
AI 침투 테스트
AI 침투 테스트는 LLM 챗봇, 자율 에이전트, RAG 파이프라인을 포함한 AI 시스템의 구조화된 보안 평가로, 악의적인 공격자가 발견하기 전에 악용 가능한 취약점을 식별하기 위해 시뮬레이션 공격을 사용합니다....

귀하의 챗봇은 새로운 공격 표면입니다. 우리는 프롬프트 인젝션, 탈옥, RAG 중독, 데이터 유출, API 남용 등 LLM 특정 공격의 전체 범위를 시뮬레이션하고 우선순위가 지정된 개선 보고서를 제공합니다. FlowHunt 팀이 구축했습니다.
기존 침투 테스트 방법론은 AI 시스템을 위해 설계되지 않았습니다. LLM 기반 챗봇은 자연어 인터페이스, RAG 검색 파이프라인, 도구 통합 및 컨텍스트 윈도우 관리와 같은 고유한 공격 표면을 가지고 있어 전문화된 테스트 기술이 필요합니다.
기존 웹 애플리케이션과 달리 AI 챗봇은 자연어를 처리하며 사용하도록 설계된 인터페이스를 통해 조작될 수 있습니다. 모든 기존 보안 검사를 통과한 챗봇도 여전히 프롬프트 인젝션, 탈옥 및 RAG 중독 공격에 취약할 수 있습니다.
모든 참여는 구조화된 OWASP LLM Top 10 정렬 방법론을 따릅니다. 우리는 모든 발견 사항을 인정된 취약점 범주에 매핑하여 귀하의 팀이 자신 있게 개선 우선순위를 정할 수 있도록 합니다.
공격 범위
우리의 평가는 LLM 기반 AI 챗봇에 특정한 모든 주요 공격 표면을 다룹니다
역할극 조작, 다중 턴 시퀀스 및 검색된 콘텐츠를 통한 환경 기반 인젝션을 포함한 직접 및 간접 인젝션 공격
DAN 변형, 페르소나 공격, 토큰 밀수 및 다단계 조작 시퀀스를 포함한 안전 가드레일 우회 기술
챗봇이 자체 데이터 소스에서 악성 공격자 제어 콘텐츠를 검색하고 작동하도록 만드는 지식 베이스 오염 공격
기밀 시스템 프롬프트 내용, 비즈니스 규칙, 안전 지침 및 비공개로 유지되어야 하는 구성 비밀을 드러내는 기술
챗봇의 연결된 데이터 소스 및 컨텍스트에서 PII, API 자격 증명, 내부 비즈니스 데이터 및 민감한 문서를 추출하는 공격
속도 제한 우회, 인증 약점 악용, 권한 부여 경계 테스트 및 LLM API 엔드포인트에 대한 서비스 거부 시나리오
투명하고 복잡도 기반 가격. 모든 참여는 평가 경계를 정의하고 고정 가격 견적을 제공하는 무료 범위 지정 통화로 시작됩니다.
우리는 챗봇을 테스트하는 것뿐만 아니라 가장 진보된 AI 챗봇 플랫폼 중 하나를 구축했습니다. 이러한 내부 지식은 우리의 보안 평가를 더 깊고 정확하게 만듭니다.
FlowHunt는 프로덕션 AI 챗봇 및 워크플로우 자동화 플랫폼입니다. 우리는 LLM 아키텍처, RAG 파이프라인 및 도구 통합을 내부에서 이해합니다.
프로덕션에서 FlowHunt를 운영한 수년간의 경험은 연구 논문의 이론적인 것이 아닌 실제 취약점을 접하고 패치했음을 의미합니다.
우리의 방법론은 OWASP LLM Top 10의 모든 범주에 매핑되어 표준화되고 감사 가능한 평가 프레임워크를 제공합니다.
발견 사항은 엔지니어링 팀을 위해 작성되며 — 단순한 상위 수준 관찰이 아닌 구체적인 코드 수준 권장 사항이 포함됩니다.
모든 참여는 NDA로 보호됩니다. 공격 페이로드, 발견 사항 및 시스템 세부 정보는 절대 공유되거나 재사용되지 않습니다.
