Una valutazione di sicurezza AI / LLM è una valutazione pratica di applicazioni costruite su large language model - chatbot, copilot, pipeline RAG e agenti autonomi - per trovare debolezze come prompt injection, jailbreak, esfiltrazione di dati di addestramento e dati sensibili e uso insicuro dei tool. CyberXplore conduce test avversariali manuali e guidati da senior allineati all'OWASP Top 10 for LLM Applications, andando oltre gli scanner automatici per sondare come il tuo sistema si comporta sotto attacchi realistici e multi-step. Ogni ingaggio si conclude con linee guida di remediation prioritizzate e pronte per gli sviluppatori, un retest gratuito e una lettera di attestazione.
OWASP Top 10 for LLM ApplicationsOWASP WSTGNIST AI RMFMITRE ATLASEU AI Act
Perché CyberXplore
Solo tester senior (OSCP, CRTP, CREST)
Certificazione ISO 27001 & ISO 9001
Retest gratuito + lettera di attestazione
Scope e preventivo su misura in 24 ore
Perché è importante
Le funzionalità LLM ampliano la tua superficie d'attacco in modi che i pentest tradizionali trascurano - testo non attendibile, documenti recuperati e output dei tool possono tutti veicolare istruzioni nascoste che dirottano il modello.
La prompt injection indiretta attraverso fonti RAG, email o contenuti web permette agli attaccanti di indurre gli agenti a rivelare dati o invocare tool senza mai toccare la tua UI.
I sistemi agentici che possono chiamare API, eseguire codice o inviare messaggi trasformano un singolo jailbreak in impatto reale - transazioni fraudolente, esfiltrazione di dati o movimento laterale.
Regolatori, buyer enterprise e framework si aspettano sempre più un'assurance indipendente che le funzionalità AI gestiscano dati sensibili e input avversariale in sicurezza prima del lancio.
Allineato agli standard di settore: OWASP Top 10 for LLM Applications · OWASP WSTG · NIST AI RMF · MITRE ATLAS · EU AI Act
La nostra metodologia
01
Scoping e threat modeling
Mappiamo la tua architettura LLM - modelli, system prompt, fonti RAG, tool/funzioni, memoria e confini di fiducia - e definiamo casi di abuso, dati target e regole d'ingaggio.
02
Test di prompt injection e jailbreak
Creiamo manualmente payload di prompt injection diretti e indiretti, jailbreak, trucchi di encoding e attacchi multi-turn per aggirare guardrail, istruzioni di sistema e filtri sui contenuti.
03
Test di abuso di dati e tool
Sondiamo per esfiltrazione di dati sensibili e di addestramento, leakage del contesto RAG, permessi dei tool troppo ampi, SSRF e command injection tramite i tool ed eccessiva agency nei workflow autonomi.
04
Sfruttamento e dimostrazione dell'impatto
Concateniamo i finding in scenari d'attacco concreti - esfiltrando record, innescando azioni non autorizzate o avvelenando il retrieval - per mostrare l'impatto di business, non solo un rischio teorico.
05
Reportistica
Ricevi un report chiaro mappato sull'OWASP Top 10 for LLMs, con classificazioni di gravità, payload riproducibili, evidenze e linee guida di remediation pronte per gli sviluppatori.
06
Supporto alla remediation e retest
Consigliamo su guardrail, gestione di input/output e progettazione dei tool secondo il least-privilege, poi ritestiamo ogni problema per confermare che sia risolto - incluso gratuitamente.
Cosa testiamo
Prompt injection diretta e indiretta (inclusa injection via RAG e output dei tool)
Jailbreak, bypass di guardrail e filtri sui contenuti, estrazione del system prompt
Divulgazione ed esfiltrazione di dati sensibili e di addestramento
Gestione insicura dell'output (XSS, SSRF, injection tramite risposte del modello)
Uso insicuro di tool / funzioni ed eccessiva agency negli agenti
Sicurezza della pipeline RAG e del vector store (data poisoning, leakage del contesto)
Autenticazione, autorizzazione e isolamento multi-tenant delle funzionalità AI
Denial-of-service del modello, abuso dei costi di prompt e bypass del rate-limit
Rischi di supply chain in modelli, plugin e API AI di terze parti
Logging, monitoraggio e gestione di PII attorno alle interazioni LLM
Cosa ottieni
Executive summary per leadership e stakeholder
Finding tecnici dettagliati mappati sull'OWASP Top 10 for LLMs con gravità CVSS
Payload riproducibili di prompt injection e jailbreak con evidenze
Remediation prioritizzata e pronta per gli sviluppatori con linee guida sui guardrail
Raccomandazioni a livello di architettura per un uso sicuro dei tool e il design degli agenti
Retest gratuito con lettera di verifica della remediation
Lettera di attestazione per clienti, auditor e conformità
Esempio di deliverable
Cosa vedrai nel tuo report
Ogni engagement si conclude con un report chiaro e prioritizzato: finding classificati per severità con punteggi CVSS, asset coinvolti e stato di remediation - più un retest gratuito. I dati riportati di seguito sono illustrativi.
Finding per severità
15 total
Critical
0
High
5
Medium
7
Low
3
High · CVSS 8.2CX-1302
Prompt injection leads to data exfiltration
OWASP LLM01chatbot.example.comOpen
High · CVSS 8.1CX-1314
Insecure tool / function calling enables SSRF
CWE-918assistant-api.example.comOpen
Esempio illustrativo: ai / llm security assessment - anonimizzato su example.com.
Medium · CVSS 6.5CX-1308
System-prompt / instruction leakage
OWASP LLM07chatbot.example.comOpen
Vuoi il report di esempio anonimizzato completo? Lo includeremo nel tuo preventivo.
“As an early-stage team we needed real depth, not a checkbox scan. They hardened our LLM product and walked us through every fix.”
Hardened in 30 days
FC
Founder & CTO
Early-stage AI startup · Seed · LLM product
AI / ML
Certificazioni dei nostri tester
OSCP
CRTP
CREST
CEH
eWPTX
ISO 27001
ISO 9001
Domande frequenti
È un test di sicurezza pratico di applicazioni che usano large language model - chatbot, copilot, sistemi RAG e agenti AI. Sondiamo in modo avversariale prompt injection, jailbreak, fuga di dati e uso insicuro dei tool per trovare debolezze uniche dei sistemi basati su LLM, poi forniamo linee guida di remediation prioritizzate.
