Teste de Intrusão em LLM &
Segurança de Aplicações de IA.
Testes rigorosos de intrusão para interfaces de LLM, copilotos, chatbots e APIs de IA generativa em produção. Auditamos fronteiras de injeção de prompt, técnicas de evasão de guardrails, chamadas inseguras de funções e exfiltração de dados RAG.
Enquanto nosso serviço de AI Red Teaming executa campanhas adversariais multi-turnos em toda a infraestrutura, o Teste de Intrusão em LLM oferece uma auditoria focada no tempo e escopo de uma aplicação, interface ou camada de guardrails específica antes do lançamento.
O que Testamos em um Pentest de LLM
Testes estruturados alinhados ao OWASP Top 10 para Aplicações de Modelos de Linguagem (2025/2026):
Injeção Direta de Prompt
Testes de contrabando de tokens, divisão de payloads, bypass multilíngue e substituição de instruções do sistema.
Injeção Indireta em Bases RAG
Inserção de payloads hostis em documentos indexados, uploads de arquivos (PDF, DOCX) e registros de bancos de dados.
Extração de Prompts do Sistema
Tentativas sistemáticas de vazar instruções confidenciais, notas internas de desenvolvedores e templates de formatação.
Evasão de Guardrails e Filtros
Avaliação de eficácia e testes de contorno contra guardrails de entrada/saída (NeMo, Llama Guard, regex customizados).
Chamadas Inseguras de Funções e Tools
Manipulação de parâmetros de ferramentas para provocar alterações não autorizadas em bancos, SSRF ou consultas indevidas.
Autenticação de API e Abuso de Consumo
Testes de esgotamento de créditos (denial of wallet), fixação de sessão e validação de tokens nas APIs de inferência.
Evidências Claras e Reprodutíveis
Cada vulnerabilidade identificada inclui transcrição bruta de request/response, scripts determinísticos de replay, classificação CVSS-AI e código de mitigação:
Parâmetros Comerciais
Lab 001: Guia de Defesa Contra Injeção em RAG
Acesse a mecânica de exploração de injeções indiretas e código verificado em Python para delimitação de prompts.
Scope Your AI Security Engagement
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