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Vou fazer o teste de equipe vermelha no seu agente LLM para injeção de prompt e ataques de memória
Sidharth P
Sobre este Serviço
Tradução automática
Seu agente LLM é seguro para ser colocado na frente de usuários reais? Eu vou atacá-lo do jeito que um adversário real faria e te direi exatamente o que quebra e como consertar.
Sou pesquisador de segurança de IA com artigos no ICML e IJCNLP e trabalhos no arXiv sobre ataques de memória contra agentes LLM. Também criei benchmarks de avaliação LLM-judge, então meus testes são sistemáticos e reproduzíveis, não apenas alguns prompts inteligentes.
O que eu testo:
- Injeção de prompt (direta e via documentos, páginas web ou saídas de ferramentas)
- Jailbreaks e bypass de políticas
- Uso indevido de ferramentas e chamadas de funções
- Contaminação de memória e contexto em agentes com memória de longo prazo
- Vazamento de prompt do sistema e dados
O que você recebe:
Um relatório escrito claro com cada descoberta, um exemplo reproduzível, uma classificação de severidade e uma solução concreta. Pacotes mais avançados incluem a suíte de ataque como código para você reruná-la, além de um reteste após a correção.
Funciona com OpenAI, Anthropic, modelos open-source, LangChain, LlamaIndex e stacks de agentes personalizados. Me envie uma mensagem primeiro com uma descrição breve do seu agente e eu confirmarei o escopo. Testo apenas sistemas que você possui ou tem autorização para testar.
Conheça mais sobre Sidharth P
Sidharth P
AI Safety Researcher and LLM Fine Tuning Expert
- A partir deÍndia
- Membro desdeabr. de 2017
Idiomas
Telugu, Inglês, Hindi
AI researcher in LLM safety and NLP. Research Intern at AI4Bharat (first author of IndicBERT-v3, open multilingual encoder LLMs) and Research Fellow at SPAR. Papers at ICML 2026 and IJCNLP-AACL 2025, plus arXiv work on memory attacks against LLM agents. Hands-on with LoRA/QLoRA and full fine-tuning (SFT, GRPO), multi-GPU training on H100s, vLLM/SGLang inference and LLM-as-judge evaluation. I help teams fine-tune open-source LLMs, build evaluation pipelines, red-team LLM agents and reproduce ML papers. Message me your goal and I will reply with a clear plan.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Você precisa de acesso ao meu sistema de produção?
Não. Posso testar uma cópia de staging, um endpoint de API com uma chave de teste ou um prompt e especificação de ferramenta que você compartilhar. Testo apenas sistemas que você possui ou tem autorização para testar, e nunca preciso de dados de usuários reais.
O que preciso compartilhar para começar?
Um endpoint de teste ou build de staging do seu agente, seu prompt do sistema, as ferramentas que ele pode chamar e o que ele nunca deve fazer. Se tiver memória de longo prazo ou ler documentos ou páginas web, me avise, pois esses são caminhos comuns de ataque.
Você manterá meu sistema e descobertas confidenciais?
Sim. Seus prompts, código, dados e descobertas são usados apenas para seu projeto e compartilhados somente com você. Não publico nem reutilizo nada específico do seu sistema.
Quais modelos e frameworks você suporta?
Agentes construídos com OpenAI, Anthropic, Gemini ou modelos open-source (Llama, Qwen, Mistral e outros), usando LangChain, LlamaIndex, CrewAI, MCP ou uma stack personalizada. Se aceita texto, posso testar.
