Η Audax Cybersecurity ελέγχει εφαρμογές μεγάλων γλωσσικών μοντέλων, RAG αρχιτεκτονικές και agents με τεχνικές πραγματικών επιτιθέμενων. Το firewall δεν βλέπει τίποτα κακό, γιατί η επίθεση δεν είναι κώδικας — είναι κείμενο που πείθει το σύστημα να παραβεί τους δικούς σας κανόνες.
Ο έλεγχος ευθυγραμμίζεται με το OWASP Top 10 for LLM Applications και το MITRE ATLAS, και καλύπτει άμεσο και έμμεσο prompt injection, εξαγωγή δεδομένων και system prompt, κατάχρηση εργαλείων και MCP servers, καθώς και μη ασφαλή χειρισμό της εξόδου προς τα κατάντη συστήματα.
Αξιολογούμε ολόκληρη την αλυσίδα ενός AI συστήματος: τι κείμενο φτάνει στο μοντέλο, τι δεδομένα μπορεί να ανακτήσει, τι ενέργειες μπορεί να εκτελέσει και πού καταλήγει η απάντησή του.
Άμεση παράκαμψη κανόνων από τον χρήστη και έμμεση, όπου η οδηγία κρύβεται σε έγγραφο, email ή σελίδα που θα διαβάσει το μοντέλο.
Εξαγωγή system prompt και επιχειρησιακής λογικής, ανάκτηση εγγράφων άλλου τμήματος ή πελάτη, εμφάνιση προσωπικών δεδομένων σε απαντήσεις.
Function calling, βάσεις και MCP servers: τι μπορεί να πειστεί το μοντέλο να εκτελέσει, με ποια δικαιώματα και χωρίς ποια έγκριση.
Η έξοδος καταλήγει σε browser, τερματικό ή άλλο σύστημα. Χωρίς καθαρισμό γίνεται XSS, SSRF ή εκτέλεση εντολών.
Σε μια κλασική εφαρμογή ο κώδικας και τα δεδομένα του χρήστη είναι χωριστά. Σε ένα LLM όλα καταλήγουν στο ίδιο παράθυρο κειμένου: οι οδηγίες σας, η ερώτηση του χρήστη και ό,τι ανακτήθηκε από έγγραφα, email ή ιστοσελίδες. Όποιος καταφέρει να βάλει κείμενο σε οποιοδήποτε από αυτά, μιλάει απευθείας στο μοντέλο. Δεν υπάρχει CVE, δεν υπάρχει υπογραφή, δεν υπάρχει payload να μπλοκαριστεί — υπάρχει μια πρόταση που πείθει το σύστημα, και ο μόνος τρόπος να τη βρείτε είναι να τη δοκιμάσει άνθρωπος.
Ο έλεγχος είναι χειροκίνητος και προσαρμοσμένος στη δική σας αρχιτεκτονική. Τα αυτόματα εργαλεία εντοπίζουν τα προφανή· τα σοβαρά ευρήματα προκύπτουν από κατανόηση του τι κάνει η εφαρμογή σας και ποιος έχει δικαίωμα σε τι.
Εντοπίζουμε κάθε σημείο όπου μπαίνει κείμενο που δεν ελέγχετε εσείς — χρήστες, έγγραφα, APIs, εξωτερικές πηγές — και τι δικαιώματα κουβαλά καθένα.
Δοκιμάζουμε παραλλαγές injection, jailbreak και αλυσίδες ενεργειών μέχρι να αποδειχθεί πραγματική επίπτωση, όχι απλή παρέκκλιση συμπεριφοράς.
Ελέγχουμε αν το RAG σέβεται τα δικαιώματα του χρήστη και αν υπάρχει διαρροή μεταξύ τμημάτων, πελατών ή περιβαλλόντων.
Διαχείριση κλειδιών μοντέλων, όρια κατανάλωσης, απομόνωση περιβαλλόντων και επάρκεια καταγραφής για διερεύνηση περιστατικού.
Το εύρος προσαρμόζεται στην αρχιτεκτονική σας. Τα παρακάτω είναι τα σημεία όπου εμφανίζονται σχεδόν όλα τα σοβαρά ευρήματα σε πραγματικά συστήματα παραγωγής.
Οδηγίες κρυμμένες σε PDF, email, ticket ή ιστοσελίδα που ανακτά το σύστημα μόνο του. Είναι η πιο υποτιμημένη κατηγορία, γιατί κανένας χρήστης δεν έγραψε την επίθεση.
Εξαγωγή των οδηγιών σας, των ρόλων και των περιορισμών — που συχνά αποκαλύπτουν εσωτερική επιχειρησιακή λογική, ονόματα συστημάτων και κανόνες τιμολόγησης.
Αν η ανάκτηση εγγράφων αγνοεί τα δικαιώματα του χρήστη, το chatbot γίνεται ο ταχύτερος τρόπος να διαβάσει κάποιος ό,τι δεν του ανήκει.
