Scenariu

Testarea sistemelor AI & ML

Testare autonomă end-to-end a suprafeței de atac AI.

Pe măsură ce organizația dvs. implementează sisteme AI, adversarii dezvoltă tehnici de exploatare a acestora. SPECTER testează suprafața de atac AI end-to-end, aliniat la OWASP Top 10 for LLM Applications, MITRE ATLAS și EU AI Act, înainte ca un atacator să folosească sistemele dvs. AI ca punct de intrare.

Rezultate

Ce primiți

Testare autonomă a Foundation Models, aplicațiilor GenAI și endpoint-urilor LLM pe OWASP Top 10 for LLM Applications

Evaluare mapată MITRE ATLAS a suprafețelor de atac ale sistemelor AI și ML

Testare de securitate a pipeline-urilor MLSecOps: integritatea datelor de antrenament, lanțul de aprovizionare al modelului și configurarea deployment-ului

Acoperirea suprafeței de atac AI agentic și MCP (Model Context Protocol)

Evaluarea lanțului de aprovizionare AI: dependențe de modele terțe, pipeline-uri de fine-tuning și infrastructură de inferență

Finding-uri de la ipoteză la validare: fiecare problemă raportată poartă context confirmat de impact de business

Finding-uri mapate pe tehnici MITRE ATLAS și categorii OWASP LLM cu remediere prioritizată

Dovezi pregătite pentru CISO destinate board-urilor și regulatorilor care evaluează guvernanța AI, pregătirea pentru EU AI Act și postura de securitate

Scope

Ce evaluăm

Prompt Injection

atacuri de injecție directă și indirectă pe aplicații și agenți LLM

Gestionare nesecurizată a output-ului

output-uri de model nevalidate transmise sistemelor din aval, interpretoarelor de cod sau bazelor de date

Otrăvirea datelor de antrenament

integritatea pipeline-urilor de antrenament și a surselor de date de fine-tuning

Denial of Service pe model

atacuri de epuizare a resurselor și disponibilitate pe endpoint-urile de inferență AI

Vulnerabilități în lanțul de aprovizionare

dependențe de modele terțe, plugin-uri și integrări

Dezvăluirea informațiilor sensibile

memorizarea de către model, scurgerea datelor și atacuri de inferență

Design nesecurizat de plugin-uri și instrumente

configurări greșite ale serverelor MCP, abuz de instrumente agentice și permisiuni excesive

Supradependență și agenție excesivă

sisteme AI cu acces supraprivilegiat care operează fără controale suficiente

Pipeline MLSecOps

securitate CI/CD pentru workflow-uri de antrenament, validare și deployment al modelelor

Suprafața de atac AI agentic

sisteme multi-agent, pipeline-uri AI autonome și securitatea stratului de orchestrare

Attack path

AI / LLM attack chain

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

Prompt
untrusted input
Jailbreak
policy bypass
Tool call
agent action
RAG leak
sensitive context
Impact
ATLAS mapped

Demonstrație

Output live al misiunii

Lanțuri multi-etapă cu corelare reală de CVE, mapping MITRE ATT&CK / ATLAS și dovezi proof-of-concept verificate - așa cum le scoate SPECTER la suprafață într-o misiune.

SPECTER: AI / ML attack surface

Ieșire demonstrativă (engleză)

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.

Capabilități

Acoperire dintr-o privire

Capabilitate	Inclus
OWASP Top 10 for LLM Applications
Mapping MITRE ATLAS
Testare Foundation Model
Testare aplicații GenAI
Evaluare pipeline MLSecOps
Testare suprafață AI agentic & MCP
Evaluarea lanțului de aprovizionare AI
Finding-uri de la ipoteză la validare
Output de dovezi pregătit pentru CISO
Agent necesar

De ce contează acum

Sistemele AI dețin acum permisiuni ample, procesează input sensibil de la utilizatori, se conectează la instrumente externe și influențează decizii în medii enterprise. Un endpoint LLM compromis, un pipeline agentic configurat greșit sau un server MCP exploatat pot oferi unui atacator acces care ocolește complet controalele de securitate tradiționale.

Fiecare organizație care implementează AI își extinde suprafața de atac. SPECTER cartografiază și validează acea suprafață înainte ca aceasta să devină o cale de breșă.

Testare autonomă a suprafeței de atac AI în modul în care o vor face adversarii: continuu, cu dovadă și înainte să conteze. Aliniat la OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS și EU AI Act.

Lansați prima misiune