Testy bezpieczeństwa integracji AI i LLM
Testy bezpieczeństwa integracji AI to kontrolowane ataki na aplikację, która korzysta z dużych modeli językowych (LLM). Model dostaje tekst i traktuje go jak polecenie – dlatego prompt injection (wstrzyknięcie instrukcji), jailbreak, wyciek danych i obejście autoryzacji to realne ścieżki ataku, a nie ciekawostka z konferencji.
Pracujemy zgodnie z OWASP Top 10 for LLM, a scenariusze ataku odtwarzamy ręcznie – skaner nie wykryje podatności, która żyje w treści promptu. Test penetracyjny integracji LLM obejmuje sam model, agentów i RAG, API oraz otoczenie integracji: tożsamość, logikę uprawnień i zabezpieczenia.
ZAUFALI NAM
Czym są testy bezpieczeństwa integracji AI i LLM i po co je robić?
Aplikacja z modelem językowym przyjmuje tekst z wielu źródeł naraz: od użytkownika, z dokumentów w RAG, z odpowiedzi zewnętrznych API. Każde z nich może przemycić instrukcję, której model posłucha. Sprawdzamy, dokąd taka instrukcja prowadzi – do wycieku danych, do obejścia uprawnień albo do wywołania narzędzia, którego nikt nie planował udostępnić.
Dostajesz raport z podatnościami uszeregowanymi według ryzyka i z zaleceniami, które da się wdrożyć, zanim model trafi na produkcję.
Doświadczenie
Testujemy integracje z modelami językowymi w praktyce, a nie na papierze. Czterech etycznych hakerów z certyfikatami klasy OSCP.
Przejrzystość
Cele testu ustalamy na starcie. Przez cały projekt wiesz, na jakim etapie jesteśmy i co już znaleźliśmy.
Współpraca
Pracujemy blisko zespołu, który buduje aplikację. Krytyczne podatności zgłaszamy od razu, nie dopiero w raporcie.
Profesjonalizm
Działamy etycznie, w ustalonym zakresie i za pisemną zgodą. Każdy krok dokumentujemy tak, żeby dało się go odtworzyć.
Przebieg prac
Jak wygląda test bezpieczeństwa integracji AI i LLM
Zaczynamy od modelowania zagrożeń dla konkretnej architektury, a potem sprawdzamy je w praktyce – zgodnie z OWASP Top 10 for LLM.
Warsztat i zakres testów
Mapujemy architekturę, przepływ danych i punkty integracji.
Testy promptów, API i integracji
Weryfikujemy wejścia, autoryzację i zabezpieczenia.
Scenariusze ataku na model
Sprawdzamy odporność na jailbreaki, wyciek danych i nadużycia.
Raport, rekomendacje i retest
Przekazujemy PoC i konkretne zalecenia, a po poprawkach robimy retest.
Zakres testów
Co sprawdzamy w integracjach AI i LLM
Bierzemy pod uwagę cały łańcuch – od modelu i danych, przez narzędzia agenta, po zabezpieczenia i logi.
Integracje z LLM
OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Mistral i modele uruchamiane lokalnie.
RAG i baza wiedzy
Pozyskiwanie treści, indeksowanie, wyszukiwanie i bazy wektorowe – łącznie z zatruwaniem danych w RAG.
Agenci AI i narzędzia
Wywoływanie narzędzi (ang. tool use, function calling), wtyczki i orkiestracja przepływów.
API i uwierzytelnianie
OAuth2/OIDC, klucze API, limity zapytań i webhooki.
Prompty i zabezpieczenia modelu
Instrukcje systemowe, filtry, moderacja i reguły polityki bezpieczeństwa – czyli warstwa guardrails, którą próbujemy obejść.
Monitoring i audyt
Logi, alerty i wykrywanie nadużyć.
Porównanie usług
Test bezpieczeństwa AI i LLM a klasyczny test penetracyjny aplikacji
Klasyczny pentest sprawdza kod, konfigurację i warstwę aplikacyjną. Test integracji AI sięga tam, gdzie klasyczny pentest nie zagląda – do zachowania samego modelu i agenta.
| Aspekt | Test bezpieczeństwa AI i LLM | Klasyczny test penetracyjny aplikacji |
|---|---|---|
| Na czym się skupia | Prompty, agenci, RAG i logika modelu. | Warstwa webowa, mobilna i backend. |
| Typowe zagrożenia | Prompt injection, jailbreaki, wyciek danych. | SQLi, XSS, CSRF, obejście uwierzytelniania. |
| Metodyka | Modelowanie zagrożeń i scenariusze ataku na model. | Testy zgodne z OWASP i standardowe techniki wykorzystania podatności. |
| Wynik | Zalecenia dla warstwy AI oraz retest. | Standardowy raport z podatnościami. |
Nie wiesz, które testy wybrać? Napisz do nas.
OPINIE KLIENTÓW
Co o nas mówią klienci
Najczęstsze pytania (FAQ)
01 Czym jest test bezpieczeństwa integracji LLM?
To test aplikacji, która korzysta z modelu językowego, agentów i RAG. Sprawdzamy odporność na prompt injection i jailbreaki oraz to, czy da się w ten sposób wyprowadzić dane albo nadużyć narzędzi, do których model ma dostęp.
02 Na jakie zagrożenia testujecie integracje AI?
Prompt injection, jailbreaki, wyciek instrukcji systemowej, wyprowadzenie danych, obejście uprawnień przez agenta, zatruwanie danych w RAG oraz DoS i denial of wallet (wyczerpanie budżetu na zapytania).
03 Jakie platformy i modele testujecie?
OpenAI i Azure OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, Mistral, Llama oraz modele uruchamiane lokalnie. Po stronie aplikacji – frameworki LangChain i LlamaIndex, RAG oraz bazy wektorowe.
04 Co dostajesz po teście i jak wygląda retest?
Raport techniczny z dowodami i rekomendacjami oraz podsumowanie dla kadry zarządzającej. Po wdrożeniu poprawek robimy retest i potwierdzamy, że krytyczne ryzyka zniknęły.
