Pentest de LLM, Red Team adversarial, governança ISO 42001 e monitoramento contínuo — desenhados para o stack de IA real, não adaptados de testes web.
Agendar diagnóstico de IATodo provedor de security testing promete encontrar vulnerabilidades. Poucos conseguem garantir que cada achado no relatório é real, explorável e corretamente priorizado — essa é a diferença entre um relatório que gera ação e um relatório que gera retrabalho.
Um único falso positivo que chega ao cliente não é ruído operacional: é erosão de confiança. O cliente perde horas investigando algo que não existe, questiona os outros achados por tabela, e o custo reputacional supera o valor do engagement inteiro. Nossa metodologia parte de uma premissa inegociável — nenhum finding chega ao cliente sem evidência mecânica que o torne defensável.
A maioria das ferramentas trata "achado" como uma categoria só. Nós tratamos como quatro problemas distintos — porque cada um destrói valor de um jeito diferente.
Achado que não existe no ambiente. Mina a confiança diretamente.
Vulnerabilidade real não reportada. O pior cenário: o cliente fica exposto sem saber.
A vulnerabilidade existe, mas não é explorável naquele contexto. Operacionalmente, custa o mesmo tempo que um FP.
500 achados reais sem priorização valem, na prática, o mesmo que 500 falsos positivos.
Avaliações genéricas combatem só o FP. Nós tratamos os quatro.
O diferencial não é uma promessa de marketing — é um pipeline com cinco componentes que trabalham juntos.
Antes de qualquer teste, mapeamos o que está instalado e autorizado por política, quais controles estão ativos e com qual cobertura, como a rede é segmentada e como identidade/MFA estão configurados. É isso que permite distinguir "RustDesk instalado" de "RustDesk autorizado por política, com hash verificado". Sem esse contexto, os dois parecem idênticos.
Cada finding recebe um score calculado por seis blocos independentes — inventário autorizado, comportamento dos controles ativos, allowlist formal, explorabilidade real no segmento, configuração de identidade/MFA e padrão histórico do setor. O score não decide, ele informa.
O analista vê o score, as razões que o compõem e quatro opções mapeadas diretamente para a taxonomia: confirmar, rejeitar como FP (com justificativa obrigatória), reclassificar como irrelevante ou reajustar prioridade. Score alto exige justificativa registrada para auditoria.
Cada decisão alimenta uma base de padrões por setor e porte. O sistema aprende, por exemplo, que um comportamento é legítimo em 80% dos bancos médios, mas em apenas 17% dos hospitais — e aplica esse conhecimento desde o primeiro dia em um cliente novo. A confiança no padrão cresce com volume e decai com o tempo (meia-vida de 18 meses), acompanhando a mudança do cenário.
As decisões entram em fila assíncrona, são agregadas a cada 6 horas em staging e só vão a produção após seis gates de qualidade: volume mínimo, diversidade de analistas, diversidade de engagements, detecção de viés individual, consistência temporal e verificação de mudança abrupta. Um monitor diário rebaixa automaticamente regras que começam a divergir do comportamento recente.
Cada achado vem com a evidência mecânica que justifica sua presença.
VP-I e VP-MP são filtrados antes de virarem ticket.
Quanto mais engagements no seu setor, mais preciso o resultado — sem reconstruir do zero.
Toda decisão registrada, pronta para compliance.
Adaptado da pesquisa de Schneier et al. (2025), nossa Promptware Kill Chain mapeia como adversários reais comprometem sistemas de IA — do prompt injection inicial à exfiltração total.
Do teste ofensivo proativo à governança contínua, cada pilar protege uma dimensão diferente do seu programa de IA.
OWASP LLM Top 10, prompt engineering adversarial e análise de infraestrutura — encontramos as falhas antes do atacante.
Simulação completa da Promptware Kill Chain — operadores humanos exploram seu sistema como o atacante real faria.
Diagnóstico AI-VRM da postura de segurança, arquitetura e exposição em sistemas próprios e de terceiros.
Frameworks regulatórios (EU AI Act, PL 2338), políticas de uso responsável e gestão de risco para adoção de IA.
Roadmap de segurança de IA, relatórios para o conselho e avaliação de maturidade — orientação de nível C-suite.
21 incidentes catalogados. 15 com 4+ estágios de kill chain. 57% mantiveram persistência ativa após detecção inicial.
Sugestões de código malicioso levando à execução arbitrária de comandos em máquinas de desenvolvedores.
Movimento lateral pelo Google Workspace sem interação do usuário via prompt injection.
Uso da memória de conversação como um canal persistente de comando e controle para operações adversárias.
Exploração do assistente de código com IA para executar comandos arbitrários em máquinas de desenvolvedores.
Seja você implantando seu primeiro LLM ou gerenciando IA empresarial em escala, nosso time está pronto para ajudá-lo a protegê-la.
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