Ihr Chatbot ist Ihre neue Angriffsfläche. Wir simulieren das gesamte Spektrum LLM-spezifischer Angriffe – Prompt Injection, Jailbreaking, RAG Poisoning, Datenexfiltration und API-Missbrauch – und liefern einen priorisierten Sanierungsbericht. Entwickelt vom Team hinter FlowHunt.
Traditionelle Penetrationstestmethodologien wurden nicht für AI-Systeme entwickelt. LLM-basierte Chatbots haben einzigartige Angriffsflächen – natürliche Sprachschnittstellen, RAG-Retrieval-Pipelines, Tool-Integrationen und Kontextfensterverwaltung – die spezialisierte Testtechniken erfordern.
Im Gegensatz zu traditionellen Webanwendungen verarbeiten AI Chatbots natürliche Sprache und können über genau die Schnittstelle manipuliert werden, für die sie entwickelt wurden. Ein Chatbot, der alle konventionellen Sicherheitsprüfungen besteht, kann dennoch anfällig für Prompt Injection, Jailbreaking und RAG Poisoning-Angriffe sein.
Jedes Engagement folgt einer strukturierten, an der OWASP LLM Top 10 ausgerichteten Methodik. Wir ordnen jeden Befund einer anerkannten Schwachstellenkategorie zu, damit Ihr Team die Sanierung mit Zuversicht priorisieren kann.
ANGRIFFSABDECKUNG
Unsere Bewertungen decken jede wichtige Angriffsfläche ab, die spezifisch für LLM-basierte AI Chatbots ist
Direkte und indirekte Injection-Angriffe einschließlich Rollenspiel-Manipulation, Multi-Turn-Sequenzen und umgebungsbasierter Injection durch abgerufene Inhalte
Techniken zur Umgehung von Sicherheitsleitplanken einschließlich DAN-Varianten, Persona-Angriffe, Token Smuggling und mehrstufige Manipulationssequenzen
Wissensdatenbank-Kontaminationsangriffe, die Ihren Chatbot dazu veranlassen, bösartige, vom Angreifer kontrollierte Inhalte aus Ihren eigenen Datenquellen abzurufen und darauf zu reagieren
Techniken zur Offenlegung vertraulicher System-Prompt-Inhalte, Geschäftsregeln, Sicherheitsanweisungen und Konfigurationsgeheimnisse, die privat bleiben sollten
Angriffe, die PII, API-Anmeldedaten, interne Geschäftsdaten und sensible Dokumente aus den verbundenen Datenquellen und dem Kontext des Chatbots extrahieren
Rate-Limit-Umgehung, Ausnutzung von Authentifizierungsschwächen, Testen von Autorisierungsgrenzen und Denial-of-Service-Szenarien gegen LLM-API-Endpunkte
Transparente, komplexitätsbasierte Preise. Jedes Engagement beginnt mit einem kostenlosen Scoping-Gespräch zur Definition der Bewertungsgrenzen und Bereitstellung eines Festpreisangebots.
Wir testen nicht nur Chatbots – wir haben eine der fortschrittlichsten verfügbaren AI Chatbot-Plattformen entwickelt. Dieses Insider-Wissen macht unsere Sicherheitsbewertungen tiefer und genauer.
FlowHunt ist eine Produktions-AI-Chatbot- und Workflow-Automatisierungsplattform. Wir verstehen LLM-Architektur, RAG-Pipelines und Tool-Integrationen von innen.
Jahre des Betriebs von FlowHunt in der Produktion bedeuten, dass wir echte Schwachstellen begegnet sind und gepatcht haben – nicht nur theoretische aus Forschungsarbeiten.
Unsere Methodik bildet jede Kategorie der OWASP LLM Top 10 ab und bietet einen standardisierten, überprüfbaren Bewertungsrahmen.
Befunde sind für Engineering-Teams geschrieben – mit spezifischen Code-Level-Empfehlungen, nicht nur allgemeinen Beobachtungen.
Alle Engagements sind durch NDA abgedeckt. Angriffs-Payloads, Befunde und Systemdetails werden niemals geteilt oder wiederverwendet.
Standard-Bewertungen werden innerhalb von 1–2 Wochen ab Kick-off abgeschlossen. Dringende Bewertungen sind für zeitkritische Situationen verfügbar.
Jedes Engagement liefert einen strukturierten, umsetzbaren Sicherheitsbericht – geschrieben sowohl für Führungskräfte als auch für Engineering-Teams.
Erhalten Sie eine umfassende Sicherheitsbewertung Ihres AI Chatbots vom Team, das FlowHunt entwickelt und betreibt. Wir wissen genau, wo Chatbots versagen – und wie Angreifer dies ausnutzen.
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