutekėjimui ir prieigos teisių apėjimui; dėmesio centre – modelis, RAG grandinė, agentai ir apsaugos barjerai (guardrails).
Rezultatas – pagal rizikos lygį surikiuota ataskaita su rekomendacijomis, kurios padeda sumažinti riziką prieš diegiant DI sprendimą į gamybinę aplinką.
Patirtis
Praktinė patirtis testuojant DI sprendimų saugumą ir realioje aplinkoje veikiančias LLM integracijas.
Skaidrumas
Testavimo tikslai ir apimtis sutariami iš anksto, o apie eigą informuojame viso projekto metu.
Bendradarbiavimas
Glaudus darbas su aplikaciją kuriančia komanda ir aiškiai apibrėžti rezultatai.
Profesionalumas
Etiškas požiūris, išsami dokumentacija ir saugios procedūros. Testuojame tik pagal rašytinį užsakovo leidimą ir sutartą apimtį.
Testavimo eiga
Kaip vyksta AI ir LLM integracijų saugumo testavimas
Remiamės OWASP Top 10 for LLM metodika, o grėsmių modeliavimą deriname su praktiniu testavimu.
Susitikimas ir apimties nustatymas
Aprašome architektūrą, duomenų srautus ir integracijos taškus.
Užklausų, API ir integracijų testavimas
Tikriname įvedamus duomenis, prieigos teises ir apsaugos kontrolės priemones.
Atakos scenarijų imitavimas
Nustatome, ar sistema atlaiko jailbreak bandymus, ar iš jos galima išgauti duomenis ir piktnaudžiauti jos funkcijomis.
Ataskaita, rekomendacijos ir pakartotinis patikrinimas
Pateikiame įrodymus (PoC) ir šalinimo žingsnius, o įdiegus pataisymus juos pakartotinai patikriname.
Apimtis
Ką tikriname AI ir LLM integracijose
Aprėptis apima modelius, duomenų srautus, agentams prieinamus įrankius ir apsaugos kontrolės priemones.
LLM integracijos
OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Mistral ir lokaliai veikiantys modeliai.
RAG grandinė
Duomenų ištraukimas, indeksavimas, paieška ir vektorinės duomenų bazės.
AI agentai ir įrankiai
Įrankių naudojimas (tool use, function calling), papildiniai ir darbo srautų valdymas.
API ir autentifikavimas
OAuth2/OIDC, API raktai, užklausų dažnio ribojimas ir webhook iškvietimai.
Užklausos ir apsaugos barjerai
Sisteminės instrukcijos (system prompt), filtrai, moderavimas ir politikos taisyklės.
Stebėsena ir įvykių žurnalai
Žurnalų įrašai, įspėjimai ir piktnaudžiavimo atpažinimas.
Paslaugų palyginimas
AI ir LLM įsilaužimų testas ar klasikinis aplikacijos įsilaužimų testas?
DI testavimas nagrinėja grėsmes, kurių įprastas aplikacijų įsilaužimų testavimas neaprėpia.
| Aspektas | AI ir LLM įsilaužimų testas | Klasikinis aplikacijos įsilaužimų testas |
|---|---|---|
| Dėmesio centre | Užklausos, agentai, RAG ir modelio logika. | Web ir mobiliųjų aplikacijų bei serverio pusės sluoksniai. |
| Tipinės grėsmės | Prompt injection, jailbreak, duomenų nutekėjimas. | SQL injekcijos, XSS, CSRF, autentifikavimo apėjimas. |
| Metodika | Grėsmių modeliavimas ir atakos scenarijai. | OWASP testavimas ir žinomos išnaudojimo technikos. |
| Rezultatas | DI sprendimui pritaikytos šalinimo rekomendacijos ir pakartotinis patikrinimas. | Įprasta pažeidžiamumų ataskaita. |
Nežinote, kurio patikrinimo reikia? Susisiekite.
Klientų atsiliepimai
Ką apie mus sako klientai
Dažniausiai užduodami klausimai (DUK)
01 Kas yra LLM integracijų įsilaužimų testas?
Tai – saugumo testavimas aplikacijų, kurios naudoja LLM, AI agentus ir RAG. Tikriname, ar jos atlaiko prompt injection ir jailbreak bandymus, ar tokiu keliu galima išgauti duomenis ir ar užpuolikas gali piktnaudžiauti įrankiais, kuriuos modelis gali iškviesti.
02 Į kokias grėsmes orientuotas AI integracijų įsilaužimų testavimas?
Prompt injection, įskaitant netiesioginę injekciją per dokumentus, jailbreak, sisteminių instrukcijų (system prompt) nutekėjimą, duomenų išnešimą, prieigos teisių apėjimą per agentus, užnuodytus duomenis RAG indekse, taip pat DoS ir denial-of-wallet atakas.
03 Kokias platformas testuojate atlikdami LLM įsilaužimų testavimą?
OpenAI ir Azure OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, Mistral, Llama bei lokaliai veikiančius modelius. Aplikacijos pusėje – LangChain ir LlamaIndex karkasus, RAG sprendimus ir vektorines duomenų bazes.
04 Ką gaunate po testavimo ir kaip vyksta pakartotinis patikrinimas?
Techninę ataskaitą su įrodymais ir rekomendacijomis bei santrauką vadovybei. Įdiegus pataisymus atliekame pakartotinį patikrinimą ir jo ataskaitoje nurodome, kurios kritinės rizikos pašalintos.
