Beveiligingstests van AI en machine learning
Kunstmatige intelligentie heeft uw aanvalsoppervlak vergroot op manieren waarvoor traditionele frameworks voor penetratietesten niet zijn ontworpen. Elke LLM-integratie, GenAI-applicatie en MLSecOps-pipeline die u inzet, introduceert een nieuwe klasse kwetsbaarheden: kwetsbaarheden die conventionele scanners niet detecteren en die de meeste teams voor offensieve beveiliging niet kunnen testen.
Evaluris voert adversariale beoordelingen van AI-systemen uit, afgestemd op OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP ML Security Top 10 en de MITRE ATLAS-dreigingsmatrix voor adversariaal machine learning. Onze operators hebben onderzoek gepubliceerd over system prompt poisoning, autonome APT-frameworks en AI-gedreven malwarepolymorfisme: geen theoretische kennis, maar actief onderzoek dat elk traject voedt.
Omvat
Prompt injection (direct en indirect), jailbreaking en omzeiling van veiligheidscontroles, modelextractie en -inversie, poisoning van trainingsdata, manipulatie van RAG-pipelines, extractie van system prompts, misbruik van agentic tools, onveilige plugin- en function-callketens, supply-chainrisico's in modelafhankelijkheden, en integriteit van de MLSecOps-pipeline.
Compliance