Pentest em Sistemas de Inteligência Artificial
Avalie a segurança de modelos de linguagem, pipelines de ML e aplicações baseadas em IA contra ataques específicos de inteligência artificial.
O que é Pentest em IA?
O pentest em IA é uma avaliação de segurança especializada que testa modelos de linguagem, pipelines de machine learning e aplicações baseadas em IA contra vetores de ataque específicos, como prompt injection, jailbreak, model evasion, data extraction e ataques à cadeia de suprimentos de modelos. Nossos especialistas combinam conhecimento em segurança ofensiva com expertise em machine learning.
Seguimos o OWASP LLM Top 10 e frameworks emergentes de segurança em IA para garantir cobertura abrangente dos riscos específicos de sistemas baseados em inteligência artificial.
Sistemas de IA introduzem uma superfície de ataque totalmente nova
A adoção acelerada de modelos de linguagem, agentes de IA e sistemas baseados em machine learning criou uma superfície de ataque que a maioria dos frameworks de segurança tradicionais não contempla. Prompt injection, jailbreak, data poisoning e vazamento de dados de treinamento são riscos novos que exigem especialistas com conhecimento específico em segurança de IA.
O problema é que as equipes de segurança tradicionais não estão preparadas para avaliar riscos específicos de sistemas de IA, e as equipes de ML raramente têm formação em segurança ofensiva. O resultado é um ponto cego crítico em organizações que dependem cada vez mais de IA em processos sensíveis.
Por que realizar pentest em sistemas de IA?
Sistemas de IA apresentam riscos únicos que avaliações de segurança tradicionais não detectam:
- Prompt injection: manipulação de instruções do sistema para fazer o modelo agir de forma não autorizada
- Jailbreak: bypass de filtros de segurança e políticas de uso do modelo
- Vazamento de dados de treinamento: extração de informações sensíveis memorizadas pelo modelo
- Model evasion: manipulação de inputs para enganar classificadores de ML
- Data poisoning: inserção de dados maliciosos no pipeline de treinamento
- Exposição de system prompts e configurações internas do agente de IA
Com regulamentações de IA emergindo globalmente, o pentest em sistemas de IA também apoia conformidade com frameworks como o EU AI Act e requisitos de governança de IA.
Quem se beneficia com esse serviço
Empresas que integram modelos de linguagem em produtos para clientes precisam garantir que esses sistemas não podem ser manipulados por usuários maliciosos.
Agentes que executam ações reais (enviar e-mails, fazer compras, acessar APIs) representam risco crítico se vulneráveis a prompt injection.
Modelos usados em crédito, detecção de fraude ou triagem médica precisam ser avaliados contra ataques de evasão e data poisoning.
Sistemas de Retrieval-Augmented Generation que acessam bases de dados internas precisam de controles de acesso avaliados.
Nosso processo
Por que escolher a Vantico
Equipe com conhecimento específico em LLMs, ML e vetores de ataque exclusivos de sistemas de IA.
Avaliação completa das principais categorias de risco em sistemas baseados em LLMs.
Avaliamos não apenas o modelo, mas toda a arquitetura ao redor: RAG, plugins, ferramentas e integrações.
Vulnerabilidades classificadas com evidências e recomendações de mitigação específicas para IA.
Fornecemos recomendações de controles, guardrails e arquitetura de segurança para sistemas de IA.
Nossa metodologia é atualizada continuamente para acompanhar a evolução rápida dos riscos em IA.
Auditoria de segurança validada por padrões globais
Nossas práticas seguem metodologias reconhecidas internacionalmente, garantindo que sua empresa esteja em conformidade com normas de segurança e preparada para enfrentar ameaças reais.
Relatórios e entregas
Entregamos relatório técnico detalhado com as vulnerabilidades identificadas no sistema de IA, evidências de exploração, classificação por severidade e recomendações de mitigação específicas para o contexto de IA. Incluímos também recomendações de arquitetura de segurança e controles preventivos.
Modelo de Relatório Carta de Atestado
Perguntas frequentes
Testamos o modelo contra prompt injection, jailbreak, extração de dados sensíveis e system prompts, além de avaliar a arquitetura ao redor: RAG, plugins, ferramentas disponíveis para o agente e integrações com sistemas externos.
Sim. Testamos tanto modelos proprietários quanto sistemas que utilizam modelos de terceiros como OpenAI, Anthropic, Google e outros.
Sim. Embora existam sobreposições quando o sistema de IA tem uma interface web, os vetores de ataque específicos de IA (prompt injection, jailbreak, extração de dados) exigem expertise especializada.
Após a implementação de guardrails e mitigações, retestamos os vetores de ataque identificados para validar a eficácia dos controles.