什么是 AI 聊天机器人渗透测试？

AI 聊天机器人渗透测试是一种结构化的安全评估，模拟针对您的 AI 聊天机器人系统的真实攻击。我们的安全工程师测试提示注入、越狱、数据泄露、RAG 投毒、上下文操纵和 API 滥用 —— 这些都是 OWASP LLM Top 10 中列出的漏洞。

AI 聊天机器人渗透测试的费用是多少？

我们的定价是每人日 2,400 欧元。生产环境聊天机器人的标准评估通常需要 2-5 个人日，具体取决于评估范围内的集成数量、知识来源和 API 端点。我们在免费范围界定电话后提供固定价格报价。

交付成果包括什么？

您将收到一份详细的书面报告，包括：执行摘要、攻击面地图、按 CVSS 等效严重性排序的发现、概念验证攻击演示、带工作量估算的修复建议，以及用于验证修复的重新测试时段。

为什么 FlowHunt 有资格测试 AI 聊天机器人？

我们构建了 FlowHunt —— 最强大的 AI 聊天机器人和工作流自动化平台之一。我们在架构层面理解基于 LLM 的聊天机器人如何工作：系统提示如何构建、RAG 检索管道如何被投毒、上下文窗口如何管理，以及 API 集成如何被滥用。这种内部知识使我们的评估比通用安全公司更深入、更准确。

你们测试在其他平台上构建的聊天机器人吗？

是的。我们测试在任何平台上构建的 AI 聊天机器人 —— 基于 GPT、Claude、Gemini 或开源 LLM —— 无论是通过 API 部署、嵌入式小部件还是自定义基础设施。我们的方法论与模型无关。

什么是 OWASP LLM Top 10？

OWASP LLM Top 10 是基于大型语言模型构建的应用程序最关键安全风险的行业标准列表。它涵盖提示注入、不安全输出处理、训练数据投毒、模型拒绝服务、供应链漏洞等。我们的测试方法论直接映射到所有 10 个类别。

聊天机器人渗透测试需要多长时间？

标准范围评估需要 2-5 个人日的主动测试，加上 1 个人日用于报告撰写和审查。从启动到最终报告的总日历时间通常为 1-2 周。

AI 聊天机器人渗透测试

您的聊天机器人是您的新攻击面。我们模拟全方位的 LLM 特定攻击 —— 提示注入、越狱、RAG 投毒、数据泄露和 API 滥用 —— 并提供优先级修复报告。由 FlowHunt 背后的团队构建。

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AI 聊天机器人安全测试

传统的渗透测试方法论不是为 AI 系统设计的。基于 LLM 的聊天机器人具有独特的攻击面 —— 自然语言界面、RAG 检索管道、工具集成和上下文窗口管理 —— 需要专门的测试技术。

AI 聊天机器人测试的独特之处

与传统 Web 应用程序不同，AI 聊天机器人处理自然语言，可以通过它们设计使用的界面进行操纵。通过所有常规安全检查的聊天机器人仍然可能容易受到提示注入、越狱和 RAG 投毒攻击。

提示注入（OWASP LLM01）：攻击者在用户输入或检索内容中嵌入指令，以覆盖您的聊天机器人的预期行为。
越狱：基于技术的攻击绕过安全防护，使您的聊天机器人产生违反政策或有害的输出。
RAG 投毒：注入到您的知识库中的恶意内容导致您的聊天机器人检索并作用于攻击者控制的数据。
数据泄露：精心设计的提示从您的聊天机器人可访问的数据中提取 PII、凭证、API 密钥或商业情报。

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我们的测试方法论

每次参与都遵循结构化的、与 OWASP LLM Top 10 对齐的方法论。我们将每个发现映射到公认的漏洞类别，以便您的团队可以自信地确定修复优先级。

第 1 阶段 —— 侦察与攻击面映射：我们记录所有输入向量、系统提示结构、RAG 管道、工具集成和 API 端点。
第 2 阶段 —— 主动攻击模拟：我们执行完整的 OWASP LLM Top 10 攻击目录，包括提示注入、越狱、上下文操纵、令牌走私和间接注入。
第 3 阶段 —— 数据泄露测试：我们尝试提取系统提示内容、来自连接数据源的 PII、API 凭证和业务敏感信息。
第 4 阶段 —— API 和基础设施测试：我们测试身份验证、速率限制、授权边界和 API 端点滥用场景。
第 5 阶段 —— 报告与修复指导：详细报告包含发现、概念验证有效载荷、严重性评级和优先级修复步骤。

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攻击覆盖范围

我们测试什么

我们的评估涵盖基于 LLM 的 AI 聊天机器人特定的每个主要攻击面

提示注入: 直接和间接注入攻击，包括角色扮演操纵、多轮序列以及通过检索内容进行的基于环境的注入
越狱: 安全防护绕过技术，包括 DAN 变体、角色攻击、令牌走私和多步骤操纵序列
RAG 投毒: 知识库污染攻击，导致您的聊天机器人从您自己的数据源中检索并作用于恶意的、攻击者控制的内容
系统提示提取: 揭示机密系统提示内容、业务规则、安全指令和应保持私密的配置秘密的技术
数据泄露: 从聊天机器人的连接数据源和上下文中提取 PII、API 凭证、内部业务数据和敏感文档的攻击
API 和身份验证滥用: 速率限制绕过、身份验证弱点利用、授权边界测试以及针对 LLM API 端点的拒绝服务场景

