Pentest de AI e LLM
Sistemas de inteligência artificial e Large Language Models introduzem uma categoria inteiramente nova de vulnerabilidades que ferramentas de pentest tradicionais não detectam. A First Security avalia a segurança de aplicações que integram LLMs, agentes de IA e sistemas de RAG seguindo o OWASP LLM Top 10.
Vetores de ataque em sistemas de IA
Prompt Injection
Injeção de instruções maliciosas no input do usuário para sobrescrever o system prompt, vazar informações confidenciais ou executar ações não autorizadas.
Indirect Prompt Injection
Injeção via dados externos processados pelo LLM (documentos, e-mails, páginas web) que contêm instruções para manipular o comportamento do modelo.
Jailbreak
Técnicas para contornar os guardrails e restrições de segurança do modelo, fazendo-o gerar conteúdo proibido ou executar ações restritas.
Exfiltração de System Prompt
Extração do system prompt confidencial via técnicas de indução, revelando lógica de negócio, dados sensíveis e instruções de configuração.
Vazamento de dados de treinamento
Técnicas de memorization extraction para recuperar dados potencialmente presentes no conjunto de treinamento do modelo.
Insecure Plugin / Tool Use
Exploração de plugins e ferramentas integradas ao LLM para executar ações não autorizadas: SSRF via navegação web, execução de código e acesso a dados.
Excessive Agency
Agentes de IA com permissões excessivas que permitem ações destrutivas ou exfiltração de dados quando manipulados via prompt injection.
Model Inversion
Ataques para reconstruir dados sensíveis do treinamento ou inferir informações privadas sobre usuários a partir do comportamento do modelo.
OWASP LLM Top 10
O OWASP LLM Top 10 é o principal framework de referência para segurança de aplicações baseadas em Large Language Models. Cobrimos todas as 10 categorias.
Sua aplicação de IA está segura?
Avalie a segurança do seu LLM, chatbot ou agente de IA antes de colocá-lo em produção.
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