Prompt injection, data poisoning, manipulação de modelos, exploração de output. Problemas diferentes que exigem especialização diferente. A nossa equipa testa sistemas de IA desde que a tecnologia apareceu.

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Testar o modelo, não só a API

A maioria das avaliações de segurança de IA para na API. Nós vamos mais fundo: inputs adversariais contra o modelo, testes ao pipeline de treino e verificação se as guardrails de segurança aguentam quando alguém está a tentar parti-las.

Saber Mais

Lançamos tudo contra o input handling do seu LLM para encontrar caminhos de prompt injection que contornam guardrails, provocam fugas de system prompts ou levam o modelo a fazer o que não deve.

Verificamos o seu pipeline de treino quanto a riscos de data poisoning: de onde vêm os dados, como são validados e como o modelo se comporta quando alguém lhe dá inputs adversariais.

Testamos alucinações, fugas de PII em texto gerado, sugestões de código inseguras e output que possa ser usado para engenharia social ou fraude.

Pipelines RAG, integrações de ferramentas externas e plugins expandem o que o seu modelo pode fazer, e o que um atacante pode explorar. Avaliamos tudo.

Modelos de terceiros, weights pré-treinados, APIs externas. Verificamos toda a sua supply chain de IA à procura de vulnerabilidades que herdou de outros.

Categorias de Ataque

OWASP

LLM Top 10

Auditoria

de Segurança do Modelo

RAG

Revisão do Pipeline

Como Funciona

Construído para superfícies de ataque de IA

Revisão do Modelo & Pipeline

Mapeamos todo o seu ambiente de IA: que modelo está em uso, de onde vêm os dados de treino, como está implementado, que interfaces estão viradas para os utilizadores e que serviços de terceiros estão ligados.

Testes Adversariais

Prompt injection, jailbreaks, extração de dados, manipulação de output. Lançamos tudo contra o seu modelo para ver se as guardrails e a validação de input funcionam mesmo.

Dados & Supply Chain

Verificamos os dados de treino, a segurança do pipeline RAG, a autenticação de plugins e cada dependência de terceiros no seu stack de IA à procura de vulnerabilidades de supply chain.

Relatório & Hardening

Cada achado vem com passos de reprodução, rating de risco e uma correção específica, seja sanitização de input, filtragem de output ou guardrails ao nível do modelo.

O Que Testamos

Quatro categorias de ataque. Uma avaliação.

Crítico

Prompt Injection

Inputs desenhados para contornar guardrails, provocar fugas de system prompts ou fazer o modelo gerar conteúdo perigoso. Testamos injeção direta, indireta e cadeias de ataque multi-turno.

Alto

Data Poisoning

O que acontece se alguém envenenar os seus dados de treino ou fine-tuning? Testamos backdoors, enviesamento de output e vulnerabilidades que ativam com inputs de trigger específicos.

Alto

Exploração de Output

Os modelos podem vazar PII no output, alucinar desinformação convincente, gerar código inseguro ou produzir conteúdo que ajuda engenharia social. Testamos tudo isso.

Médio

Supply Chain

Model weights comprometidos, plugins maliciosos, fontes de dados RAG inseguras e dependências de API que trazem vulnerabilidades com elas.

Estudo de Caso

Startup fintech corrige caminho crítico de prompt injection antes do lançamento

Critical Prompt InjectionPre-Launch AssessmentFintech

A OFFCEPT encontrou uma cadeia de prompt injection que lhes permitia puxar dados financeiros de outros clientes através do nosso assistente de IA. Estávamos a duas semanas do lançamento. Quatro dias depois a vulnerabilidade estava totalmente fechada.

Co-Fundador & CTO

Startup Fintech com IA

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A sua IA tem lacunas que não considerou

Prompt injection, data poisoning, manipulação de modelos. As avaliações de segurança convencionais não cobrem nada disto. Deixe-nos encontrar as lacunas no seu stack de IA antes de alguém com motivações diferentes.

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