Encontre as falhas do seu LLM
antes que um atacante encontre
Avaliação ofensiva sistemática de sistemas de IA — OWASP LLM Top 10, prompt engineering adversarial e auditoria de infraestrutura. Evidência reproduzível, classificação AI-VRM e plano de correção priorizado.
Do reconhecimento à classificação de risco
Cada fase produz evidência. Cada evidência alimenta a próxima — sem retrabalho, sem suposições.
Mapear a superfície do modelo
Endpoints, system prompts, plugins, RAG e fluxo de dados — documentados antes do primeiro teste.
surface_map.jsonTestar as dez categorias
Prompt injection, output handling, data poisoning, model DoS — cobertura sistemática e reproduzível.
findings.md · 10/10Auditar o stack que sustenta o modelo
Gateways, model serving, vector DBs, segredos e isolamento — onde mora a maioria das falhas críticas.
stack_audit.logTraduzir achados em decisão
Severidade, explorabilidade e impacto ao negócio numa matriz que prioriza o que corrigir primeiro.
risk_matrix.csvOWASP LLM Top 10 — testado, evidenciado, priorizado
Cada categoria é exercitada com técnicas reais observadas em incidentes 2025–26, com PoC reproduzível e classificação de risco AI-VRM.
Prompt Injection
Ataques diretos e indiretos que manipulam o comportamento, contornam guardrails ou disparam ações não intencionadas.
Tratamento Inseguro de Saída
Falhas de validação que levam a XSS, SSRF, execução de código ou escalação em sistemas downstream.
Envenenamento de Treinamento
Manipulação de dados de pré-treino, fine-tuning ou embedding para introduzir vieses ou backdoors.
Negação de Serviço do Modelo
Operações intensivas que degradam desempenho, inflam custos ou interrompem o serviço.
Supply Chain
Modelos pré-treinados, datasets, plugins e extensões de terceiros que introduzem vulnerabilidades.
Divulgação de Dados Sensíveis
Exposição de PII, segredos ou system prompts via respostas ou canais laterais.
Design Inseguro de Plugins
Integrações de ferramentas que permitem ações não autorizadas ou execução de código.
Agência Excessiva
Sistemas com permissões ou autonomia além do escopo pretendido — exploráveis para ações arbitrárias.
Dependência Excessiva
Confiança em saídas do LLM sem validação — desinformação, vulnerabilidades, decisões incorretas.
Roubo de Modelo
Extração, replicação ou exfiltração não autorizada de modelos proprietários e pesos.
O que você recebe ao final
Nada de relatório genérico. Cada entregável é endereçado ao público certo — do board ao engenheiro.
Sumário para o board
Análise de impacto ao negócio, top riscos e exposição financeira — em 2 páginas, linguagem de C-suite.
board_summary.pdfAchados com PoC
Cada vulnerabilidade com prova de conceito reproduzível, request/response logs e classificação CVSS+AI-VRM.
findings_full.mdMatriz AI-VRM
Severidade × explorabilidade × impacto, com priorização P0/P1/P2 e SLA sugerido por categoria.
risk_matrix.csvPlano 30/60/90
Ações concretas por finding, com dono, esforço e janela. Inclui workshop de readout com seu time.
remediation_plan.xlsxTeste seus sistemas de IA antes dos atacantes
Agende um pentest de IA/LLM e obtenha uma visão completa da sua superfície de ataque — de prompt injection a roubo de modelo.
Solicitar pentest de IA