Serviços de pentest de IA para LLMs e agentes
Pentest de aplicações com LLM, pipelines RAG e agentes. Avaliamos prompt injection, vazamento de dados, tratamento inseguro de saídas, autonomia excessiva, uso de ferramentas e ataques encadeados na aplicação ao redor do modelo.
O que todo pentest de IA e LLM inclui
- Cobertura dos riscos do OWASP para LLMs
- Testes de prompt injection e jailbreak
- Exposição do prompt de sistema e de dados sensíveis
- Abuso de permissões de agentes e uso de ferramentas
- Riscos de recuperação e envenenamento em RAG
- Acesso direto aos pesquisadores responsáveis pelo projeto
- Validação das correções quando incluída no escopo
O que é um pentest de IA?
Um pentest de IA é uma avaliação controlada de sistemas de inteligência artificial e das aplicações ao redor deles. A Blaze testa tratamento de prompts, pipelines de recuperação, exposição de dados, agentes, permissões de ferramentas, tratamento de saídas, APIs e controles de identidade para encontrar caminhos exploráveis e explicar como reduzir o risco.
organizações confiam na Blaze em todo o mundo
orientações de segurança de IA aplicadas quando relevantes
Teste o sistema de IA e a aplicação ao redor dele
A equipe avalia prompts, comportamento do modelo, RAG, agentes, ferramentas, APIs, identidades e fluxos de dados. Cada achado é reproduzido e vinculado a um caminho prático de correção.
Por que escolher a Blaze para um pentest de IA?
Combine profundidade em segurança ofensiva com testes práticos de sistemas de IA, LLMs, RAG, agentes, uso de ferramentas e das aplicações ao redor deles.
Experiência em segurança de IA
Teste o tratamento de prompts, RAG, comportamento do modelo e fluxos de agentes com técnicas adversariais, não scanners genéricos.
Cobertura completa da arquitetura
Avalie a camada de IA e os fluxos web, de API, identidade e dados ao redor dela.
Correção prática
Receba orientação clara para guardrails, permissões, tratamento de saídas e arquiteturas de IA mais seguras.
Orientações de segurança de IA
Os testes podem usar referências da OWASP, MITRE ATLAS e NIST AI RMF quando relevantes para o sistema e o escopo.
OWASP Top 10
Riscos comuns em aplicações com LLM
Testes de IA
Orientações da OWASP para testes de sistemas de IA
MITRE ATLAS
Táticas e técnicas adversariais para sistemas de IA
NIST AI RMF
Contexto de gestão de riscos de IA
PTES
Penetration Testing Execution Standard
OWASP ASVS
Controles na aplicação ao redor do modelo
Apoio à conformidade
Achados relevantes relacionados a requisitos aplicáveis
Pentest de IA conduzido por especialistas
Profissionais identificados conduzem o trabalho e permanecem disponíveis durante os testes e a correção.
Equipe identificadaespecialistas responsáveis por cada projeto
Diretoacesso durante todo o teste
Manualvalidação de cada achado
Claraorientação de correção para engenharia
Nossa equipe possui certificações reconhecidas no setor
Contribuições à pesquisa: nossa equipe já apresentou trabalhos na Black Hat, DEF CON e BSides em diversos países.
O que os serviços de pentest de IA cobrem
Caminhos de ataque específicos de IA que testes convencionais de aplicações podem não cobrir.
Prompt injection
Prompt injection direta e indireta em conteúdo fornecido pelo usuário ou recuperado por sistemas RAG.
Vazamento de dados
Exposição de prompts de sistema, dados confidenciais ou conteúdo recuperado.
Bypass de guardrails
Contorno de controles de segurança, tratamento de contexto ou validação de saídas.
Tratamento inseguro de saídas
Saídas não confiáveis do modelo chegando a navegadores, APIs, ferramentas ou interpretadores.
Autonomia excessiva
Agentes com privilégios excessivos executando ações não previstas ou não autorizadas.
Negação de serviço do modelo
Entradas que provocam consumo excessivo de recursos ou degradação do serviço.
Manipulação da recuperação
Manipulação de conteúdo recuperado para influenciar o comportamento do modelo.
Cadeia de suprimentos
Riscos em modelos, ferramentas, plugins e dependências.
Nossa metodologia de testes
Uma abordagem sistemática que combina técnicas adversariais de machine learning com segurança ofensiva tradicional.
Conhecemos sua stack de IA
Testamos modelos, pipelines RAG, copilotos e agentes dentro do modelo de segurança da aplicação, não como um benchmark genérico.
Risco ilustrativo
Uma prompt injection indireta em conteúdo recuperado pode expor instruções de sistema ou acionar o uso inseguro de ferramentas.
Risco ilustrativo
Um agente com privilégios excessivos pode ser manipulado para executar ações não previstas quando os controles de autorização são fracos.
Serviços relacionados
Perguntas frequentes
Respostas sobre escopo de aplicações de IA, modelos, RAG, agentes, ferramentas, limites de segurança, investimento e correção.
Pronto para testar sua aplicação de IA?
Fale com um especialista sobre modelos, RAG, agentes, ferramentas, fluxos de dados, prazo e cobertura necessária.
