AI ja masinõppe turvalisuse testimine
Teie AI-taristul on ründepindu, mida teie turvameeskond ei ole kunagi testinud.
Iga suure keelemudeli integratsioon, iga GenAI-põhine rakendus, iga autonoomsete agentide torustik ja iga MLSecOps-keskkond, mille te juurutate, toob kaasa uue haavatavuste klassi – sellise, mis ei ilmu traditsioonilistele läbitungimistestimise kontrollnimekirjadele ja mida enamik ründe turvalisuse meeskondi ei ole varustatud hindama.
Evaluris viib läbi AI-süsteemide, LLM-iga integreeritud rakenduste ja ML-taristu adversariaalset turvatestimist, kooskõlas raamistikega OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP ML Security Top 10 ja MITRE ATLAS adversariaalse masinõppe ohumaatriksiga. Meie operaatorid on avaldanud algupärast teadustööd süsteemipromptide mürgitamise, autonoomsete APT-raamistike ja AI-põhise ründe orkestreerimise kohta ning rakendavad seda otse igas teenuslepingus.
AI turvalisuse lõhe 2026. aastal
Organisatsioonid juurutavad AI-d kiiremini, kui turvameeskonnad suudavad seda hinnata. LLM-iga integreeritud klienditoe süsteemid, AI-põhised turvatööriistad, autonoomsed agendid juurdepääsuga sisemistele andmebaasidele ja API-dele ning GenAI dokumentide töötluse torustikud on kõik tootmiskeskkonnas – ja peaaegu ühtegi neist ei ole testinud vastane, kes mõistab, kuidas neid süsteeme saab manipuleerida.
OWASP Top 10 for LLM Applications eksisteerib seetõttu, et need haavatavused on tegelikud, järjekindlalt ärakasutatavad ja järjekindlalt vahele jäänud üldotstarbelistel läbitungimistestijatel, kes lähenevad AI-süsteemidele veebirakenduse metoodikaga. Prompt injection ei ole konfiguratsiooniprobleem. Mudeli ekstraheerimine ei ole teoreetiline mure. Agentlike tööriistade kuritarvitamine ei ole tulevane risk – see juhtub tootmiskeskkondades juba täna.
Evalurise operaatorid on avaldanud asutustele avalikustatud teadustööd AI-orkestreeritud rünnete ja autonoomsete APT-raamistike kohta. See ei ole akadeemiline teadmine, mida rakendatakse uuele probleemile. See on spetsialistide pädevus, mis on arendatud adversariaalse AI-uuringute piiril.
Metodoloogia
AI-süsteemi arhitektuuri ülevaade
Mudeli tuvastamine ja versioonianalüüs, juurutuse konfiguratsiooni ülevaade, API-de ja integratsioonide kaardistus, andmevoo analüüs läbi AI-taristu ning usalduspiiride tuvastamine AI-komponentide ja järgmise taseme süsteemide vahel.
Prompt injectioni testimine
Otsene prompt injection süsteemijuhiste vastu, kaudne prompt injection väliste andmeallikate kaudu (RAG-torustikud, veebisirvimine, dokumentide töötlus), mitmevoorulise jailbreak-ahela ehitamine ja kontekstakna manipuleerimine.
Ohutuse ja piirete hindamine
Sisu filtreerimise ja ohutuse joondamise kontrollide süstemaatiline hindamine. Testimine teadaolevate ja uute möödahiilimise tehnikate ulatuses. Hindamine, kas ohutuskontrollid on vastupidavad kohanemisvõimelistele adversariaalsetele strateegiatele või haprad väikeste ümbersõnastuste suhtes.
Agentlike torustike testimine
Tööriistakutsete kuritarvitamine ja volitamata tegevuste esilekutsumine, eesmärgi röövimine keskkonna manipuleerimise kaudu, mälu mürgitamine püsivates agendiarhitektuurides, agentidevahelise usalduse ärakasutamine mitme agendi süsteemides ja privileegide eskaleerimine agentidevahelise suhtluse kaudu.
Mudeli ekstraheerimise ja järeldamise ründed
Süsteemiprompti ekstraheerimine, mudeli sõrmejälg ja versiooni tuvastamine, treeningandmete kuuluvuse järeldamine ja mudeli pööramise katsed peenhäälestatud juurutuste vastu.
ML-taristu ja tarneahel
Treeningutorustiku terviklikkus, andmestiku mürgitamise pinna analüüs, mudeliregistri juurdepääsukontroll, MLflow ja mudelihalduse platvormi turvalisus, sõltuvuste ja tarneahela riskihindamine ning CI/CD-torustiku turvalisus mudelite juurutamise töövoogudele.
AI-ga integreeritud rakenduste testimine
Ümbritseva rakendustaristu turvahindamine: API autentimine ja autoriseerimine, kiiruspiirang ja kuritarvitamise ennetamine, väljundi käsitlemine ja süstimine järgmise taseme süsteemidesse ning tundlike andmete leke mudeli vastuste kaudu.
Mida me testime
- LLM-iga integreeritud veebi- ja ettevõtterakendused
- Kohandatud peenhäälestatud mudelite juurutused
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) torustikud
- Autonoomsed AI-agendid tööriistade juurdepääsuga
- Mitme agendi orkestreerimise süsteemid (LangChain, AutoGen, CrewAI, kohandatud)
- AI-põhised turvatööriistad (SIEM-kaaspiloodid, SOC-automatiseerimine, ohuluure platvormid)
- MLSecOps-torustikud ja mudelite treeningutaristu
- Mudelite teenindamise taristu (API-otspunktid, inferentsiserverid)
- GenAI dokumentide ja andmete töötluse töövood
Vastavuse kooskõla
| Raamistik | Nõue |
|---|---|
| OWASP Top 10 for LLM Applications | Täielik katvus kõigis 10 kategoorias |
| OWASP ML Security Top 10 | ML-spetsiifiline haavatavuste katvus |
| MITRE ATLAS | Adversariaalse masinõppe ohumaatriksi katvus |
| ISO 42001:2023 | AI juhtimissüsteemi turvanõuded |
| EU AI Act | Kõrge riskiga AI-süsteemide turvatestimise kohustused |
| NIST AI RMF | AI riskijuhtimise raamistik, GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE |
Tarned
- AI ründepinna kaart: täielik inventuur AI-komponentidest, andmevoogudest, usalduspiiridest ja integratsioonipunktidest
- Prompt injectioni tõendite aruanne: dokumenteeritud süstimisahelad taasesitamise sammude ja mõjuhinnanguga
- Agentliku torustiku riskihindamine: tööriistade kuritarvitamise stsenaariumid, eesmärgi röövimise teed ja privileegide eskaleerimise leiud
- OWASP LLM Top 10 katvuse aruanne: testikatvus ja leiud, kaardistatud iga OWASP LLM kategooriaga
- MITRE ATLAS kaardistus: leiud, kaardistatud adversariaalse ML taktika ja tehnika identifikaatoritega
- Juhtkokkuvõte: AI turvariski narratiiv juhtkonnale ja nõukogule
- Tehniline aruanne: täielikud tõendid, taasesitamise sammud ja parandusjuhised
- Kordustesti aken: parandusjärgne kinnitus
Kas olete valmis seda projekti määratlema?
Rääkige meile oma keskkonnast, regulatiivsetest ajenditest ja ajakavast. Kooskõlastame metodoloogia, ulatuse ja tõendusmaterjali nõuded enne testimise algust.