Serviços de AI Red Team
Testes de segurança adversarial para sistemas de IA e aprendizagem automática. Encontramos as vulnerabilidades antes dos atacantes.
O problema
Os sistemas de IA introduzem superfícies de ataque que os testes de segurança tradicionais ignoram completamente. Os modelos podem ser manipulados através de entradas adversariais, os dados de treino podem ser envenenados, prompts podem ser injetados para contornar os controlos de segurança, e os pesos dos modelos podem ser extraídos por atacantes determinados.
Os testes de penetração padrão não cobrem estes riscos. São necessários especialistas que compreendam tanto a cibersegurança como a aprendizagem automática a um nível profundo.
O que testamos
Adversarial Machine Learning
- Ataques de evasão contra classificadores e detetores
- Geração de exemplos adversariais e transferibilidade
- Avaliação da robustez dos modelos e testes de resistência
- Manipulação de saídas e classificação incorreta
Segurança de LLM
- Injeção de prompts (direta e indireta)
- Técnicas de jailbreak e evasão de segurança
- Exfiltração de dados por manipulação de conversação
- Extração do prompt de sistema e confusão de papel
Integridade dos dados de treino
- Envenenamento de dados e injeção de backdoors
- Ataques de manipulação de rótulos
- Proveniência dos dados e revisão da cadeia de fornecimento
- Extração de dados privados (inferência de pertença, inversão de modelo)
Cadeia de fornecimento de IA
- Segurança dos repositórios de modelos (Hugging Face, model zoos)
- Análise de vulnerabilidades de dependências e bibliotecas
- Vetores de ataque de serialização e desserialização
- Avaliação da segurança do pipeline MLOps
A nossa metodologia
- Âmbito & Reconhecimento – Compreender a sua arquitetura de IA, modelo de ameaça e ativos críticos
- Planeamento de ataque – Desenvolver cenários de ataque personalizados com base em inteligência real sobre ameaças
- Execução – Realizar testes adversariais nas camadas de modelo, dados e infraestrutura
- Análise & Relatório – Documentar as descobertas com níveis de gravidade, exploits de prova de conceito e orientações de remediação
- Apoio à remediação – Trabalhar com a sua equipa para corrigir as vulnerabilidades identificadas
Modelos de envolvimento
Avaliação direcionada
Testes direcionados de um modelo, API ou pipeline específico. Ideal para revisão de segurança pré-lançamento ou avaliação de um componente de alto risco.
Duração: 2–4 semanas
Red Team completo
Envolvimento adversarial abrangente cobrindo todo o seu património de IA – modelos, dados, infraestrutura e pipeline MLOps.
Duração: 6–12 semanas
Red Team contínuo
Testes adversariais contínuos numa base de contrato de serviço. Avaliações regulares à medida que implementa novos modelos e atualiza os existentes.
Duração: Contínua (ciclos trimestrais ou mensais)
Porquê a LittleData
- Profunda expertise na intersecao entre ciberseguranca e aprendizado de maquina
- Testes adversariais reais, nao apenas escaneamento automatizado
- Relatorios claros e acionaveis com orientacoes de remediacao
- Experiencia em setores regulamentados — servicos financeiros, saude, governo
Pronto para testar as suas defesas de IA?
Fale com a nossa red team sobre uma avaliação adversarial.