Seu chatbot é sua nova superfície de ataque. Simulamos toda a gama de ataques específicos de LLM — injeção de prompt, jailbreaking, envenenamento RAG, exfiltração de dados e abuso de API — e entregamos um relatório de remediação priorizado. Construído pela equipe por trás do FlowHunt.
As metodologias tradicionais de teste de penetração não foram projetadas para sistemas de IA. Os chatbots baseados em LLM têm superfícies de ataque únicas — interfaces de linguagem natural, pipelines de recuperação RAG, integrações de ferramentas e gerenciamento de janela de contexto — que exigem técnicas de teste especializadas.
Ao contrário das aplicações web tradicionais, os chatbots de IA processam linguagem natural e podem ser manipulados através da própria interface que foram projetados para usar. Um chatbot que passa em todas as verificações de segurança convencionais ainda pode ser vulnerável a ataques de injeção de prompt, jailbreaking e envenenamento RAG.
Cada engajamento segue uma metodologia estruturada, alinhada ao OWASP LLM Top 10. Mapeamos cada descoberta para uma categoria de vulnerabilidade reconhecida para que sua equipe possa priorizar a remediação com confiança.
COBERTURA DE ATAQUE
Nossas avaliações cobrem todas as principais superfícies de ataque específicas de chatbots de IA baseados em LLM
Ataques de injeção direta e indireta, incluindo manipulação de role-play, sequências de múltiplas rodadas e injeção baseada em ambiente através de conteúdo recuperado
Técnicas de bypass de barreira de segurança, incluindo variantes DAN, ataques de persona, contrabando de tokens e sequências de manipulação em múltiplas etapas
Ataques de contaminação de base de conhecimento que fazem com que seu chatbot recupere e aja com base em conteúdo malicioso controlado pelo atacante de suas próprias fontes de dados
Técnicas para revelar conteúdos confidenciais de prompt do sistema, regras de negócio, instruções de segurança e segredos de configuração que devem permanecer privados
Ataques que extraem PII, credenciais de API, dados de negócios internos e documentos sensíveis das fontes de dados conectadas e contexto do chatbot
Bypass de limite de taxa, exploração de fraquezas de autenticação, teste de limites de autorização e cenários de negação de serviço contra endpoints de API LLM
Preços transparentes baseados em complexidade. Cada engajamento começa com uma chamada de escopo gratuita para definir os limites da avaliação e fornecer um orçamento de preço fixo.
Não apenas testamos chatbots — construímos uma das plataformas de chatbot de IA mais avançadas disponíveis. Esse conhecimento interno torna nossas avaliações de segurança mais profundas e precisas.
FlowHunt é uma plataforma de chatbot de IA e automação de fluxo de trabalho em produção. Entendemos a arquitetura LLM, pipelines RAG e integrações de ferramentas por dentro.
Anos operando o FlowHunt em produção significam que encontramos e corrigimos vulnerabilidades reais — não apenas teóricas de artigos de pesquisa.
Nossa metodologia mapeia para cada categoria no OWASP LLM Top 10, fornecendo uma estrutura de avaliação padronizada e auditável.
As descobertas são escritas para equipes de engenharia — com recomendações específicas ao nível de código, não apenas observações de alto nível.
Todos os engajamentos são cobertos por NDA. Payloads de ataque, descobertas e detalhes do sistema nunca são compartilhados ou reutilizados.
Avaliações padrão são concluídas dentro de 1–2 semanas a partir do início. Avaliações urgentes disponíveis para situações sensíveis ao tempo.
Cada engajamento entrega um relatório de segurança estruturado e acionável — escrito tanto para executivos quanto para equipes de engenharia.
Conte-nos sobre seu chatbot — plataforma, integrações e o que você deseja proteger. Responderemos dentro de 1 dia útil com um questionário de escopo e datas disponíveis.
Obtenha uma avaliação de segurança abrangente do seu chatbot de IA da equipe que constrói e opera o FlowHunt. Sabemos exatamente onde os chatbots falham — e como os atacantes exploram isso.
Uma análise técnica aprofundada sobre metodologia de teste de penetração de chatbot de IA: como equipes profissionais de segurança abordam avaliações de LLM, o ...
O teste de penetração de IA é uma avaliação de segurança estruturada de sistemas de IA — incluindo chatbots LLM, agentes autônomos e pipelines RAG — usando ataq...
A injeção de prompt é o risco de segurança nº 1 para LLMs. Aprenda como atacantes sequestram chatbots de IA através de injeção direta e indireta, com exemplos d...
Consentimento de Cookies
Usamos cookies para melhorar sua experiência de navegação e analisar nosso tráfego. See our privacy policy.
