AI Red Teaming
Testare adversarială pentru sistemele care alimentează organizația dumneavoastră în 2026.
Sistemele dumneavoastră AI au fost testate pentru performanță, acuratețe și rata de halucinații. Nu au fost testate de un adversar care înțelege cum să le manipuleze la nivel de instrucțiuni, să exploateze limitele de încredere dintre componente și să le folosească împotriva intereselor organizației dumneavoastră.
Evaluris AI Red Teaming este o practică dedicată de evaluare adversarială pentru aplicații bazate pe LLM, agenți AI autonomi, sisteme multi-agent și infrastructură enterprise integrată cu AI. Operatorii noștri au publicat cercetări originale privind otrăvirea promptului de sistem, cadrele APT autonome și orchestrarea atacurilor agentice — nu familiaritate teoretică cu aceste riscuri, ci cunoștințe de practician aplicate în fiecare misiune.
De ce AI Red Teaming este o practică distinctă
Metodologia convențională de red teaming nu se transferă la sistemele AI. Suprafața de atac este fundamental diferită. Modurile de eșec nu seamănă cu nimic din taxonomia tradițională de securitate. Iar consecințele unui atac reușit împotriva unui sistem AI pot fi mai grave decât un compromis convențional, deoarece sistemele AI sunt adesea de încredere, integrate în procese de business critice și au acces la date interne și API-uri pe care atacatorii convenționali nu le-ar putea atinge direct.
Un prompt injection care extrage promptul de sistem și datele clienților nu este o vulnerabilitate de aplicație web. Un agent autonom manipulat să execute tranzacții neautorizate nu este o constatare de escaladare a privilegiilor. Acestea sunt clase noi de risc, care necesită o clasă nouă de evaluare.
Evaluris a publicat cercetări comunicate autorităților privind atacuri transfrontaliere orchestrate de AI. Înțelegem cum arată AI-ul adversarial din perspectiva operatorului și folosim această înțelegere pentru a testa dacă sistemele dumneavoastră AI îi rezistă.
Metodologie
Modelarea amenințărilor sistemului AI
Identificarea tuturor componentelor AI din domeniu, a fluxurilor de date, a limitelor de încredere, a integrărilor de instrumente și a nivelurilor de privilegii. Modelare adversarială specifică tipului de sistem AI: ce ar încerca un atacator cu cunoștințe despre comportamentul LLM împotriva acestei implementări.
Campanie de prompt injection
Testare sistematică de prompt injection directă și indirectă pe toate suprafețele de intrare: prompturi ale utilizatorului, încercări de anulare a promptului de sistem, inputuri de procesare a documentelor (PDF, Word, conținut web), injectarea surselor de date din pipeline-ul RAG și manipularea răspunsurilor instrumentelor terțe.
Evaluarea limitelor de siguranță
Evaluarea guardrail-urilor, a filtrării conținutului și a controalelor de aliniere a siguranței față de strategii adversariale adaptive. Testarea include tehnici de jailbreak cunoscute și abordări noi, dezvoltate din analiza principiilor de bază ale caracteristicilor de aliniere ale modelului specific.
Testare adversarială a sistemelor agentice
Pentru sistemele cu capabilități de agenți autonomi: deturnarea obiectivelor prin manipularea mediului, lanțuri de invocare neautorizată a instrumentelor, exploatarea încrederii între agenți în arhitecturi multi-agent, otrăvirea memoriei în sisteme de agenți persistente și escaladarea privilegiilor prin tipare de comunicare de la agent la agent.
Extracția și exfiltrarea datelor
Extracția promptului de sistem, inferența asupra datelor de antrenament, extragerea de informații sensibile prin manipulare conversațională și scurgerea de date între utilizatori în implementări AI multi-tenant.
Strat de integrare și aplicație
Testarea de securitate a aplicației din jur: abuzul autentificării API, ocolirea limitării ratei, injectarea ieșirilor în sistemele din aval, exploatarea agenției excesive și configurații nesigure de pluginuri sau apeluri de funcții.
Ce testăm
- Chatbot-uri și sisteme de asistență LLM orientate către clienți
- Asistenți AI interni cu acces la datele enterprise
- Instrumente de securitate bazate pe AI (co-piloți SIEM, platforme de intelligence privind amenințările, sisteme de răspuns automatizat)
- Agenți autonomi cu acces la API-uri și instrumente
- Sisteme de management al cunoștințelor și analiză de documente bazate pe RAG
- Platforme de orchestrare multi-agent
- Instrumente de generare de cod AI în fluxurile de lucru ale dezvoltatorilor
- Implementări de modele fine-tuned pe date proprietare
- Sisteme de decizie bazate pe AI în servicii financiare, resurse umane și conformitate
Aliniere la Compliance
| Cadru | Cerință |
|---|---|
| OWASP Top 10 for LLM Applications | Acoperire adversarială completă în toate cele 10 categorii |
| MITRE ATLAS | Matricea de amenințări pentru machine learning adversarial, acoperire completă a tehnicilor |
| ISO 42001:2023 | Cerințe de securitate și risc ale sistemului de management AI |
| EU AI Act | Testarea robusteții adversariale a sistemelor AI cu risc ridicat |
| NIST AI RMF | Funcțiile MEASURE și MANAGE: evaluarea robusteții adversariale |
| OWASP ML Security Top 10 | Acoperirea vulnerabilităților specifice ML |
Livrabile
- Model de amenințări AI: hartă completă a suprafeței de atac a componentelor AI, a limitelor de încredere și a scenariilor adversariale
- Raport de dovezi pentru prompt injection: lanțuri de injecție documentate, cu pași compleți de reproducere și evaluarea impactului
- Raport de exploatare agentică: lanțuri de abuz de instrumente, scenarii de deturnare a obiectivelor și constatări între agenți
- Evaluarea controalelor de siguranță: ratingul eficienței guardrail-urilor, cu dovezi de ocolire și recomandări de îmbunătățire
- Matrice de acoperire OWASP LLM Top 10: acoperirea testelor și constatările pe categorie
- Mapare MITRE ATLAS: toate constatările 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.