Testare de securitate AI și Machine Learning
Stack-ul dumneavoastră AI are suprafețe de atac pe care echipa de securitate nu le-a testat niciodată.
Fiecare integrare de large language model, fiecare aplicație bazată pe GenAI, fiecare pipeline de agenți autonomi și fiecare mediu MLSecOps pe care îl implementați introduce o nouă clasă de vulnerabilități — una care nu apare pe listele de verificare tradiționale de testare de penetrare și pe care majoritatea echipelor de securitate ofensivă nu sunt pregătite să o evalueze.
Evaluris efectuează testare de securitate adversarială a sistemelor AI, a aplicațiilor integrate cu LLM și a infrastructurii ML, aliniată la OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP ML Security Top 10 și matricea de amenințări MITRE ATLAS pentru machine learning adversarial. Operatorii noștri au publicat cercetări originale privind otrăvirea promptului de sistem, cadrele APT autonome și orchestrarea atacurilor bazată pe AI, aplicate direct în fiecare misiune.
Decalajul de securitate AI în 2026
Organizațiile implementează AI mai rapid decât pot echipele de securitate să o evalueze. Sistemele de asistență pentru clienți integrate cu LLM, instrumentele de securitate bazate pe AI, agenții autonomi cu acces la baze de date interne și API-uri, precum și pipeline-urile de procesare a documentelor GenAI sunt deja în producție — și practic niciunul nu a fost testat de un adversar care înțelege cum pot fi manipulate aceste sisteme.
OWASP Top 10 for LLM Applications există deoarece aceste vulnerabilități sunt reale, exploatabile în mod constant și ratate sistematic de testerii de penetrare generaliști care abordează sistemele AI cu metodologia aplicațiilor web. Prompt injection nu este o problemă de configurare. Extracția de modele nu este o preocupare teoretică. Abuzul de instrumente agentice nu este un risc viitor — se întâmplă astăzi în mediile de producție.
Operatorii Evaluris au publicat cercetări comunicate autorităților privind atacurile orchestrate de AI și cadrele APT autonome. Nu este vorba de cunoștințe academice aplicate unei probleme noi. Este expertiză de practician, dezvoltată la frontiera cercetării AI adversariale.
Metodologie
Analiza arhitecturii sistemului AI
Identificarea modelelor și analiza versiunilor, revizuirea configurației de implementare, maparea API-urilor și a integrărilor, analiza fluxului de date prin stack-ul AI și identificarea limitelor de încredere dintre componentele AI și sistemele din aval.
Testarea prompt injection
Prompt injection directă împotriva instrucțiunilor de sistem, prompt injection indirectă prin surse de date externe (pipeline-uri RAG, navigare web, procesare de documente), construirea de lanțuri de jailbreak pe mai multe tururi și manipularea ferestrei de context.
Evaluarea siguranței și a guardrail-urilor
Evaluare sistematică a filtrării conținutului și a controalelor de aliniere a siguranței. Testare prin tehnici de bypass cunoscute și noi. Evaluarea dacă controalele de siguranță sunt robuste față de strategii adversariale adaptive sau fragile față de reformulări minore.
Testarea pipeline-urilor agentice
Abuzul apelurilor de instrumente și inducerea de acțiuni neautorizate, deturnarea obiectivelor prin manipularea mediului, otrăvirea memoriei în arhitecturi de agenți persistente, exploatarea încrederii între agenți în sisteme multi-agent și escaladarea privilegiilor prin comunicarea de la agent la agent.
Atacuri de extracție și inferență asupra modelelor
Extracția promptului de sistem, amprentarea modelului și identificarea versiunii, inferența de apartenență asupra datelor de antrenament și încercări de inversare a modelului împotriva implementărilor fine-tuned.
Infrastructură ML și lanț de aprovizionare
Integritatea pipeline-ului de antrenament, analiza suprafeței de otrăvire a setului de date, controlul accesului la registrul de modele, securitatea MLflow și a platformelor de gestionare a modelelor, evaluarea riscului de dependențe și al lanțului de aprovizionare, precum și securitatea pipeline-ului CI/CD pentru fluxurile de implementare a modelelor.
Testarea aplicațiilor integrate cu AI
Evaluarea de securitate a infrastructurii aplicației din jur: autentificare și autorizare API, limitarea ratei și prevenirea abuzului, tratarea ieșirilor și injectarea în sistemele din aval, precum și scurgerea de date sensibile prin răspunsurile modelului.
Ce testăm
- Aplicații web și enterprise integrate cu LLM
- Implementări personalizate de modele fine-tuned
- Pipeline-uri RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Agenți AI autonomi cu acces la instrumente
- Sisteme de orchestrare multi-agent (LangChain, AutoGen, CrewAI, personalizate)
- Instrumente de securitate bazate pe AI (co-piloți SIEM, automatizare SOC, platforme de intelligence privind amenințările)
- Pipeline-uri MLSecOps și infrastructură de antrenament a modelelor
- Infrastructură de servire a modelelor (endpoint-uri API, servere de inferență)
- Fluxuri de procesare GenAI a documentelor și datelor
Aliniere la Compliance
| Cadru | Cerință |
|---|---|
| OWASP Top 10 for LLM Applications | Acoperire completă în toate cele 10 categorii |
| OWASP ML Security Top 10 | Acoperirea vulnerabilităților specifice ML |
| MITRE ATLAS | Acoperirea matricei de amenințări pentru machine learning adversarial |
| ISO 42001:2023 | Cerințe de securitate ale sistemului de management AI |
| EU AI Act | Obligații de testare a securității sistemelor AI cu risc ridicat |
| NIST AI RMF | Cadrul de management al riscului AI: GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE |
Livrabile
- Hartă a suprafeței de atac AI: inventar complet al componentelor AI, fluxurilor de date, limitelor de încredere și punctelor de integrare
- Raport de dovezi pentru prompt injection: lanțuri de injecție documentate, cu pași de reproducere și evaluarea impactului
- Evaluarea riscului pipeline-urilor agentice: scenarii de abuz de instrumente, căi de deturnare a obiectivelor și constatări de escaladare a privilegiilor
- Raport de acoperire OWASP LLM Top 10: acoperirea testelor și constatările mapate la fiecare categorie OWASP LLM
- Mapare MITRE ATLAS: constatări mapate la identificatorii de tactici și tehnici ML adversariale
- Rezumat executiv: narațiunea riscului de securitate AI pentru conducere și consiliul de administrație
- Raport tehnic: dovezi complete, pași de reproducere și îndrumări de remediere
- Fereastră de retestare: verificare după remediere
Sunteți gata să delimitați acest angajament?
Spuneți-ne despre mediul dumneavoastră, factorii de reglementare și calendarul. Aliniem metodologia, domeniul și cerințele de dovezi înainte ca testarea să înceapă.