Безопасность LLM — это не чек-лист вендора, а результат ручной проверки. Пентест ИИ и LLM-приложений — это проверка безопасности продуктов на базе больших языковых моделей: чат-ботов, ассистентов, RAG-систем. Мы находим prompt-инъекции, утечки системного промпта и данных, обход ограничений и небезопасную обработку вывода модели, то есть то, что не увидит ни один классический сканер. Каждую находку подтверждаем эксплуатацией — это полноценный аудит LLM-приложения, а не автоматический скан, — и сопровождаем рекомендациями.
Безопасность LLM: что входит в проверку
ИИ-приложение — новая и плохо изученная поверхность атаки: модель принимает недоверенный текст и может выполнить его как инструкцию. Поэтому проверяем всю цепочку, от пользовательского ввода до действий, которые совершает модель:
- Prompt-инъекции, прямые и косвенные (через документы, веб-страницы, данные RAG).
- Утечка системного промпта и конфиденциальных инструкций.
- Утечка данных: доступ к чужим сессиям, документам, данным других пользователей.
- Обход ограничений (jailbreak): генерация запрещённого контента, обход политик.
- Небезопасная обработка вывода: XSS, SSRF, выполнение кода через ответ модели.
- Отравление контекста и RAG, подмена источников знаний.
Что мы находим чаще всего
За каждым проектом стоит список конкретных находок. Вот что встречаем регулярно:
- Prompt injection, прямая и непрямая: переопределение инструкций через ввод, документы, вывод инструментов.
- Утечка системного промпта и данных: раскрытие внутренних инструкций и чувствительной информации.
- Небезопасная обработка вывода: ответ модели уходит в shell, SQL или HTML без проверки.
- Джейлбрейки и обход ограничений: снятие защитных фильтров ролевыми и многошаговыми атаками.
- Уязвимости плагинов и функций: избыточные права инструментов, которые вызывает модель.
- Отравление данных и RAG: влияние на поведение через загружаемый контент.
Как устроен наш пентест ИИ и LLM-приложений
- Согласование и границы (scope). Определяем цели, объекты и правила, чтобы работа была легальной, безопасной и била точно в реальный бизнес-риск.
- Разведка и картирование. Собираем полную поверхность атаки в границах проекта, пока ничего не эксплуатируя.
- Ручная эксплуатация. Специалисты руками выстраивают цепочки уязвимостей, выходят далеко за пределы автосканеров и доказывают реальное воздействие.
- Анализ и отчёт. Каждую находку приоритизируем по CVSS, привязываем к бизнес-риску, описываем с шагами воспроизведения и рекомендациями.
- Поддержка и бесплатный ретест. Помогаем команде с исправлениями и повторно проверяем, что уязвимости действительно закрыты.
Инструменты и техники
Собственные наборы промптов-инъекций, инструменты для fuzzing LLM, разбор всей цепочки (промпт, плагины, RAG, вывод), OWASP LLM Top 10 как методология. Автоматику пускаем только первым проходом: основную ценность даёт ручной анализ и понимание бизнес-логики.
Что вы получаете
На выходе — отчёт с приоритизированным списком уязвимостей, воспроизведением каждой находки, оценкой бизнес-риска и понятными рекомендациями для разработчиков и ML-инженеров. После устранения проводим бесплатный повторный тест.
Пентест LLM особенно важен, если ваш ассистент имеет доступ к данным клиентов, внутренним системам или может совершать действия от имени пользователя.
Кому нужен пентест ИИ и LLM-приложений
- Продуктам со встроенным чат-ботом или ассистентом
- Командам, интегрирующим LLM в бизнес-процессы
- Сервисам с автономными ИИ-агентами и инструментами
- Компаниям, готовящимся к требованиям по ИИ (EU AI Act, 152-ФЗ)
Стандарты и методологии
Работаем не на глаз, а по признанным отраслевым методологиям безопасности ИИ:
- OWASP Top 10 for LLM Applications (2025) — эталонный список рисков LLM: prompt-инъекции, утечка данных, отравление, небезопасный вывод.
- OWASP Agentic Security / MAESTRO — риски автономных агентов и мульти-агентных систем.
- MITRE ATLAS — матрица тактик и техник атак на системы машинного обучения.
- NIST AI Risk Management Framework — управление рисками ИИ на уровне процессов.
Смежные услуги и инструмент
Для атак на автономных агентов см. тестирование безопасности ИИ-агентов и red teaming LLM. А чтобы контролировать действия агентов в рантайме, мы сделали файрвол Airlock.
Стоимость и заказ
Стоимость услуги «Пентест ИИ и LLM-приложений» зависит от объёма и глубины работ и фиксируется заранее, без скрытых доплат. Чтобы заказать пентест ИИ и LLM-приложений и узнать точную цену, оставьте заявку: бесплатно проконсультируем, согласуем границы и рассчитаем стоимость под ваш бюджет и сроки.