Vou auditar sua pipeline de rag para vulnerabilidades de injeção indireta de prompt
Segurança de precisão além da automação Vamos proteger seu negócio
Nível 2
Atendeu a critérios de alto desempenho e tem um histórico comprovado de atendimento às expectativas dos clientes.
Sobre este Serviço
Ferramentas tradicionais de penetração não conseguem detectar falhas na lógica de IA. Se sua aplicação processa dados de usuários, e-mails, PDFs enviados ou web scrapes, atacantes podem usar Injeção de Prompt Indireta (IPI) para sequestrar seu LLM, contornar as barreiras de segurança e abusar de APIs ou bancos de dados conectados. Eu ofereço testes de penetração de IA especializados, baseados em frameworks, e auditorias de segurança feitas sob medida para pipelines RAG modernos e agentes autônomos.
O que eu Audito & Testo:
- Injeção de Prompt Indireta: Forçar o LLM a executar cargas maliciosas de dados externos.
- Vazamento e Exfiltração de Dados: Tentar extrair prompts do sistema, chaves de API.
- Uso Excessivo de Agências & Ferramentas de Forma Indevida: Testar se o agente consegue executar ações não autorizadas em APIs ou bancos de dados.
- Exploração de Banco de Dados Vetorial: Avaliar quão seguro é o pipeline RAG ao recuperar e interpretar dados embutidos.
- Manipulação Insegura de Saída: Garantir que as respostas do LLM não possam disparar XSS ou injeção de código downstream.
️ Minha Metodologia & Ferramentas:
- Top 10 da OWASP para LLM: Auditoria completa alinhada aos padrões oficiais da indústria.
- Red-Teaming Adversarial: Fuzzing manual, chats cifrados e ataques de injeção contextual
- Escaneamento Assistido por Ferramentas: Avaliação direcionada usando ferramentas avançadas de segurança de IA como Garak.
Dispositivo:
Desktop
•
Notebook
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Servidor
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Celular
•
Outros
Sistema operacional:
Windows
•
Linux
•
Unix
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Android
•
Ubuntu
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que exatamente é uma vulnerabilidade de Indirect Prompt Injection?
Ao contrário de jailbreaks padrão, a injection indireta de prompt acontece quando uma IA ou pipeline RAG lê dados externos (como e-mails de clientes, web scrapes ou PDFs) contendo comandos maliciosos escondidos. Isso permite que atacantes sequestram o LLM, roubem dados ou abusem das APIs sem nunca conversar diretamente com o bot.
Quais ferramentas e metodologias você usa para auditorias de segurança de IA?
Eu combino ferramentas automatizadas de fuzzing como Garak e scripts personalizados em Python com exploração manual aprofundada. Testo seu banco de dados vetorial RAG, o design do prompt do sistema e os loops de execução da API contra o framework oficial OWASP Top 10 LLM para eliminar falsos positivos e identificar vulnerabilidades de lógica.
O que você precisa de mim para começar a auditoria de segurança do pipeline RAG?
Para iniciar a auditoria de segurança, preciso de uma visão geral da sua arquitetura de agente, uma lista de fontes de ingestão de dados (APIs, arquivos, bancos de dados) e acesso a um ambiente de staging ou endpoint de API de teste. Assim, posso realizar ataques adversariais com segurança, sem interromper seus usuários ao vivo.
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