Hackování AI
Zdroje zabezpečení AI

Metodika AI Pentesting

Strukturovaný a etický rámec pro hodnocení zabezpečení systému umělé inteligence

1
Plánování
2
Reconnaissance
3
Analýza zranitelnosti
4
Využití
5
Hlášení
1

Plánování

Define the objectives, scope, legal permissions, and constraints of the AI pentest. This ensures the engagement is safe, authorized, and aligned with organizational goals.

Klíčové aktivity:

  • Získejte explicitní písemné oprávnění
  • Definujte hranice systému, cíle a kritéria úspěchu
  • Zaveďte zásady bezpečného zacházení s daty a jejich uchovávání
  • Dohodněte se na pravidlech zapojení a eskalačních procedur
  • Identifikujte požadavky na shodu/regulační požadavky (GDPR, HIPAA atd.)
2

Reconnaissance

Gather information about the AI system, its architecture, and its surrounding ecosystem to identify possible attack surfaces.

Klíčové aktivity:

  • Součásti a integrace mapového systému
  • Koncové body a rozhraní API vystavené dokumentům
  • Identifikujte typ modelu, zdroje trénovacích dat a kanály
  • Posuzuje autentizaci a kontrolu kontroly integrity, protokolování||:kupování|
  • Zkontrolujte dokumentaci, veřejná úložiště a související metadata
3

Analýza zranitelnosti

Identify weaknesses in the AI model, its deployment environment, and supporting infrastructure. Focus on both technical and AI-specific vulnerabilities.

Klíčové aktivity:

  • Test pro rychlé vložení a okamžitý únik
  • Vyhodnoťte rizika otravy dat a úniků modelu
  • Posouzení odolnosti vůči příkladům protivníka
  • Kontrola nezabezpečených výchozích konfigurací
  • Analyzujte výstupy modelu pro únik citlivých informací
4

Využití

Safely test vulnerabilities in a controlled manner to validate findings without causing harm or disruption to the system.

Klíčové aktivity:

  • Provádění pokusů o zneužití konceptu podle dohodnutých bezpečnostních opatření
  • Simulate real-world attack scenarios (adversarial prompts, model extraction)
  • Vektory útoku na dokumenty a chování systému
  • Ověřit dopady na důvěrnost, integritu a dostupnost zabezpečení AI||
  • Udržování mechanismů monitorování a vrácení zpět
5

Hlášení

Communicate findings clearly and responsibly, with actionable recommendations for remediation and risk mitigation.

Klíčové aktivity:

  • Upřednostňovat zjištění podle závažnosti, pravděpodobnosti a obchodního dopadu
  • Poskytují jasné pokyny k nápravě a bezpečné rady ohledně konfigurace
  • Zahrňte dezinfikované testovací případy a podrobnosti o proof-of-concept
  • Doporučit zlepšení monitorování a detekce
  • Doručování výkonných shrnutí a technických příloh

Etické úvahy

  • Vždy pracujte pod formálním oprávněním a rozsahem
  • Netestujte produkční systémy bez výslovného souhlasu
  • Vždy respektujte soukromí uživatelů a vlastnictví dat
  • Minimalizujte narušení obchodních operací
  • Dodržujte koordinované postupy odhalování zranitelností
AH
AI Hacking Team

The AI Hacking team researches and documents AI/LLM security vulnerabilities, red teaming techniques, and defensive strategies. Our guides are based on real-world pentesting experience and continuous monitoring of the AI security landscape.

Stay Ahead of AI Security

Get the latest AI/LLM security research, OWASP updates, and new vulnerabilities delivered straight to your inbox.