Din chatbot er din nye angrebsoverflade. Vi simulerer hele spektret af LLM-specifikke angreb — prompt injection, jailbreaking, RAG forgiftning, data eksfiltration og API misbrug — og leverer en prioriteret afhjælpningsrapport. Bygget af teamet bag FlowHunt.
Traditionelle penetrationstestmetoder blev ikke designet til AI-systemer. LLM-baserede chatbots har unikke angrebsoverflader — naturlige sproggrænseflader, RAG-retrieval pipelines, værktøjsintegrationer og kontekstvinduesadministration — der kræver specialiserede testteknikker.
I modsætning til traditionelle webapplikationer behandler AI chatbots naturligt sprog og kan manipuleres gennem den samme grænseflade, de blev designet til at bruge. En chatbot, der består alle konventionelle sikkerhedstjek, kan stadig være sårbar over for prompt injection, jailbreaking og RAG forgiftningsangreb.
Hvert engagement følger en struktureret, OWASP LLM Top 10-tilpasset metode. Vi kortlægger hvert fund til en anerkendt sårbarhedskategori, så dit team kan prioritere afhjælpning med tillid.
ANGREBSDÆKNING
Vores vurderinger dækker alle større angrebsoverflader specifikke for LLM-baserede AI chatbots
Direkte og indirekte injection-angreb inklusive rollespilsmanipulation, multi-turn sekvenser og miljøbaseret injection gennem hentet indhold
Teknikker til omgåelse af sikkerhedsbarriererer inklusive DAN-varianter, persona-angreb, token smuggling og multi-step manipulationssekvenser
Vidensbase-kontamineringsangreb, der får din chatbot til at hente og handle på ondsindede, angriberkontrollerede indhold fra dine egne datakilder
Teknikker til at afsløre fortroligt systemprompt-indhold, forretningsregler, sikkerhedsinstruktioner og konfigurationshemmeligheder, der bør forblive private
Angreb, der udtrækker PII, API-legitimationsoplysninger, interne forretningsdata og følsomme dokumenter fra chatbottens tilsluttede datakilder og kontekst
Rate limit omgåelse, udnyttelse af autentificeringssvaghed, autorisationsgrænsetest og denial-of-service scenarier mod LLM API-endepunkter
Gennemsigtig, kompleksitetsbaseret prissætning. Hvert engagement starter med en gratis scopingsamtale for at definere vurderingsgrænserne og give et fast pristilbud.
Vi tester ikke bare chatbots — vi byggede en af de mest avancerede AI chatbot-platforme, der findes. Den insiderviden gør vores sikkerhedsvurderinger dybere og mere præcise.
FlowHunt er en produktions-AI chatbot og workflow-automatiseringsplatform. Vi forstår LLM-arkitektur, RAG pipelines og værktøjsintegrationer indefra.
Års drift af FlowHunt i produktion betyder, at vi har mødt og rettet virkelige sårbarheder — ikke kun teoretiske fra forskningsartikler.
Vores metode kortlægger til hver kategori i OWASP LLM Top 10 og giver en standardiseret, reviderbar vurderingsramme.
Fund er skrevet til ingeniørteams — med specifikke kode-niveau anbefalinger, ikke bare overordnede observationer.
Alle engagementer er dækket af NDA. Angrebspayloads, fund og systemdetaljer deles eller genbruges aldrig.
Standard vurderinger gennemføres inden for 1–2 uger fra kick-off. Hastevurderinger tilgængelige for tidsfølsomme situationer.
Hvert engagement leverer en struktureret, handlingsorienteret sikkerhedsrapport — skrevet til både ledere og ingeniørteams.
Få en omfattende sikkerhedsvurdering af din AI chatbot fra det team, der bygger og driver FlowHunt. Vi ved præcis, hvor chatbots bryder sammen — og hvordan angribere udnytter det.
Et teknisk dybdedyk i AI chatbot penetrationstest metodologi: hvordan professionelle sikkerhedsteams nærmer sig LLM-vurderinger, hvad hver fase dækker, og hvad ...
AI penetrationstest er en struktureret sikkerhedsvurdering af AI-systemer — herunder LLM-chatbots, autonome agenter og RAG-pipelines — ved hjælp af simulerede a...
Prompt injection er den #1 LLM sikkerhedsrisiko. Lær hvordan angribere kaprer AI chatbots gennem direkte og indirekte injection, med virkelige eksempler og konk...
Cookie Samtykke
Vi bruger cookies til at forbedre din browsingoplevelse og analysere vores trafik. See our privacy policy.
