Evaluris

Stsenaarium

AI- ja ML-süsteemide testimine

Teie AI ründepinna autonoomne otsast lõpuni testimine.

Kuna teie organisatsioon paigaldab AI-süsteeme, arendavad vastased tehnikaid nende ekspluateerimiseks. SPECTER testib teie AI ründepinda otsast lõpuni, joondatuna OWASP Top 10 for LLM Applications, MITRE ATLAS ja EU AI Act'iga - enne kui ründaja kasutab teie AI-süsteeme sisenemispunktina.

Tulemused

Mida saate

Alusmudelite, GenAI-rakenduste ja LLM-toega lõpp-punktide autonoomne testimine OWASP Top 10 for LLM Applications vastu
MITRE ATLAS-kaardistatud AI- ja ML-süsteemide ründepindade hindamine
MLSecOps-torustiku turvatestimine: treeningandmete terviklus, mudeli tarneahel ja paigalduskonfiguratsioon
Agentse AI ja MCP (Model Context Protocol) ründepinna katvus
AI tarneahela hindamine: kolmandate osapoolte mudelisõltuvused, peenhäälestuse torustikud ja inferentsi infrastruktuur
Hüpoteesist verifitseeritud leidudeni: iga raporteeritud probleem kannab kinnitatud ärimõju konteksti
Leiud on kaardistatud MITRE ATLAS tehnikate ja OWASP LLM kategooriatega prioriseeritud parandusjuhistega
CISO-valmis tõendusmaterjal juhatustele ja regulaatoritele, kes hindavad AI juhtimist, EU AI Act valmisolekut ja turvapostuuri

Skoop

Mida me hindame

Prompt'i süstimine

otsesed ja kaudsed süstimisründed LLM-toega rakenduste ja agentide vastu

Ebaturvaline väljundi käsitlus

valideerimata mudeli väljundid, mis edastatakse allavoolu süsteemidele, koodiinterpretaatoritele või andmebaasidele

Treeningandmete mürgitamine

treeningtorustike ja peenhäälestuse andmeallikate terviklus

Mudeli teenusekeeld

ressursside ammendamine ja saadavusründed AI inferentsi lõpp-punktide vastu

Tarneahela haavatavused

kolmandate osapoolte mudelisõltuvused, pistikprogrammid ja integratsioonid

Tundliku info avalikustamine

mudeli memoriseerimine, andmeleke ja inferentsiründed

Ebaturvaline pistikprogrammi ja tööriista disain

MCP-serveri valekonfiguratsioonid, agentse tööriista kuritarvitamine ja ülemäärased load

Üleliigne sõltuvus ja agendiõigused

AI-süsteemid üleprivilegeeritud pääsuga, mis tegutsevad ilma piisavate kontrollideta

MLSecOps-torustik

CI/CD turvalisus mudelite treenimise, valideerimise ja paigalduse töövoogude jaoks

Agentse AI ründepind

mitme agendi süsteemid, autonoomsed AI-torustikud ja orkestratsioonikihi turvalisus

Attack path

AI / LLM attack chain

Prompt and tool abuse move from the model boundary into connected systems.

  1. Prompt

    untrusted input

  2. Jailbreak

    policy bypass

  3. Tool call

    agent action

  4. RAG leak

    sensitive context

  5. Impact

    ATLAS mapped

Demonstratsioon

Live-missiooni väljund

Mitmeastmelised ahelad reaalse CVE-korrelatsiooniga, MITRE ATT&CK / ATLAS kaardistusega ja verifitseeritud proof-of-concept tõendusmaterjaliga - nii nagu SPECTER need missioonis esile toob.

SPECTER: AI / ML attack surface
_

Demo väljund (inglise keeles)

Illustrative validated chains from staging engagements. CVE identifiers map to real-world threat intelligence (CISA KEV, vendor advisories). Destructive or high-impact steps (e.g. DCSync, LDAPNightmare exploitation) are shown as detected, operator-gated, or not executed where applicable.

Võimekused

Katvus ühe pilguga

VõimekusKaasatud
OWASP Top 10 for LLM Applications
MITRE ATLAS kaardistamine
Alusmudeli testimine
GenAI-rakenduste testimine
MLSecOps-torustiku hindamine
Agentse AI ja MCP pinna testimine
AI tarneahela hindamine
Hüpoteesist verifitseeritud leidudeni
CISO-valmis tõendusväljund
Agent nõutav

Miks see praegu oluline on

AI-süsteemidel on nüüd laiad load, nad töötlevad tundlikku kasutajasisendit, ühenduvad väliste tööriistadega ja mõjutavad otsuseid ettevõtte keskkondades. Kompromiteeritud LLM-lõpp-punkt, valesti konfigureeritud agentne torustik või ekspluateeritud MCP-server võib anda ründajale pääsu, mis möödub traditsioonilistest turvakontrollidest täielikult.

Iga organisatsioon, kes paigaldab AI-d, laiendab oma ründepinda. SPECTER kaardistab ja valideerib seda pinda enne, kui sellest saab rikkumistee.

Autonoomne AI ründepinna testimine nii, nagu vastased seda teeksid: pidevalt, tõendusmaterjaliga ja enne kui see oluliseks muutub. Joondatud OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS ja EU AI Act'iga.