AI Security

Prompt Injection Testing

Aplicações baseadas em LLMs introduzem uma superfície de ataque completamente nova: injeções diretas e indiretas de prompts (Prompt Injections), jailbreaks para contornar restrições éticas, envenenamento de bases vetoriais de RAG, extração do system prompt e execução remota de código ou SSRF por meio de chamadas descontroladas a ferramentas.

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Descrição

Executamos testes de intrusão (pentest), red-teaming e blindagem de segurança especializada para aplicações com LLMs. Avaliamos e protegemos o sistema contra o OWASP Top 10 for Large Language Model Applications, implementando firewalls de prompts, validadores de entrada e saída, e ambientes isolados (sandboxes) para execução segura de código e ferramentas.

No escopo da cibersegurança para LLMs, o Prompt Injection Testing realiza testes de invasão avançados simulando injeções de prompts diretas e indiretas (via documentos externos, e-mails ou APIs). Projetamos defesas em múltiplas camadas, incluindo classificadores de intenção maliciosa, normalizadores de texto e ambientes de execução isolados.

Tese de impacto e retorno sobre investimento

Imunidade do sistema contra ataques de manipulação maliciosa, blindagem da propriedade intelectual de prompts e dados, e prevenção de acessos não autorizados a sistemas internos por meio da interface de IA. No ecossistema corporativo atual, assegurar a presença e a exatidão nos modelos fundacionais não representa apenas uma vantagem competitiva, mas uma barreira defensiva crítica contra a desintermediação do tráfego digital tradicional.

Metodologia

Red-Teaming manual e automatizado contra modelos e agentes; simulação de ataques de injeção indireta de prompt via documentos; avaliação de vazamento de dados e sandboxing rigoroso; deploy de firewalls de IA em tempo real.

Stack tecnológico

Ecossistema Tecnológico: OWASP LLM Top 10, Garak, PyRIT (Microsoft), NeMo Guardrails, Rebuff, Docker Sandboxing, Langfuse Security Alerts.
Padrões Semânticos: W3C Semantic Web Standards, Schema.org @graph, ontologias RDF/OWL, OpenAPI 3.1.
Protocolos de Validação: Avaliação contínua com LLM-as-a-Judge, guardrails semânticos e testes de regressão em pipelines de integração contínua.

Entregáveis

Relatório de Pentest e Red-Teaming especializado em aplicações de IA.
Matriz de vulnerabilidades detectadas com prova de conceito e vetores de exploração.
Implementação de arquitetura de defesa em profundidade e guardrails de segurança.
Certificado de avaliação de segurança de IA para clientes enterprise e auditorias.

KPIs de sucesso

0% de vulnerabilidades críticas de injeção de prompt ou jailbreak em produção.
Bloqueio bem-sucedido de tentativas maliciosas de manipulação em tempo real (>99.9%).
Isolamento estrito de chamadas de ferramentas e ambientes de execução de código.
Conformidade total com as diretrizes de segurança do OWASP LLM Top 10.

Para quem é?

Para quem é

Chief Information Security Officers (CISOs), empresas fintech, plataformas B2B que processam dados de clientes e SaaS.

Para quem NÃO é

Websites institucionais informativos sem aplicações, agentes ou interações de IA integradas.

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