AI- en machinelearning-beveiligingstesten
Uw AI-stack heeft aanvalsoppervlakken die uw securityteam nog nooit heeft getest.
Elke integratie van een large language model, elke GenAI-toepassing, elke pipeline van autonome agents en elke MLSecOps-omgeving die u uitrolt, introduceert een nieuwe klasse van kwetsbaarheden: een klasse die niet op traditionele penetratietestchecklists staat en die de meeste offensieve beveiligingsteams niet kunnen beoordelen.
Evaluris voert adversariale beveiligingstesten uit van AI-systemen, LLM-geïntegreerde applicaties en ML-infrastructuur, afgestemd op de OWASP Top 10 for LLM Applications, de OWASP ML Security Top 10 en de MITRE ATLAS-dreigingsmatrix voor adversarial machine learning. Onze operators hebben origineel onderzoek gepubliceerd over system prompt poisoning, autonome APT-frameworks en AI-gestuurde aanvalsorchestratie, en passen die kennis rechtstreeks toe in elk traject.
Het AI-beveiligingsgat in 2026
Organisaties rollen AI sneller uit dan securityteams die kunnen beoordelen. LLM-geïntegreerde klantenservicesystemen, AI-gestuurde securitytooling, autonome agents met toegang tot interne databases en API's, en GenAI-documentverwerkingspipelines draaien al in productie, en vrijwel geen daarvan is getest door een tegenstander die begrijpt hoe deze systemen te manipuleren zijn.
De OWASP Top 10 for LLM Applications bestaat omdat deze kwetsbaarheden reëel zijn, consistent exploiteerbaar, en stelselmatig gemist worden door generalistische penetratietesters die AI-systemen benaderen met webapplicatiemethodologie. Prompt injection is geen configuratieprobleem. Modelextractie is geen theoretische zorg. Misbruik van agentic tools is geen toekomstig risico: het gebeurt vandaag in productieomgevingen.
Operators van Evaluris hebben onderzoek gepubliceerd, bekendgemaakt aan autoriteiten, over AI-georkestreerde aanvallen en autonome APT-frameworks. Dit is geen academische kennis die op een nieuw probleem is toegepast. Het is praktijkexpertise, ontwikkeld aan de frontlinie van adversariaal AI-onderzoek.
Methodologie
Review van de AI-systeemarchitectuur
Identificatie van modellen en versieanalyse, review van de deploymentconfiguratie, mapping van API's en integraties, gegevensstroomanalyse door de AI-stack, en identificatie van vertrouwensgrenzen tussen AI-componenten en downstream-systemen.
Prompt injection-testen
Directe prompt injection tegen systeeminstructies, indirecte prompt injection via externe gegevensbronnen (RAG-pipelines, webbrowsing, documentverwerking), opbouw van meertraps-jailbreakketens, en manipulatie van het contextvenster.
Beoordeling van safety en guardrails
Systematische evaluatie van contentfiltering en safety-alignmentcontroles. Testen tegen bekende en nieuwe bypass-technieken. Beoordeling of safety-controles bestand zijn tegen adaptieve adversariale strategieën, of juist bros bij kleine herformuleringen.
Testen van agentic pipelines
Misbruik van tool calls en het uitlokken van ongeautoriseerde acties, goal hijacking via omgevingsmanipulatie, memory poisoning in persistente agentarchitecturen, uitbuiting van vertrouwen tussen agents in multi-agentsystemen, en privilege-escalatie via communicatie tussen agents.
Modelextractie- en inference-aanvallen
Extractie van de system prompt, modelfingerprinting en versie-identificatie, membership inference op trainingsdata, en model inversion-pogingen tegen fine-tuned deployments.
ML-infrastructuur en supply chain
Integriteit van de trainingspipeline, analyse van het dataset poisoning-oppervlak, toegangsbeheer van het modelregister, beveiliging van MLflow en modelbeheerplatforms, risicobeoordeling van afhankelijkheden en de supply chain, en CI/CD-pipelinebeveiliging voor modeluitrolworkflows.
Testen van AI-geïntegreerde applicaties
Beveiligingsbeoordeling van de omliggende applicatie-infrastructuur: API-authenticatie en -autorisatie, rate limiting en misbruikpreventie, outputverwerking en injectie in downstream-systemen, en lekken van gevoelige gegevens via modelantwoorden.
Wat wij testen
- LLM-geïntegreerde web- en enterpriseapplicaties
- Aangepaste fine-tuned modeldeployments
- RAG-pipelines (Retrieval-Augmented Generation)
- Autonome AI-agents met tooltoegang
- Multi-agent-orchestratiesystemen (LangChain, AutoGen, CrewAI, maatwerk)
- AI-gestuurde securitytooling (SIEM-copilots, SOC-automatisering, threat intelligence-platforms)
- MLSecOps-pipelines en modeltrainingsinfrastructuur
- Model serving-infrastructuur (API-eindpunten, inferenceservers)
- GenAI-document- en gegevensverwerkingsworkflows
Afstemming op compliance
| Framework | Vereiste |
|---|---|
| OWASP Top 10 for LLM Applications | Volledige dekking over alle 10 categorieën |
| OWASP ML Security Top 10 | Dekking van ML-specifieke kwetsbaarheden |
| MITRE ATLAS | Dekking van de dreigingsmatrix voor adversarial machine learning |
| ISO 42001:2023 | Beveiligingsvereisten voor het AI-managementsysteem |
| EU AI Act | Verplichtingen tot beveiligingstesten van high-risk AI-systemen |
| NIST AI RMF | AI-risicomanagementframework: GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE |
Op te leveren stukken
- AI-aanvalsoppervlakkaart: volledige inventaris van AI-componenten, gegevensstromen, vertrouwensgrenzen en integratiepunten
- Prompt injection-bewijsrapport: gedocumenteerde injectieketens met reproductiestappen en impactbeoordeling
- Risicobeoordeling van agentic pipelines: scenario's voor toolmisbruik, paden voor goal hijacking en bevindingen over privilege-escalatie
- OWASP LLM Top 10-dekkingsrapport: testdekking en bevindingen, gekoppeld aan elke OWASP LLM-categorie
- MITRE ATLAS-mapping: bevindingen gekoppeld aan identifiers van adversarial ML-tactieken en -technieken
- Managementsamenvatting: AI-beveiligingsrisicoverhaal voor leiderschap en de raad van bestuur
- Technisch rapport: volledig bewijs, reproductiestappen en remediatierichtlijnen
- Hertestvenster: verificatie na remediatie
Klaar om dit traject af te bakenen?
Vertel ons over uw omgeving, regelgevingsdrijfveren en tijdlijn. Wij stemmen methodologie, scope en bewijsvereisten af voordat het testen begint.