AI Hacking
AI-beveiligingsbronnen

AI Pentesting-methodologie

Een gestructureerd en ethisch raamwerk voor het beoordelen van de veiligheid van AI-systemen

1
Planning
2
Verkenning
3
Kwetsbaarheidsanalyse
4
Exploitatie
5
Rapportage
1

Planning

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

Kernactiviteiten:

  • Verkrijg expliciete schriftelijke toestemming
  • Definieer systeemgrenzen, doelen en succescriteria
  • Beleid voor veilige gegevensverwerking en -retentie vaststellen
  • Maak overeenstemming over de regels voor betrokkenheid en escalatieprocedures
  • Identificeer nalevings-/regelgevingsvereisten (AVG, HIPAA, enz.)
2

Verkenning

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

Kernactiviteiten:

  • Systeemcomponenten en -integraties in kaart brengen
  • Document blootgestelde API-eindpunten en interfaces
  • Identificeer modeltype, trainingsgegevensbronnen en pijplijnen
  • Beoordeel authenticatie, logboekregistratie en monitoringcontroles
  • Documentatie, openbare opslagplaatsen en gerelateerde metagegevens bekijken
3

Kwetsbaarheidsanalyse

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

Kernactiviteiten:

  • Test voor snelle injectie en snelle lekkage
  • Evalueer risico's op gegevensvergiftiging en modelontduiking
  • Beoordeel de robuustheid aan de hand van vijandige voorbeelden
  • Controleren op onveilige standaardconfiguraties
  • Analyseer modeluitvoer op lekkage van gevoelige informatie
4

Exploitatie

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

Kernactiviteiten:

  • Voer proof-of-concept-exploitpogingen uit onder overeengekomen waarborgen
  • Simulate real-world attack scenarios (adversarial prompts, model extraction)
  • Documentaanvalvectoren en systeemgedrag
  • Verifieer de impact op vertrouwelijkheid, integriteit en beschikbaarheid
  • Monitoring- en terugdraaimechanismen onderhouden
5

Rapportage

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

Kernactiviteiten:

  • Geef prioriteit aan bevindingen op basis van ernst, waarschijnlijkheid en zakelijke impact
  • Zorg voor duidelijke herstelbegeleiding en veilig configuratie-advies
  • Neem opgeschoonde testcases en proof-of-concept-details op
  • Aanbevolen verbeteringen in monitoring en detectie
  • Lever samenvattingen en technische bijlagen

Ethische overwegingen

  • Opereer altijd onder formele autorisatie en reikwijdte
  • Test productiesystemen niet zonder uitdrukkelijke toestemming
  • Respecteer te allen tijde de privacy van gebruikers en het eigendom van gegevens
  • Minimaliseer verstoring van de bedrijfsvoering
  • Volg gecoördineerde praktijken voor het openbaar maken van kwetsbaarheden
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.