การแฮ็ก AI
แหล่งข้อมูลด้านความปลอดภัยของ AI

วิธีการ Pentesting ของ AI

กรอบงานที่มีโครงสร้างและจริยธรรมสำหรับการประเมินความปลอดภัยของระบบ AI

1
การวางแผน
2
การลาดตระเวน
3
การวิเคราะห์ช่องโหว่
4
การแสวงหาประโยชน์
5
การรายงาน
1

การวางแผน

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

กิจกรรมหลัก:

  • ขอรับการอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรอย่างชัดเจน
  • กำหนดขอบเขตของระบบ เป้าหมาย และเกณฑ์ความสำเร็จ
  • สร้างนโยบายการจัดการและการเก็บรักษาข้อมูลที่ปลอดภัย
  • ตกลงเกี่ยวกับกฎการมีส่วนร่วมและขั้นตอนการยกระดับ
  • ระบุการปฏิบัติตามข้อกำหนด/ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ (GDPR, HIPAA ฯลฯ)
2

การลาดตระเวน

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

กิจกรรมหลัก:

  • แมปส่วนประกอบของระบบและการบูรณาการ
  • เอกสารเปิดเผยจุดสิ้นสุดและอินเทอร์เฟซ API
  • ระบุประเภทโมเดล แหล่งข้อมูลการฝึกอบรม และไปป์ไลน์
  • ประเมินการตรวจสอบสิทธิ์ การบันทึก และการควบคุมการตรวจสอบ
  • ตรวจสอบเอกสาร ที่เก็บสาธารณะ และข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้อง
3

การวิเคราะห์ช่องโหว่

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

กิจกรรมหลัก:

  • ทดสอบเพื่อการฉีดทันทีและการรั่วไหลทันที
  • ประเมินข้อมูลเป็นพิษและความเสี่ยงในการหลีกเลี่ยงแบบจำลอง
  • ประเมินความทนทานต่อตัวอย่างที่ขัดแย้งกัน
  • ตรวจสอบการกำหนดค่าเริ่มต้นที่ไม่ปลอดภัย
  • วิเคราะห์เอาต์พุตของแบบจำลองสำหรับการรั่วไหลของข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
4

การแสวงหาประโยชน์

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

กิจกรรมหลัก:

  • ดำเนินการพยายามหาประโยชน์แบบพิสูจน์แนวคิดภายใต้การป้องกันที่ตกลงกันไว้
  • Simulate real-world attack scenarios (adversarial prompts, model extraction)
  • พาหะของการโจมตีเอกสารและพฤติกรรมของระบบ
  • ตรวจสอบผลกระทบต่อการรักษาความลับ ความสมบูรณ์ และความพร้อมใช้งาน
  • รักษากลไกการตรวจสอบและการย้อนกลับ
5

การรายงาน

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

กิจกรรมหลัก:

  • จัดลำดับความสำคัญของการค้นพบตามความรุนแรง แนวโน้ม และผลกระทบทางธุรกิจ
  • ให้คำแนะนำการแก้ไขที่ชัดเจนและคำแนะนำในการกำหนดค่าที่ปลอดภัย
  • รวมกรณีทดสอบที่ผ่านการฆ่าเชื้อและรายละเอียดการพิสูจน์แนวคิด
  • แนะนำการปรับปรุงการตรวจสอบและการตรวจจับ
  • ส่งมอบบทสรุปผู้บริหารและภาคผนวกทางเทคนิค

การพิจารณาด้านจริยธรรม

  • ทำงานภายใต้การอนุญาตและขอบเขตอย่างเป็นทางการเสมอ||ตรวจสอบอินพุตทั้งหมด
  • อย่าทดสอบระบบการผลิตโดยไม่ได้รับความยินยอมอย่างชัดแจ้ง
  • เคารพความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้และความเป็นเจ้าของข้อมูลตลอดเวลา
  • ลดการหยุดชะงักในการดำเนินธุรกิจให้เหลือน้อยที่สุด
  • ปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติในการเปิดเผยช่องโหว่ที่มีการประสานงาน
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.