AI-red teaming
Adversariaal testen van de systemen die uw organisatie in 2026 aandrijven.
Uw AI-systemen zijn getest op prestaties, nauwkeurigheid en hallucinatiegraad. Ze zijn niet getest door een tegenstander die begrijpt hoe ze op instructieniveau te manipuleren, de vertrouwensgrenzen tussen componenten uit te buiten, en ze tegen de belangen van uw organisatie in te zetten.
Evaluris AI-red teaming is een toegewijde adversariale beoordelingspraktijk voor LLM-gestuurde applicaties, autonome AI-agents, multi-agentsystemen en AI-geïntegreerde enterprise-infrastructuur. Onze operators hebben origineel onderzoek gepubliceerd over system prompt poisoning, autonome APT-frameworks en agentic aanvalsorchestratie: geen theoretische bekendheid met deze risico's, maar actieve praktijkkennis die in elk traject wordt toegepast.
Waarom AI-red teaming een aparte discipline is
Conventionele red team-methodologie laat zich niet overzetten naar AI-systemen. Het aanvalsoppervlak is fundamenteel anders. De faalmodi lijken op niets in de traditionele securitytaxonomie. En de gevolgen van een geslaagde aanval op een AI-systeem kunnen ernstiger zijn dan een conventionele compromittering, omdat AI-systemen vaak worden vertrouwd, in kritieke bedrijfsprocessen zijn geïntegreerd, en toegang hebben tot interne data en API's die conventionele aanvallers niet rechtstreeks zouden bereiken.
Een prompt injection die uw system prompt en klantdata extraheert, is geen webapplicatiekwetsbaarheid. Een autonome agent die wordt gemanipuleerd tot het uitvoeren van ongeautoriseerde transacties, is geen privilege-escalatiebevinding. Dit zijn nieuwe risicoklassen die een nieuwe klasse van beoordeling vereisen.
Evaluris heeft onderzoek gepubliceerd, bekendgemaakt aan autoriteiten, over AI-georkestreerde aanvallen over landsgrenzen heen. Wij begrijpen hoe adversariale AI eruitziet vanaf de operatorzijde, en gebruiken dat inzicht om te toetsen of uw AI-systemen ertegen bestand zijn.
Methodologie
Threat modeling van het AI-systeem
Identificatie van alle AI-componenten in scope, gegevensstromen, vertrouwensgrenzen, toolintegraties en privilegeniveaus. Tegenstandermodellering specifiek voor het AI-systeemtype: wat een aanvaller met kennis van LLM-gedrag zou proberen tegen deze specifieke deployment.
Prompt injection-campagne
Systematische directe en indirecte prompt injection-testen over alle invoeroppervlakken: gebruikersprompts, pogingen tot overschrijven van de system prompt, invoer voor documentverwerking (PDF, Word, webinhoud), injectie in RAG-pipelinegegevensbronnen, en manipulatie van antwoorden van third-party tools.
Beoordeling van safetygrenzen
Evaluatie van guardrails, contentfiltering en safety-alignmentcontroles tegen adaptieve adversariale strategieën. Het testen omvat bekende jailbreak-technieken en nieuwe aanpakken, ontwikkeld vanuit een first-principles-analyse van de alignmentkenmerken van het specifieke model.
Adversariaal testen van agentic systemen
Voor systemen met autonome agentcapaciteiten: goal hijacking via omgevingsmanipulatie, ketens van ongeautoriseerde toolaanroepen, uitbuiting van vertrouwen tussen agents in multi-agentarchitecturen, memory poisoning in persistente agentsystemen, en privilege-escalatie via communicatiepatronen tussen agents.
Data-extractie en exfiltratie
Extractie van de system prompt, inferentie op trainingsdata, extractie van gevoelige informatie via conversatiemanipulatie, en datalekken tussen gebruikers in multi-tenant AI-deployments.
Integratie- en applicatielaag
Beveiligingstesten van de omliggende applicatie: misbruik van API-authenticatie, omzeilen van rate limiting, outputinjectie in downstream-systemen, uitbuiting van excessive agency, en onveilige plugin- of function call-configuraties.
Wat wij testen
- Klantgerichte LLM-chatbots en supportsystemen
- Interne AI-assistenten met toegang tot enterprisedata
- AI-gestuurde securitytooling (SIEM-copilots, threat intelligence-platforms, geautomatiseerde responsesystemen)
- Autonome agents met API- en tooltoegang
- RAG-gebaseerde kennisbeheer- en documentanalysesystemen
- Multi-agent-orchestratieplatforms
- AI-codegeneratietools in developerworkflows
- Fine-tuned modeldeployments op propriëtaire data
- AI-gestuurde beslissystemen in financial services, HR en compliance
Afstemming op compliance
| Framework | Vereiste |
|---|---|
| OWASP Top 10 for LLM Applications | Volledige adversariale dekking over alle 10 categorieën |
| MITRE ATLAS | Dreigingsmatrix voor adversarial machine learning, volledige dekking van technieken |
| ISO 42001:2023 | Beveiligings- en risicovereisten voor het AI-managementsysteem |
| EU AI Act | Adversariale robustnesstesten van high-risk AI-systemen |
| NIST AI RMF | MEASURE- en MANAGE-functies, beoordeling van adversariale robustness |
| OWASP ML Security Top 10 | Dekking van ML-specifieke kwetsbaarheden |
Op te leveren stukken
- AI-threat model: volledige aanvalsoppervlakkaart van AI-componenten, vertrouwensgrenzen en tegenstanderscenario's
- Prompt injection-bewijsrapport: gedocumenteerde injectieketens met volledige reproductiestappen en impactbeoordeling
- Agentic exploitatierapport: ketens van toolmisbruik, goal hijacking-scenario's en bevindingen tussen agents
- Beoordeling van safety-controles: effectiviteitsbeoordeling van guardrails met bypassbewijs en verbeteringsaanbevelingen
- OWASP LLM Top 10-dekkingsmatrix: testdekking en bevindingen per categorie
- MITRE ATLAS-mapping: alle 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.