Serviços — Pentest para IA e LLM
Sua IA em produção,
testada como um atacante testaria
Pentest especializado em sistemas de IA e LLM — chatbots, agentes autônomos, copilots e pipelines de RAG — mapeando os riscos do OWASP Top 10 for LLM Applications antes que um atacante real os explore.
Cobertura completa do OWASP Top 10 for LLM Applications
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Os riscos que scanners tradicionais não veem em sistemas de IA
Prompt Injection — um atacante manipula as instruções do seu assistente de IA para vazar dados, contornar controles ou agir fora do escopo previsto, sem precisar de credenciais.
Sensitive Information Disclosure — o modelo expõe dados confidenciais (PII, segredos de negócio, credenciais) em respostas ou memorização de treino — risco direto de LGPD e de propriedade intelectual.
Supply Chain — modelos, plugins e datasets de terceiros embutem vulnerabilidades que você herda sem saber, ampliando sua superfície de ataque.
Data and Model Poisoning — dados de treino ou fine-tuning contaminados fazem o modelo tomar decisões erradas ou plantam comportamento malicioso escondido.
Improper Output Handling — a saída do modelo tratada como confiável e executada direto (SQL, comandos, HTML) vira porta de entrada para XSS, RCE e outras execuções não autorizadas.
Excessive Agency — agentes de IA com permissões ou autonomia além do necessário tomam ações destrutivas no seu ambiente, sem revisão humana.
System Prompt Leakage — o vazamento das instruções internas do seu agente revela lógica de negócio, regras de segurança e credenciais embutidas.
Vector and Embedding Weaknesses — falhas no pipeline de RAG permitem injeção ou vazamento cruzado de dados que deveriam estar isolados entre clientes ou contextos.
Misinformation — respostas incorretas apresentadas com confiança (alucinação) geram decisões erradas de negócio e risco legal quando usadas sem validação.
Unbounded Consumption — uso descontrolado de requisições, tokens e chamadas a ferramentas gera negação de serviço e custo de infraestrutura fora de controle.
Como entregamos
Execução técnica sênior, foco no risco real e compromisso com a evolução do seu programa de segurança.
Metodologia alinhada ao OWASP Top 10 for LLM Applications
Cobertura estruturada dos riscos mais críticos em aplicações de IA generativa — do prompt injection ao consumo descontrolado de recursos.
Testamos quem constrói e quem usa IA
Times que desenvolvem produtos com LLM e agentes próprios, e empresas que adotam Copilots e chatbots de terceiros — cada cenário exige um vetor de ataque diferente, e cobrimos os dois.
Ataques reais contra agentes autônomos
Simulamos excessive agency, manipulação de ferramentas e escalonamento de permissões — os cenários que colocam sistemas autônomos de IA em risco de causar dano real ao negócio.
Relatório de risco de negócio, não jargão técnico
Cada achado traduzido em impacto de negócio, dado exposto e conformidade — pronto para levar ao board, ao cliente enterprise ou à auditoria.
Reteste incluso
Confirmamos que a mitigação — guardrails, sanitização de saída, permissões de agente — realmente fechou o vetor de ataque, sem custo extra no escopo padrão.