AI & LLM APPLICATION SECURITY

Prompt Injection, RAG datu noplūžu, aģentu tiesību un generatīvā AI sistēmu drošības novērtējums.

Kam piemērotsKlientu čatbotiem un iekšējiem asistentiem ar sensitīviem datiem
Galvenais rezultātsAI sistēmas draudu modelis un uzticības robežu diagramma
TvērumsDirect & Indirect Prompt Injection uzbrukumu simulācijas
Darba ilgumsTermiņu nosaka sistēmu skaits, lomas, vides, pieejamā dokumentācija un saskaņotie ierobežojumi.

Kam tas noder

Kad šis pakalpojums ir piemērots

Klientu čatbotiem un iekšējiem asistentiem ar sensitīviem datiemRAG sistēmām, kas lasa dokumentus vai klientu saturuAģentiem, kas izsauc API, raksta kodu vai veic biznesa darbībasKomandām pirms AI funkcijas publiskas palaišanas vai būtiskas modeļa maiņas

AI & LLM drošības pārbaudes virzieni

  • Direct & Indirect Prompt Injection uzbrukumu simulācijas
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation) datubāzu un dokumentu izolācijas pārbaude
  • Sistēmas instrukciju (System Prompt) un konfidenciālu biznesa datu noplūdes novēršana
  • AI aģentu (Autonomous Agents) pārmērīgo API izsaukuma tiesību audits

Ko saņemsiet

  • AI sistēmas draudu modelis un uzticības robežu diagramma
  • Ļaunprātīgas izmantošanas gadījumu bibliotēka ar atkārtojamiem testiem
  • Atradumi, kas nošķir lietotnes defektu, modeļa ierobežojumu un pārvaldības trūkumu
  • OWASP LLM/GenAI un MITRE ATLAS kartējums, kur piemērots
  • Drošības prasības aģentu tiesībām, RAG un datu apstrādei
  • AI drošības regresijas komplekts un atkārtotas testēšanas ritms

Darba gaita

Kā notiek darbs

  1. Tvērums un drošības robežas. Apstiprinām mērķi, sistēmas, lomas, vidi, izņēmumus, atļautās darbības un avārijas apturēšanas kontaktu.

  2. Informācijas un piekļuves sagatavošana. Drošā kanālā saņemam tikai darbam nepieciešamo dokumentāciju, kontus, konfigurācijas vai pierādījumus.

  3. Mākslīgā intelekta un LLM modelēšanas analīze. Testējam promptu injekcijas, datu noplūdes riskus un AI saskarņu drošību.

  4. Validācija un ziņošana. Apstiprinām atradumus, novēršam kļūdainus pozitīvus rezultātus un sasaistām risku ar biznesa ietekmi un īpašnieku.

  5. Pārruna un turpinājums. Izskaidrojam prioritātes, atbildam komandām, vienojamies par labošanas termiņiem un, ja paredzēts, veicam retestu.

Pirms sadarbības

Biežāk uzdotie jautājumi

Cik ilgi parasti ilgst darbs?

Termiņu nosaka sistēmu skaits, lomas, vides, pieejamā dokumentācija un saskaņotie ierobežojumi. Pēc sākuma informācijas saņemšanas darba apjomā norādām posmus, klienta iesaisti un konkrētu grafiku.

Ko nepieciešams sagatavot pirms darba sākuma?

Parasti vajadzīgs sistēmas vai procesa īpašnieks, aktuāls tvērums, piekļuves un testa konti, arhitektūras vai procesu apraksts, kritiskie biznesa scenāriji un ārkārtas kontakts. Nekad nesūtiet paroles parastā tīmekļa formā.

Vai rezultātā saņemsim tikai tehnisku ziņojumu?

Nē. Paredzam vadības kopsavilkumu, prioritizētu detalizēto daļu, pierādījumus, labošanas ieteikumus un rezultātu pārrunu. Ja pakalpojumam tas ir piemērots, iekļaujam retestu vai ieviešanas ceļvedi.

Vai var garantēt, ka modelis nekad neatklās datus?

Nē. Testēšana samazina zināmu scenāriju risku un pārbauda sistēmas kontroles, bet modeļa uzvedība nav pilnīgi determinēta. Sensitīvu datu piekļuve jāierobežo arhitektūrā, jāfiltrē rīku darbības un jāuzrauga reālā izmantošana.

Vai pietiek testēt tikai publisko čata interfeisu?

Nē. Jāpārbauda arī sistēmas prompti, RAG iegūšana, dokumentu ingest, modeļa/API konfigurācija, rīku tiesības, atmiņa, žurnāli, nomnieku izolācija un downstream lietotnes, kas patērē modeļa izvadi.

Saistītie nākamie soļi