PENTEST DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Pentest de sistemas com IA: LLMs, agentes e integrações

Sistemas baseados em IA (modelos de linguagem, agentes autônomos e suas integrações) introduzem uma superfície de ataque nova: injeção de prompt, vazamento de dados de treinamento, abuso de ferramentas conectadas, manipulação de saídas e custos descontrolados. Testes tradicionais não cobrem esses vetores; a Baikal os testa com metodologia própria e especializada.

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Riscos específicos que testamos

Metodologia própria, inspirada nas técnicas do OWASP Top 10 for LLM Applications e do OWASP Top 10 for Agentic Applications (ASI), e nas diretrizes do NIST AI Risk Management Framework (AI RMF).

Injeção de prompt (Prompt Injection)

Ataques diretos e indiretos que manipulam instruções para contornar o comportamento esperado do modelo - inclusive via conteúdo externo que a IA lê (documentos, páginas, e-mails).

Vazamento de dados sensíveis (Data Disclosure)

Exposição de dados de treinamento, de contexto ou de outros usuários através das respostas do sistema.

Abuso de ferramentas conectadas (Excessive Agency)

Exploração de funções e integrações que o agente pode acionar, indo além do escopo pretendido.

Contorno de guardrails (Jailbreaking)

Testes para verificar se as barreiras de segurança e conteúdo configuradas resistem a tentativas de burla.

Confiabilidade e Segurança da Saída (Misinformation + Insecure Output Handling)

Indução de respostas incorretas ou enganosas (desinformação e alucinação) através de entradas manipuladas; e testes que provocam saídas capazes de atacar os sistemas que as consomem sem validação.

Segurança de integrações e APIs

Avaliação das APIs e integrações que conectam o sistema de IA a outros serviços e dados da empresa.

Envenenamento de Contexto (RAG)

Injeção de instruções maliciosas em documentos e bases de dados lidas pela IA, comprometendo o sistema de recuperação de informação (Indirect Prompt Injection).

Vazamento de System Prompt (System Prompt Leakage)

Técnicas para contornar proteções e forçar a IA a revelar seus metaprompts, regras de negócio ocultas e lógicas proprietárias.

Abuso de Consumo (Denial of Wallet)

Testes controlados para identificar desvios lógicos que permitam forçar a IA a entrar em loops de processamento, gerando riscos de custos financeiros excessivos em APIs.

Por que é diferente de um pentest tradicional

Um pentest de aplicação tradicional testa código, autenticação e infraestrutura previsíveis. Sistemas com IA respondem de forma probabilística e aprendem com o contexto, e exigem técnicas próprias para testar como o modelo interpreta instruções, lida com dados sensíveis e reage a manipulações que não existem em software convencional. Nossa metodologia se inspira em referenciais internacionais específicos para IA: OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP Top 10 for Agentic Applications (ASI), MITRE ATLAS (táticas adversariais contra IA) e as diretrizes do NIST AI RMF.

OWASP Top 10 for LLM Applications

OWASP Top 10 for Agentic Applications (ASI)

MITRE ATLAS

NIST AI RMF

Testamos agentes de verdade, não só chatbots

Quando um sistema de IA pode executar ações (chamar ferramentas, acessar APIs, rodar código, orquestrar outros agentes), a superfície de ataque cresce muito além do texto. A Baikal testa essa camada a fundo: requisições forçadas a serviços internos (SSRF) através das ferramentas, isolamento do cofre de credenciais acessível ao agente e abuso da coordenação entre múltiplos agentes. É o que separa um teste de segurança de IA de verdade de uma checagem superficial de chatbot.

Como se conecta ao restante do seu programa

Sistemas de IA mudam a cada nova ferramenta, prompt ou versão de modelo, e cada mudança reabre a superfície de ataque. Por isso o Pentest de IA rende mais dentro de um ciclo recorrente.

Avulso ou dentro do Programa Anual

Pode ser contratado como projeto isolado ou incorporado ao calendário do Programa Anual de Segurança, junto aos demais testes.

Gerenciado por Cyber Reports

Acompanhamento em tempo real, com cada vulnerabilidade entregue assim que validada, no mesmo padrão dos demais pentests da Baikal.

O que você recebe ao final

Relatório técnico com PoC

Evidências detalhadas com prova de conceito para cada vulnerabilidade encontrada no sistema de IA.

Mapa de Superfície de Ataque de IA

Visão do modelo, das ferramentas, das integrações e dos fluxos de dados testados.

Sumário executivo

Visão em linguagem de negócio para apresentar riscos e prioridades à liderança.

Classificação de riscos

Cada achado classificado como Crítico, Alto, Médio ou Baixo.

Plano de ação priorizado

Passos claros de correção, organizados por prioridade e impacto.

Reteste incluído

Validação das correções aplicadas, no mesmo padrão dos demais pentests da Baikal.

Perguntas sobre o Pentest de IA

O que é um pentest de IA?

É um teste de segurança focado em sistemas baseados em IA, avaliando riscos como injeção de prompt, vazamento de dados e abuso de ferramentas conectadas.

Vocês testam LLMs próprios e de terceiros?

Sim. Testamos aplicações que usam modelos próprios ou de terceiros, avaliando como o modelo se comporta dentro da sua aplicação e das integrações que ele aciona.

O teste cobre agentes com ferramentas?

Sim. Avaliamos como agentes autônomos usam as ferramentas e funções conectadas, buscando abusos e escaladas indevidas.

Serve para conformidade?

Sim. As evidências geradas apoiam auditorias, certificações e questionários de segurança que envolvem o uso de IA, e os relatórios podem nomear as referências regulatórias aplicáveis, conforme o contexto do cliente.

Vocês seguem algum padrão internacional para testar IA?

Sim. Nossa metodologia própria se inspira em referenciais internacionais específicos para IA, como o OWASP Top 10 for LLM Applications e o OWASP Top 10 for Agentic Applications (ASI), além das boas práticas que já aplicamos em pentests tradicionais.