Testes de penetração com IA
Avaliar a segurança real de soluções de IA generativa, LLMs e agentes, identificando vulnerabilidades técnicas, riscos de abuso e potenciais cenários de ataque.
Testes específicos para sistemas de IA reais
Analisamos o comportamento do modelo, os avisos, o contexto, as salvaguardas, as fontes de dados e as ferramentas conectadas para detectar riscos que os testes de intrusão tradicionais podem não identificar.
Mestrados em Direito e aplicações de IA
Avaliação de assistentes, copilotos, chatbots e soluções baseadas em modelos de linguagem.
Sistemas RAG
Revisão das arquiteturas relacionadas à documentação interna, sistemas incorporados, mecanismos de busca e repositórios corporativos.
Agentes e uso de ferramentas
Análise de ferramentas conectadas, APIs, permissões, ações automatizadas e possíveis abusos do sistema.
Guarda-corpos e controles
Testes sobre limites, filtros, políticas internas e mecanismos de proteção contra entradas maliciosas.
Riscos específicos em sistemas de IA
Avaliamos os cenários de ataque mais relevantes em soluções baseadas em IA generativa, LLMs, sistemas RAG e agentes conectados a dados, ferramentas ou processos corporativos.
injeção direta imediata
Testes com o objetivo de manipular o comportamento do modelo por meio de instruções maliciosas inseridas diretamente pelo usuário.
injeção indireta imediata
Avaliação de ataques em que a IA recebe instruções maliciosas de documentos, páginas da web, e-mails, fontes RAG ou outros conteúdos externos.
Invasões de prisão e evasão de filtros
Simulação de tentativas de contornar restrições, políticas internas, filtros de segurança ou limites definidos para o comportamento do sistema.
Vazamento de dados e informações confidenciais
Testes para detectar se o sistema pode expor dados internos, informações confidenciais, avisos do sistema, contexto privado ou documentação não autorizada.
Ataques a sistemas RAG
Avaliação de riscos em arquiteturas que conectam modelos de linguagem com bancos de dados de documentos, mecanismos de busca, incorporações ou repositórios corporativos.
Abuso de ferramentas e chamadas de função
Análise do uso indevido de ferramentas relacionadas ao modelo, incluindo chamadas de API, execução de ações, escalonamento de permissões ou acesso não autorizado a sistemas.
Segurança ofensiva aplicada à IA
Aplicamos uma metodologia específica para sistemas de Inteligência Artificial, combinando reconhecimento técnico, simulação de ataques, análise de impacto e recomendações de remediação.
Definição de escopo
reconhecimento técnico
Teste ofensivo
Análise dos resultados
Plano de remediação e reteste
Reduza a exposição antes de expandir sua IA.
Os testes de penetração com IA ajudam a detectar riscos técnicos, operacionais e de negócios antes que eles afetem usuários, clientes, dados ou processos críticos.
Segurança antes da implementação
Identificar os riscos antes que o sistema de IA seja exposto a usuários internos, clientes ou terceiros.
Redução do vazamento de informações
Detecta possíveis vias de exposição de dados sensíveis, avisos, credenciais ou documentação interna.
Maior controle sobre os agentes
Avalie se os agentes podem executar ações fora do seu escopo ou acessar ferramentas não autorizadas.
Comprovação de conformidade
Fornece informações úteis para auditoria, governança de IA, gestão de riscos e controles internos.
Menor risco operacional
Isso reduz o risco de respostas inadequadas, abuso do sistema ou ações automatizadas imprevistas.
Proteção e confiança na marca
Minimizar incidentes que possam afetar clientes, funcionários, reputação corporativa ou continuidade do serviço.
Deseja avaliar a segurança das suas soluções de IA?
Ajudamos você a identificar riscos reais, priorizar ações e fortalecer seus sistemas antes de expandir para novos casos de uso.
Avalie a segurança dos seus sistemas de IA
Diga-nos qual solução você deseja analisar e nós o ajudaremos a definir o escopo do teste de penetração: arquitetura, modelo, dados, ferramentas conectadas e nível de exposição.
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Segurança ofensiva para IA
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