Τι εκθέτει κάθε εργαλείο, ποιος μπορεί να το ενεργοποιήσει, τι επιστρέφει στο μοντέλο και τι εκτελείται χωρίς ανθρώπινη έγκριση.
Markdown, HTML ή εντολές που παράγει το μοντέλο και εκτελούνται κατάντη — κλασικές ευπάθειες εφαρμογών με νέο μεταφορέα.
Προέλευση μοντέλων, plugins τρίτων, εξωτερικά APIs και τι δεδομένα σας φεύγουν προς ποιον πάροχο.
Τα ευρήματα του AI assessment τροφοδοτούν τους κύκλους συνεχούς επαλήθευσης του Erevos AI, ώστε κάθε νέα έκδοση του prompt, νέα πηγή δεδομένων ή νέο εργαλείο να ελέγχεται ξανά αντί να θεωρείται ασφαλές επειδή ήταν την προηγούμενη φορά.
Κάθε αναφορά γράφεται για να χρησιμοποιηθεί: το ακριβές prompt ή αρχείο που ενεργοποιεί το πρόβλημα, τι πέτυχε, και τι αλλαγή το κλείνει.
Πλήρης καταγραφή ευρημάτων με κρισιμότητα και απόδειξη.
Διορθώσεις σε επίπεδο σχεδιασμού, όχι μπαλώματα στο prompt.
Επιβεβαίωση ότι οι διορθώσεις κράτησαν.
Ο έλεγχος του AI εξετάζει το ίδιο το μοντέλο και τη ροή του. Η εφαρμογή γύρω του, η υποδομή και οι άνθρωποι δοκιμάζονται χωριστά.
Τα σημεία που πρέπει να έχουν απάντηση πριν βγει ένα AI σύστημα σε παραγωγή. Χρησιμοποιήστε το για να δείτε πού βρίσκεστε.
Έχει, και συνήθως περισσότερο. Το μοντέλο του παρόχου είναι το ένα κομμάτι. Δικά σας είναι το system prompt, τα έγγραφα που του δίνετε, τα εργαλεία που του επιτρέπετε να καλέσει και το τι κάνετε με την απάντηση.
Σχεδόν όλα τα σοβαρά ευρήματα εμφανίζονται σε αυτά τα σημεία, όχι μέσα στο ίδιο το μοντέλο.
Τα φίλτρα ανεβάζουν τον πήχη, δεν τον κλείνουν. Τα περισσότερα ελέγχουν την ερώτηση του χρήστη, όχι το περιεχόμενο που ανακτά το σύστημα μόνο του.
Το έμμεσο injection μέσα από ένα έγγραφο περνά ακριβώς από εκεί, γι' αυτό και ελέγχεται ξεχωριστά.
Ένα τυπικό chatbot ή RAG assistant ολοκληρώνεται σε 5 έως 10 εργάσιμες ημέρες.
Συστήματα με agents και εργαλεία που εκτελούν ενέργειες χρειάζονται περισσότερο, γιατί ελέγχεται κάθε διαδρομή που μπορεί να ενεργοποιηθεί.
Προτιμούμε περιβάλλον δοκιμών με αντιπροσωπευτικά δεδομένα.
Όπου ο έλεγχος πρέπει να γίνει σε παραγωγή, συμφωνούνται γραπτώς όρια, ώρες και ενέργειες που δεν εκτελούνται — ιδίως σε agents με δικαίωμα εγγραφής.
Ναι. Είναι από τα πιο κρίσιμα σημεία, γιατί δίνουν στο μοντέλο πραγματικές δυνατότητες.
Εξετάζουμε τι εκθέτει κάθε server, ποιος μπορεί να το καλέσει, τι επιστρέφει στο μοντέλο και τι εκτελείται χωρίς ανθρώπινη έγκριση.
Παράγει τεκμηριωμένο αποδεικτικό τεχνικού ελέγχου του AI συστήματος, αξιοποιήσιμο σε αξιολόγηση κινδύνου και σε ερωτηματολόγια πελατών.
Δεν αντικαθιστά τη νομική αξιολόγηση συμμόρφωσης.
Περιγράψτε μας την αρχιτεκτονική σας — μοντέλο, πηγές δεδομένων, εργαλεία και πού καταλήγει η απάντηση. Προτείνουμε το κατάλληλο εύρος ελέγχου και παραδίδουμε ευρήματα με αποδείξεις, όχι εικασίες.
[email protected] · +30 210 9839367
Περιγράψτε το scope του ελέγχου μέσα από το δομημένο ερωτηματολόγιο και λάβετε εξατομικευμένη τεχνική & οικονομική προσφορά από την ομάδα Offensive Security της Audax. Χωρίς αυτόματη τιμή ή δέσμευση — η προσφορά αποστέλλεται μετά από τεχνική αξιολόγηση του scope.
Ζητήστε προσφορά Penetration Testing →