Naše penetračné testovanie AI aplikácií zahŕňa:

Zraniteľnosti AI/LLM modelov

Identifikujeme slabiny ako prompt injection, model inversion, data leakage, neautorizovaný prístup k tréningovým datám či absenciu kontrolovaných odpovedí modelu.

Bezpečnosť API integrácií

Analyzujeme bezpečnosť prístupu a komunikácie cez AI API, vrátane autentifikácie, autorizácie, šifrovania a ochrany pred škodlivými požiadavkami.

Simulácia protivníckych scenárov

Testujeme modely voči adversarial AI technikám ako evasion, model stealing, data poisoning, prompt leakage a iné.

Prínos penetračného testovania AI pre vašu organizáciu

  • Odhalenie rizík pred nasadením modelu do produkcie
  • Zabezpečenie rozhodovacích algoritmov voči manipulácii
  • Ochrana vstupných/výstupných tokov pred znežívaním
  • Posilnenie bezpečnosti AI API a serverovej architektúry
  • Súlad s OWASP AI Top 10 a najlepšími praktickými odporúčaniami

Postup testovania AI aplikácií

  1. Preskúmanie architektúry modelu, integrácií a prístupov
  2. Testovanie API, vstupov a schopnosti zvládať nečakané scenáre
  3. Simulácia skutočných útokov v sandboxovanom prostredí
  4. Vypracovanie technickej správy a prezentácia odporúčaní

Rozsah penetračných testov AI a LLM integrácií

Čo testujeme

  • LLM integrácie (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Mistral, lokálne modely)
  • RAG pipeline: extrakcia, indexácia, retrieval a odpovedanie
  • AI agenti, nástroje a plug‑iny (tool use, function calling)
  • API a webhooky, autentifikácia a autorizácia (OAuth2/OIDC, API keys)
  • Prompty, systémové inštrukcie a bezpečnostné guardrails
  • Monitoring, audit logy a bezpečnostné politiky

Typické hrozby

  • Prompt injection a jailbreak scenáre, prompt leakage
  • Model/knowledge extraction, exfiltrácia citlivých údajov
  • Data poisoning a supply‑chain riziká v RAG
  • Obchádzanie autorizácie cez nástroje/agentov
  • Over‑reliance/faith a halucinácie s bezpečnostným dopadom
  • Denial of wallet/DoS cez neefektívne dĺžky promptov/volania

Metodika penetračných testov AI integrácií

Príprava a modelovanie rizík

Workshopy, hrozbové modely podľa OWASP Top 10 pre LLM, mapovanie aktív a dátových tokov.

Testovanie a validácia

Cielené útoky na prompty, agentov a API, abuse cases, negatívne testy a overovanie guardrails.

Report a odporúčania

Prioritizované nálezy s reprodukciou, dopadmi a návodom na nápravu, retest a konzultácie.

Čo dostanete v rámci penetračného testu AI/LLM

  • Manažérske zhrnutie a skóre rizika
  • Technická správa s dôkazmi (PoC) a reprodukciou
  • Odporúčania k promptom, RAG, agentom, API a infraštruktúre
  • Retest po náprave a potvrdenie odstránených rizík
  • Odporúčané politiky a guardrails (policy, filtering, moderation)
  • Bezpečnostné checklisty a CI/CD kontroly pre AI zmeny
  • Konzultácia pre bezpečné nasadenie a monitoring

Moderné AI systémy si žiadajú modernú obranu

Ak váš produkt alebo služba integruje umelú inteligenciu, je dôležité overiť jej bezpečnosť voči pokročilým technikám znežívania. Haxoris vykonáva profesionálne penetračné testovanie AI a LLM riešení ako súčasť komplexného posudzovania kybernetickej bezpečnosti.

Prečo si vybrať Haxoris?

Skúsenosti

Naši odborníci majú dlhoročné skúsenosti v oblasti ofenzívnej kybernetickej bezpečnosti, red teamingu a penetračných testov.

Transparentnosť

Každý krok procesu je transparentný a zrozumiteľný, aby ste vedeli, čo očakávať. Komunikujeme s vami priebežne, aby sme dosiahli najlepšie výsledky.

Spolupráca

Úzko spolupracujeme s vaším tímom, aby sme dosiahli najlepšie výsledky. Zároveň vám poskytujeme všetky potrebné informácie a výstupy.

Profesionalita

Naša práca je vždy vykonávaná s najvyššou úrovňou profesionality. Dodržiavame etiku a zásady bezpečnosti.

DÔVERUJÚ NÁM

Pixel Federation Logo
DanubePay Logo
Alison Logo
Ditec Logo
Sanaclis Logo
Butteland Logo
Piano Logo
Ultima Payments Logo
Amerge Logo
DS Logo
Wezeo Logo
DTCA Logo

FAQ

Ide o bezpečnostné testovanie integrácií s LLM, agentmi a RAG, ktoré overuje odolnosť voči prompt injection, jailbreaku, únikom dát a zneužitiu nástrojov.

Prompt injection, jailbreak, prompt leakage, exfiltrácia údajov, obchádzanie autorizácie cez agentov, data poisoning v RAG a DoS/denial‑of‑wallet.

OpenAI a Azure OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, Mistral, Llama a lokálne modely; frameworky LangChain/LlamaIndex, RAG a vector databázy.

Technická správa s dôkazmi a odporúčaniami, manažérske zhrnutie a po aplikovaní náprav vykonáme retest, ktorý potvrdí odstránenie kritických rizík.