Przejdź do treści
PL EN
AI SECURITY / LLM · RAG · AGENTS

AI red teaming — testy bezpieczeństwa LLM i agentów

Testujemy nie tylko odpowiedź modelu, lecz cały system: dane, narzędzia, uprawnienia, pamięć, orkiestrację i skutki wykonywanych działań.

Nie każda niepożądana odpowiedź jest podatnością. Priorytetem jest osiągnięta zdolność: dostęp do cudzych danych, wykonanie operacji, obejście polityki lub trwała zmiana zachowania systemu.

Omów AI red teaming Zobacz publiczne materiały
LLM · RAG · AGENTS
Warstwy systemu
IMPACT FIRST
Ocena skutku
MULTI-TURN
Scenariusze
RETEST
Walidacja zabezpieczeń
01 / KONTEKST DECYZJI

Kiedy wykonać AI red team

  • 01Przed publicznym uruchomieniem asystenta, agenta lub funkcji AI.
  • 02Gdy model ma dostęp do danych wewnętrznych, narzędzi albo operacji.
  • 03Po zmianie modelu, promptów, RAG, pamięci lub zakresu uprawnień.
  • 04Gdy klient lub regulator oczekuje dowodu kontroli ryzyka AI.
02 / POWIERZCHNIA TESTU

Co obejmuje ocena

01

Instrukcje i dane

Sprawdzamy granice między zaufanym sterowaniem i niezaufaną treścią.

  • Direct i indirect prompt injection
  • RAG poisoning i cross-tenant retrieval
  • Ekstrakcja promptów, danych oraz sekretów
02

Agenci i narzędzia

Oceniamy, co system może zrobić, a nie tylko co może powiedzieć.

  • Tool abuse, excessive agency i confused deputy
  • Autoryzacja operacji oraz potwierdzenia
  • SSRF, injection i niebezpieczne wyjścia modelu
03

Odporność produktu

Testujemy zachowanie w czasie i przy awarii zależności.

  • Pamięć, multi-turn i opóźnione wyzwalacze
  • Fallback modeli, limity i koszty
  • Monitoring, ślad audytowy i reakcja
03 / REALIZACJA

Metodyka testu AI

  1. BR / 01

    Model zagrożeń

    Ustalamy aktywa, role, źródła niezaufanej treści i nieakceptowalne skutki.

  2. BR / 02

    Zestaw ewaluacyjny

    Budujemy powtarzalne scenariusze normalne, graniczne, wrogie oraz awaryjne.

  3. BR / 03

    Adversarial testing

    Łączymy ręczne testy, automatyzację i analizę aplikacji otaczającej model.

  4. BR / 04

    Dowód, naprawa i retest

    Raportujemy rzeczywisty skutek, wymagane warunki i kontrolę, która powinna zatrzymać atak.

04 / STANDARD DOWODU

Pośredni prompt injection uruchamia narzędzie poza intencją użytkownika

MODEL ZNALEZISKA / BEZ DANYCH KLIENTA

Sama zmiana odpowiedzi modelu ma niższy priorytet niż potwierdzona operacja wykonana z jego uprawnieniami.

Model wyjaśnia format raportu. Nie jest historią wdrożenia klienta.

E-1

Agent pobiera dokument zawierający niezaufaną instrukcję

E-2

Orkiestrator nie rozdziela danych od poleceń sterujących

E-3

Model wybiera narzędzie z uprawnieniem zapisu

E-4

Naprawa wymaga policy enforcement poza modelem i potwierdzenia operacji

05 / REZULTAT

Co otrzymuje zespół AI

01
Model zagrożeń i mapa granic zaufania
Element pakietu
02
Wersjonowany zestaw scenariuszy testowych
Element pakietu
03
Potwierdzone ustalenia z dowodem skutku
Element pakietu
04
Rekomendacje dla aplikacji, IAM, RAG i guardraili
Element pakietu
05
Warsztat z zespołem oraz retest
Element pakietu
06 / PYTANIA

Najczęstsze pytania

← Wszystkie usługi
01Czy testujecie sam model?+

Możemy oceniać zachowanie modelu, ale najczęściej największe ryzyko leży w aplikacji, danych i narzędziach. Zakres obejmuje cały przepływ, jeśli mamy do niego dostęp.

02Czy jailbreak jest automatycznie podatnością?+

Nie. Oceniamy skutek, powtarzalność i kontekst. Zmiana stylu odpowiedzi ma inne znaczenie niż odczyt danych innego klienta lub wykonanie operacji.

03Czy powstaje zestaw testów regresyjnych?+

Tak, gdy architektura pozwala je bezpiecznie zautomatyzować. Scenariusze są wersjonowane razem z modelem, promptem, narzędziami i kryteriami.

BR / NEXT STEP

Twój system AI ma dostęp do danych lub narzędzi?

Zmapujemy granice zaufania i zaprojektujemy testy odpowiadające realnym skutkom biznesowym.

Omów AI red teaming
NDA · jasny zakres · bezpośrednia komunikacja