定价与套餐

透明的、基于复杂性的定价。每次参与都从免费范围界定电话开始，以定义评估边界并提供固定价格报价。

基础评估（2 人日 / 4,800 欧元）：具有单个知识库且没有外部工具集成的简单聊天机器人。涵盖提示注入、越狱、系统提示提取和基本数据泄露。
标准评估（3-4 人日 / 7,200-9,600 欧元）：具有 RAG 管道、1-3 个外部工具集成和用户身份验证的聊天机器人。完整攻击模拟加 API 端点测试。
高级评估（5+ 人日 / 12,000 欧元以上）：自主 AI 代理、多步骤工作流、复杂工具生态系统或多个聊天机器人实例。包括威胁建模研讨会。
包含重新测试：所有套餐都包括在报告交付后 30 天内的免费重新测试时段，以验证修复。

每人日: 2,400 欧元
范围界定电话: 免费

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为什么 FlowHunt 具有独特资格

我们不仅测试聊天机器人 —— 我们构建了最先进的 AI 聊天机器人平台之一。这种内部知识使我们的安全评估更深入、更准确。

我们构建了平台: FlowHunt 是一个生产级 AI 聊天机器人和工作流自动化平台。我们从内部理解 LLM 架构、RAG 管道和工具集成。
我们了解故障模式: 多年在生产环境中运营 FlowHunt 意味着我们遇到并修补了真实的漏洞 —— 不仅仅是研究论文中的理论漏洞。
与 OWASP LLM Top 10 对齐: 我们的方法论映射到 OWASP LLM Top 10 中的每个类别，提供标准化、可审计的评估框架。
开发者友好的报告: 发现是为工程团队编写的 —— 提供具体的代码级建议，而不仅仅是高层次的观察。
完全保密: 所有参与都受 NDA 保护。攻击有效载荷、发现和系统细节永远不会被共享或重复使用。
快速周转: 标准评估在启动后 1-2 周内完成。紧急评估可用于时间敏感的情况。

您将收到什么

每次参与都会提供结构化的、可操作的安全报告 —— 为高管和工程团队编写。

执行摘要：发现、风险态势和修复优先级的非技术性概述，供领导层参考。
攻击面地图：您的聊天机器人的组件、数据流和识别的入口点的完整图表。
发现登记册：所有漏洞及其严重性（关键 / 高 / 中 / 低 / 信息性）、CVSS 等效分数和 OWASP LLM Top 10 映射。
概念验证演示：每个确认发现的可重现攻击有效载荷，以便您的团队可以验证和理解漏洞。
修复指导：具体的、优先级的修复措施及工作量估算 —— 包括适用的代码级建议。
重新测试报告：30 天内的后续评估，确认哪些发现已成功修复。

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告诉我们您的聊天机器人 —— 平台、集成以及您想要保护的内容。我们将在 1 个工作日内回复范围界定问卷和可用日期。

AiMingle, s.r.o.
Čistovická 1729/60
163 00 Praha 6
Czech Republic, EU

+421 2 33 456 826

support@flowhunt.io

常见问题

: AI 聊天机器人渗透测试是一种结构化的安全评估，模拟针对您的 AI 聊天机器人系统的真实攻击。我们的安全工程师测试提示注入、越狱、数据泄露、RAG 投毒、上下文操纵和 API 滥用 —— 这些都是 OWASP LLM Top 10 中列出的漏洞。
: 我们的定价是每人日 2,400 欧元。生产环境聊天机器人的标准评估通常需要 2-5 个人日，具体取决于评估范围内的集成数量、知识来源和 API 端点。我们在免费范围界定电话后提供固定价格报价。
: 您将收到一份详细的书面报告，包括：执行摘要、攻击面地图、按 CVSS 等效严重性排序的发现、概念验证攻击演示、带工作量估算的修复建议，以及用于验证修复的重新测试时段。
: 我们构建了 FlowHunt —— 最强大的 AI 聊天机器人和工作流自动化平台之一。我们在架构层面理解基于 LLM 的聊天机器人如何工作：系统提示如何构建、RAG 检索管道如何被投毒、上下文窗口如何管理，以及 API 集成如何被滥用。这种内部知识使我们的评估比通用安全公司更深入、更准确。
: 是的。我们测试在任何平台上构建的 AI 聊天机器人 —— 基于 GPT、Claude、Gemini 或开源 LLM —— 无论是通过 API 部署、嵌入式小部件还是自定义基础设施。我们的方法论与模型无关。
: OWASP LLM Top 10 是基于大型语言模型构建的应用程序最关键安全风险的行业标准列表。它涵盖提示注入、不安全输出处理、训练数据投毒、模型拒绝服务、供应链漏洞等。我们的测试方法论直接映射到所有 10 个类别。
: 标准范围评估需要 2-5 个人日的主动测试，加上 1 个人日用于报告撰写和审查。从启动到最终报告的总日历时间通常为 1-2 周。