Proteja sus sistemas de IA/ML y aplicaciones LLM contra amenazas emergentes. Nuestras pruebas especializadas de seguridad de IA identifican vulnerabilidades en modelos, datos de entrenamiento y aplicaciones impulsadas por IA.
Pruebas especializadas para los desafíos únicos de seguridad de IA y aprendizaje automático
Asegure sus valiosos modelos de IA, datos de entrenamiento y propiedad intelectual contra robo y manipulación.
Identifique y mitigue ataques de extracción de modelos que podrían comprometer sus sistemas de IA propietarios.
Detecte intentos de envenenamiento de datos y asegure la integridad de sus conjuntos de datos de entrenamiento de IA.
Asegure que sus aplicaciones de IA cumplan con los requisitos regulatorios emergentes y directrices de IA ética.
Pruebas completas de sus modelos de aprendizaje automático contra una amplia gama de ataques:
Probar robustez del modelo contra entradas diseñadas para causar clasificación errónea
Identificar vulnerabilidades que podrían permitir a atacantes robar su modelo
Evaluar susceptibilidad a ataques de manipulación de datos de entrenamiento
Evaluar riesgos de privacidad de consultas de modelos que revelan datos de entrenamiento
Pruebas especializadas de seguridad para aplicaciones LLM y sistemas impulsados por IA:
Probar vulnerabilidades de inyección de prompts en aplicaciones LLM
Identificar formas en que atacantes podrían evitar barreras de seguridad y filtros
Probar divulgación no intencional de información sensible en respuestas
Evaluar vulnerabilidades en sistemas RAG y manejo de contexto
Diseñar vectores de prueba
Ejecutar ataques
Evaluar resultados
Pruebas de seguridad de alcance completo de su infraestructura y aplicaciones de IA:
Probar seguridad de pipelines de ingesta de datos, entrenamiento y despliegue
Evaluar seguridad de APIs de modelos de IA e integraciones de terceros
Evaluar modelos por sesgo no intencional y salidas discriminatorias
Verificar adherencia a regulaciones de IA y marcos de IA ética
Un enfoque especializado para identificar vulnerabilidades en sistemas de IA y aprendizaje automático
Trabajamos con su equipo para comprender su arquitectura de IA, modelos, fuentes de datos y casos de uso.
Identificar amenazas específicas de IA relevantes para sus modelos, incluyendo ataques adversariales y envenenamiento de datos.
Ejecutar pruebas completas incluyendo robustez de modelos, seguridad LLM y evaluación de infraestructura.
Reciba recomendaciones detalladas y trabaje con nuestros expertos para implementar mejores prácticas de seguridad de IA.
Proteja sus inversiones en IA contra amenazas emergentes. Programe su evaluación de seguridad de IA hoy.
Las pruebas de seguridad de IA son una evaluación especializada que identifica vulnerabilidades únicas de los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Esto incluye pruebas de ataques adversarios, inyección de prompts, extracción de modelos, envenenamiento de datos y otras amenazas específicas de IA descritas en OWASP Top 10 para LLMs y MITRE ATLAS.
Seguimos el OWASP Top 10 para Aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grande, MITRE ATLAS (Panorama de Amenazas Adversarias para Sistemas de IA), el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST y los requisitos del Reglamento de IA de la UE. Nuestra metodología cubre toda la superficie de ataque de IA desde el modelo hasta la infraestructura.
Evaluamos tanto la inyección directa como indirecta de prompts utilizando una biblioteca completa de técnicas de ataque. Esto incluye extracción de prompts del sistema, intentos de jailbreak, manipulación de contexto, ataques de anulación de instrucciones y pruebas de vulnerabilidades en pipelines RAG para asegurar que sus aplicaciones LLM resistan la manipulación.
Ofrecemos pruebas tanto pre-despliegue como en producción. Para sistemas de IA en producción, utilizamos métodos de prueba controlados que evalúan la seguridad sin interrumpir el servicio. También evaluamos entornos de staging con las mismas configuraciones de modelo para identificar vulnerabilidades antes de que lleguen a producción.