Váš chatbot je vaše nová útočná plocha. Simulujeme celou škálu útoků specifických pro LLM — prompt injection, jailbreaking, RAG poisoning, exfiltraci dat a zneužití API — a dodáme prioritizovanou zprávu o nápravě. Vytvořeno týmem za FlowHunt.
Tradiční metodologie penetračního testování nebyly navrženy pro AI systémy. Chatboti založení na LLM mají jedinečné útočné plochy — rozhraní přirozeného jazyka, RAG retrieval pipelines, integrace nástrojů a správu kontextových oken — které vyžadují specializované testovací techniky.
Na rozdíl od tradičních webových aplikací AI chatboti zpracovávají přirozený jazyk a mohou být manipulováni prostřednictvím samotného rozhraní, které bylo navrženo k použití. Chatbot, který projde všemi konvenčními bezpečnostními kontrolami, může být stále zranitelný vůči útokům prompt injection, jailbreaking a RAG poisoning.
Každá zakázka následuje strukturovanou metodologii zarovnanou s OWASP LLM Top 10. Mapujeme každé zjištění na uznanou kategorii zranitelnosti, aby váš tým mohl s jistotou upřednostnit nápravu.
POKRYTÍ ÚTOKŮ
Naše posouzení pokrývají každou hlavní útočnou plochu specifickou pro AI chatboty založené na LLM
Přímé a nepřímé útoky injekce včetně manipulace s hraním rolí, vícekolových sekvencí a injekce založené na prostředí prostřednictvím načteného obsahu
Techniky obcházení bezpečnostních zábran včetně variant DAN, útoků na personu, token smuggling a vícekolových manipulačních sekvencí
Útoky kontaminace databáze znalostí, které způsobí, že váš chatbot načte a jedná na základě škodlivého obsahu kontrolovaného útočníkem z vašich vlastních zdrojů dat
Techniky k odhalení důvěrného obsahu systémového promptu, obchodních pravidel, bezpečnostních instrukcí a konfiguračních tajemství, které by měly zůstat soukromé
Útoky, které extrahují PII, API přihlašovací údaje, interní obchodní data a citlivé dokumenty z připojených zdrojů dat a kontextu chatbota
Obcházení omezení rychlosti, zneužívání slabých míst autentizace, testování hranic autorizace a scénáře denial-of-service proti LLM API endpointům
Transparentní ceny založené na složitosti. Každá zakázka začíná bezplatným konzultačním hovorem k definování hranic posouzení a poskytnutí nabídky s pevnou cenou.
Netestujeme jen chatboty — vytvořili jsme jednu z nejpokročilejších platforem pro AI chatboty. Tato interní znalost činí naše bezpečnostní posouzení hlubší a přesnější.
FlowHunt je produkční platforma pro AI chatboty a automatizaci pracovních postupů. Rozumíme architektuře LLM, RAG pipelines a integracím nástrojů zevnitř.
Roky provozu FlowHunt v produkci znamenají, že jsme se setkali a opravili skutečné zranitelnosti — ne jen teoretické z výzkumných prací.
Naše metodologie se mapuje na každou kategorii v OWASP LLM Top 10, poskytující standardizovaný, auditovatelný rámec posouzení.
Zjištění jsou psána pro inženýrské týmy — s konkrétními doporučeními na úrovni kódu, ne jen obecnými pozorováními.
Všechny zakázky jsou pokryty smlouvou o mlčenlivosti. Útočné payloady, zjištění a systémové detaily nejsou nikdy sdíleny ani znovu použity.
Standardní posouzení jsou dokončena do 1–2 týdnů od zahájení. Urgentní posouzení jsou k dispozici pro časově citlivé situace.
Každá zakázka dodává strukturovanou, akční bezpečnostní zprávu — psanou pro vedoucí pracovníky i inženýrské týmy.
Řekněte nám o svém chatbotovi — platforma, integrace a co chcete chránit. Odpovíme do 1 pracovního dne s dotazníkem pro vymezení rozsahu a dostupnými termíny.
Získejte komplexní bezpečnostní posouzení svého AI chatbota od týmu, který vytváří a provozuje FlowHunt. Přesně víme, kde se chatboti porouchají — a jak je útočníci zneužívají.
Technický pohled do hloubky metodologie penetračního testování AI chatbotů: jak profesionální bezpečnostní týmy přistupují k hodnocení LLM, co každá fáze pokrýv...
AI penetrační testování je strukturované bezpečnostní hodnocení AI systémů — včetně LLM chatbotů, autonomních agentů a RAG pipeline — pomocí simulovaných útoků ...
Zjistěte, jak eticky zátěžově testovat a „lámat“ AI chatbota pomocí prompt injection, testování hraničních případů, pokusů o jailbreaking a red teamingu. Komple...
