Penetracijski test integracij AI in LLM
Sodobne aplikacije z umetno inteligenco (AI) in velikimi jezikovnimi modeli (LLM) močno pospešujejo avtomatizacijo, a prinašajo tudi nova tveganja. Penetracijski test integracij AI preveri, kako odporna je vaša rešitev proti manipulaciji, napadom prompt injection (vrivanje zlonamernih navodil), jailbreaku (obhod varnostnih omejitev modela), uhajanju podatkov in obhodu avtorizacije.
Opiramo se na metodologijo OWASP Top 10 for LLM in preverjene postopke za penetracijski test integracij LLM. Testiramo sam model, agente AI in RAG (generiranje odgovorov s priklicem podatkov iz vaših virov), vmesnike API ter okolje integracije, vključno z identitetami, logiko dostopa in varnostnimi kontrolami.
Zaupajo nam
Kaj je penetracijski test integracij AI in LLM ter zakaj je pomemben?
S penetracijskim testom integracij AI in LLM preverimo, kako odporne so vaše aplikacije proti napadom prompt injection, jailbreaku, uhajanju podatkov in obhodu avtorizacije. Pregledamo modele, cevovod RAG, agente in varovalke modela (guardrails).
Rezultat je poročilo z ugotovitvami po prioritetah in priporočili, s katerimi zmanjšate tveganja ob uvedbi AI v produkcijsko okolje.
Izkušnje
Z varnostjo AI in testiranjem integracij LLM imamo praktične izkušnje.
Preglednost
Cilje testa določimo jasno in vas ves čas projekta sproti obveščamo.
Sodelovanje
Tesno se usklajujemo z vašimi ekipami in vnaprej jasno določimo, kaj boste prejeli.
Profesionalnost
Delamo etično, vse natančno dokumentiramo in uporabljamo varne postopke.
Potek testiranja
Kako poteka penetracijski test integracij AI in LLM
Opiramo se na metodologijo OWASP Top 10 for LLM, modeliranje groženj pa povežemo s praktičnim testiranjem.
Delavnica in določitev obsega
Popišemo arhitekturo, podatke in integracijske točke.
Testiranje pozivov (promptov), vmesnikov API in integracij
Preverimo vhodne podatke, avtorizacijo in varnostne kontrole.
Simulacija scenarijev napada
Preverimo odpornost proti jailbreaku, uhajanju podatkov in primerom zlorabe.
Poročilo, priporočila in ponovno testiranje (retest)
Predamo dokaze koncepta (PoC) in ukrepe za zmanjšanje tveganj ter preverimo popravke.
Obseg
Kaj testiramo pri integracijah AI in LLM
Obseg zajema modele, podatkovne tokove, orodja in varnostne kontrole.
Integracije LLM
OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Mistral in lokalno nameščeni modeli.
Cevovod RAG
Zajem podatkov, indeksiranje, priklic in vektorske podatkovne baze.
Agenti AI in orodja
Uporaba orodij (tool use), klicanje funkcij (function calling), vtičniki in orkestracija delovnih tokov.
Vmesniki API in avtentikacija
OAuth2/OIDC, ključi API, omejevanje števila zahtev (rate limiting) in webhooki.
Pozivi in varovalke
Sistemska navodila, filtri, moderiranje vsebin in pravila varnostnih politik.
Nadzor in sledljivost
Dnevniški zapisi, opozarjanje in zaznavanje zlorab.
Primerjava storitev
Penetracijski test AI in LLM ter klasični penetracijski test aplikacij: primerjava
Test integracij AI obravnava posebne grožnje, ki jih običajni penetracijski test aplikacij ne zajame.
| Vidik | Penetracijski test AI in LLM | Klasični penetracijski test aplikacij |
|---|---|---|
| Poudarek | Pozivi, agenti, RAG in logika modela | Spletna, mobilna in zaledna plast |
| Tipične grožnje | Prompt injection, jailbreak, uhajanje podatkov | SQLi, XSS, CSRF, obhod avtentikacije |
| Metodologija | Modeliranje groženj in scenariji napada | Testiranje po metodologijah OWASP in uveljavljene tehnike izrabe ranljivosti |
| Rezultat | Ukrepi, prilagojeni sistemom AI, in ponovni test | Običajno poročilo o ranljivostih |
Potrebujete pomoč pri izbiri? Pišite nam.
Mnenja strank
Kaj o nas pravijo stranke
Pogosta vprašanja
01 Kaj je penetracijski test integracij LLM?
To je varnostno testiranje rešitev, ki vključujejo LLM, agente in RAG. Z njim preverimo odpornost proti napadom prompt injection, jailbreaku, uhajanju podatkov in zlorabi orodij.
02 Na katere grožnje se osredotoča penetracijski test integracij AI?
Osredotoča se na prompt injection, jailbreak, razkritje sistemskega poziva (prompt leakage), krajo podatkov, obhod avtorizacije prek agentov, zastrupljanje podatkov v sistemih RAG (data poisoning) ter napade DoS in denial-of-wallet (namerno napihovanje stroškov uporabe modela).
03 Katere platforme testirate pri penetracijskem testu LLM?
Testiramo platforme OpenAI in Azure OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, Mistral in Llama ter lokalno nameščene modele; poleg tega ogrodji LangChain in LlamaIndex, sisteme RAG in vektorske podatkovne baze.
04 Kaj prejmemo po testu in kako poteka ponovni test?
Prejmete tehnično poročilo z dokazi in priporočili ter povzetek za vodstvo. Ko ranljivosti odpravite, opravimo ponovni test, s katerim potrdimo, da so kritična tveganja odpravljena.
