Testy penetracyjne aplikacji LLM: sprawdź, czy Twojego asystenta AI da się przejąć

Aplikacja oparta na modelu językowym przyjmuje tekst użytkownika jako instrukcję, więc granica między danymi a poleceniem się zaciera. Testujemy ją według OWASP Top 10 dla LLM, sprawdzając zarówno sam model, jak i jego integracje z danymi i narzędziami.

Klasyczny skaner tu nie wystarczy, bo ryzyko nie leży w pojedynczym żądaniu, lecz w sposobie, w jaki model interpretuje treść. Pracujemy więc na scenariuszach, w których napastnik próbuje przejąć kontrolę nad zachowaniem aplikacji.

Najważniejsza klasa ryzyka to prompt injection: bezpośredni, gdy użytkownik wprost manipuluje poleceniem, oraz pośredni, gdy złośliwa instrukcja ukrywa się w danych, które model pobiera. Sprawdzamy, czy da się w ten sposób obejść reguły lub wyciągnąć ukryty prompt systemowy.

Testujemy też wyciek danych: czy model nie ujawnia treści, do których użytkownik nie powinien mieć dostępu, w tym danych innych użytkowników lub informacji z bazy wiedzy. To częsty skutek nadmiernego zaufania do tego, co model dostaje w kontekście.

Gdy model może wywoływać narzędzia, wysyłać zapytania lub uruchamiać akcje, pojawia się ryzyko nadmiernej sprawczości. Sprawdzamy, czy aplikacja nie pozwala wymusić operacji, której użytkownik nie powinien móc wykonać, oraz czy wynik modelu jest bezpiecznie obsługiwany.

Niebezpieczne potraktowanie odpowiedzi modelu, na przykład wykonanie jej jako kodu albo zapytania, potrafi zamienić podatność w pełne przejęcie. Dlatego patrzymy nie tylko na sam model, ale na cały łańcuch wokół niego.

Raport opisuje każdy scenariusz ataku z dowodem i konkretnym wpływem na biznes, wraz z rekomendacjami obejmującymi prompt systemowy, walidację, ograniczenie uprawnień i filtrowanie danych. Tłumaczymy ryzyko językiem decyzji, nie tylko techniki.

Aplikację z LLM warto testować przed udostępnieniem funkcji użytkownikom oraz po każdej zmianie modelu, promptu systemowego lub integracji. Każda z tych zmian może otworzyć nową ścieżkę nadużycia.