표준 평가는 시작 후 1~2주 이내에 완료됩니다. 시간에 민감한 상황을 위한 긴급 평가도 가능합니다.
모든 참여는 경영진과 엔지니어링 팀 모두를 위해 작성된 구조화되고 실행 가능한 보안 보고서를 제공합니다.
AI 챗봇 침투 테스트는 AI 챗봇 시스템에 대한 실제 공격을 시뮬레이션하는 구조화된 보안 평가입니다. 보안 엔지니어들이 프롬프트 인젝션, 탈옥, 데이터 유출, RAG 중독, 컨텍스트 조작, API 남용 등 OWASP LLM Top 10에 목록화된 동일한 취약점을 테스트합니다.
가격은 1인일당 EUR 2,400입니다. 프로덕션 챗봇에 대한 표준 평가는 일반적으로 범위 내 통합, 지식 소스 및 API 엔드포인트 수에 따라 2~5인일이 필요합니다. 무료 범위 지정 통화 후 고정 가격 견적을 제공합니다.
다음을 포함하는 상세한 서면 보고서를 받게 됩니다: 경영진 요약, 공격 표면 맵, CVSS 상응 심각도별로 순위가 매겨진 발견 사항, 개념 증명 공격 시연, 노력 추정치가 포함된 개선 권장 사항, 그리고 수정 사항을 확인하기 위한 재테스트 슬롯.
우리는 가장 강력한 AI 챗봇 및 워크플로우 자동화 플랫폼 중 하나인 FlowHunt를 구축했습니다. 우리는 LLM 기반 챗봇이 아키텍처 수준에서 어떻게 작동하는지 이해합니다: 시스템 프롬프트가 어떻게 구성되는지, RAG 검색 파이프라인이 어떻게 중독될 수 있는지, 컨텍스트 윈도우가 어떻게 관리되는지, API 통합이 어떻게 남용될 수 있는지. 이러한 내부 지식은 일반 보안 회사보다 더 깊고 정확한 평가를 가능하게 합니다.
네. 우리는 모든 플랫폼에서 구축된 AI 챗봇을 테스트합니다 — GPT 기반, Claude 기반, Gemini 기반 또는 오픈소스 LLM — API, 임베디드 위젯 또는 맞춤형 인프라를 통해 배포되었는지 여부와 관계없이. 우리의 방법론은 모델에 구애받지 않습니다.
OWASP LLM Top 10은 대규모 언어 모델을 기반으로 구축된 애플리케이션에 대한 가장 중요한 보안 위험의 업계 표준 목록입니다. 프롬프트 인젝션, 안전하지 않은 출력 처리, 학습 데이터 중독, 모델 서비스 거부, 공급망 취약점 등을 다룹니다. 우리의 테스트 방법론은 10가지 범주 모두에 직접 매핑됩니다.
표준 범위 평가는 2~5인일의 활성 테스트와 보고서 작성 및 검토를 위한 1인일이 소요됩니다. 시작부터 최종 보고서까지의 총 일정은 일반적으로 1~2주입니다.
FlowHunt를 구축하고 운영하는 팀으로부터 AI 챗봇에 대한 포괄적인 보안 평가를 받으세요. 우리는 챗봇이 어디서 취약해지는지, 그리고 공격자가 어떻게 이를 악용하는지 정확히 알고 있습니다.

AI 침투 테스트는 LLM 챗봇, 자율 에이전트, RAG 파이프라인을 포함한 AI 시스템의 구조화된 보안 평가로, 악의적인 공격자가 발견하기 전에 악용 가능한 취약점을 식별하기 위해 시뮬레이션 공격을 사용합니다....

AI 챗봇 침투 테스트 방법론에 대한 기술적 심층 분석: 전문 보안 팀이 LLM 평가에 접근하는 방법, 각 단계가 다루는 내용, 철저한 AI 보안 테스트와 피상적인 테스트를 구별하는 요소....

AI 챗봇 보안 감사에 대한 종합 가이드: 테스트 대상, 준비 방법, 예상되는 결과물, 발견 사항 해석 방법. 첫 AI 보안 평가를 의뢰하는 기술 팀을 위해 작성되었습니다....