Bezpieczeństwo AI
Red teaming dla aplikacji LLM, agentów AI i serwerów MCP.
Funkcje AI otwierają drzwi, których klasyczne testy bezpieczeństwa nigdy nie sprawdzały: instrukcje ukryte w dokumencie czytanym przez asystenta, agent, którego można namówić do użycia narzędzia, do którego nie powinien mieć dostępu, dane klientów wyciekające w odpowiedzi. Atakujemy wasze aplikacje LLM, agentów i serwery MCP tak jak prawdziwi napastnicy, zamykamy to, co przechodzi, warstwami ochrony i węższymi uprawnieniami, a każdy udany atak zamieniamy w test uruchamiany przed każdym wydaniem.
01 / Co testujemy
Ataki bezpośrednie w czacie i pośrednie ukryte w stronach, e-mailach, plikach i wynikach narzędzi.
Agenci wypychani poza swój zakres: nieautoryzowane wywołania narzędzi, eskalacja uprawnień, działania bez potwierdzenia.
Prompty systemowe, dane innych użytkowników i pobrane dokumenty w odpowiedziach, także przez RAG i pamięć.
Uwierzytelnianie, autoryzacja, opisy narzędzi i dostęp do danych w serwerach MCP, które budujecie lub podłączacie.
02 / Stos
Standardy branżowe, nudne w dobrym sensie: narzędzia z przyszłością, które będzie znał także następny inżynier.
Narzędzia ataku
garak
Otwartoźródłowy skaner podatności LLM
PyRIT
Framework do automatycznego red teamingu AI
promptfoo
Zestawy testów adwersaryjnych w CI
Custom attack suites
Ataki pisane pod wasz produkt i dane
Zabezpieczenia, które weryfikujemy
Guardrail layers
Warstwowe kontrole wejścia i wyjścia modelu
Input/output classifiers
Wykrywanie wstrzyknięć i danych wrażliwych
Tool permission policies
Minimalne uprawnienia do narzędzi dla agenta
Execution sandboxes
Izolacja wykonywania kodu i działań w przeglądarce
Widoczność
Agent tracing
Pełne ślady rozumowania agenta i wywołań
Langfuse
Śledzenie i ocena LLM
OpenTelemetry
Standardowa telemetria w waszym stacku
Per-call audit logs
Kto wywołał które narzędzie, z czym i kiedy
03 / Podejście
Każde znalezisko przypisane do OWASP Top 10 dla aplikacji LLM – w języku wspólnym dla zespołu i audytorów.
Ataki pod wasz produkt, dokumenty i narzędzia, a nie tylko ogólna lista jailbreaków.
Żaden filtr sam nie zatrzyma wstrzyknięcia, więc łączymy uprawnienia, potwierdzenia, izolację i kontrole wejścia i wyjścia.
Każdy udany atak staje się testem regresyjnym w CI, by nowe modele i prompty go nie otworzyły.
04 / Standardy
Trzymamy się standardów branżowych i sprawdzonych metod w każdym projekcie – to właśnie dzięki nim wycena pozostaje realistyczna.
05 / Infrastruktura
Dobre pytania
Konkretne odpowiedzi na pytania klientów przed startem.
To testowanie systemu AI tak, jak zrobiłby to atakujący: próby zmuszenia go do zignorowania instrukcji, ujawnienia danych, których nie powinien, albo wykonania działań, których nie powinien. WNC testuje czaty LLM, asystentów RAG, agentów AI i serwery MCP i przypisuje każde ustalenie do OWASP Top 10 dla aplikacji LLM.
Powiązane realizacje
Nasze projekty i produkty, w których była ta usługa.
Start
Napiszcie, co widzą i co mogą wasze funkcje AI. Senior inżynier odpowie z uczciwym zakresem i ceną.
Let’s manage Zobaczcie agentów AI
