Avaliações de segurança e tratamento de dados LLM para aplicativos de IA, produtos SaaS e agentes. Descubra onde o acesso, as ações e os dados do cliente podem dar errado e, em seguida, forneça à sua equipe evidências de que ela pode agir.
A avaliação e engenharia de IA são a nossa base. A avaliação de segurança traz a mesma disciplina aos limites do seu produto.
01A avaliação
O modelo é uma parte do sistema.
Uma auditoria de segurança AI SaaS examina o aplicativo, seus fluxos de trabalho de IA e os dados que eles tocam. Concordamos quais verificações se aplicam ao seu produto e relatamos explicitamente as áreas não testadas.
Injeção imediata e limites do agente
Teste se prompts não confiáveis, documentos recuperados ou saídas de ferramentas podem alterar a tarefa autorizada de um assistente.
Injeção imediata direta e indireta
Permissões de ferramentas e limites de aprovação
Ações não intencionais, novas tentativas e efeitos colaterais
Isolamento de clientes e inquilinos
Verifique se os usuários e agentes podem acessar apenas os registros, documentos e ações que suas funções permitem.
Autenticação e autorização em nível de objeto
Recuperação entre locatários, caches e acesso a arquivos
Tratamento de sessões e operações privilegiadas
Manipulação de dados e configurações do provedor
Rastreie os dados do cliente por meio do aplicativo, provedores de modelo, registro, análise e armazenamento.
Caminhos de coleta, retenção e exclusão
Configurações de uso de treinamento e termos do provedor de suporte
Compartilhamento de terceiros, registros e exposição de dados confidenciais
Segurança de aplicativos e APIs
Revise o aplicativo em torno do modelo, incluindo as interfaces que aceitam dados e executam ações.
Validação de entrada e manipulação de saída gerada
Segredos, dependências, uploads e configuração
Limites de taxas, limites de recursos e controles de abuso
Recuperação e qualidade de dados
Avalie se o sistema recupera evidências permitidas e relevantes e preserva o significado ao processar dados.
Procedência da fonte e documentos obsoletos ou conflitantes
Suporte a citações e respostas não suportadas
Precisão de extração, integridade e significado do esquema
Comportamento do produto sob falha
Avalie como o fluxo de trabalho de IA se comporta quando evidências, ferramentas ou provedores falham e após uma correção proposta.
Tarefa representativa e casos de regressão
Abstenção, escalonamento e comportamento de falha segura
Repetibilidade, conclusão de tarefas e limites operacionais
02Reivindicações de dados, específicas
O que acontece com os dados do cliente?
Processar uma solicitação, reter um registro, compartilhar dados com um provedor e usar dados para treinamento são atividades diferentes. Uma avaliação útil identifica a afirmação, as evidências e os limites.
Perguntas que podemos investigar dentro de um escopo acordado
Pergunta
Evidências para examinar
O que o relatório distingue
O conteúdo do cliente é usado para treinamento?
Caminhos de dados, configurações do provedor, termos aplicáveis e registros disponíveis.
Configuração observada, declarações contratuais e comportamento que não podemos inspecionar.
Um cliente pode acessar os dados de outro?
Testes de autorização em APIs, recuperação, armazenamento e caches.
As funções e caminhos testados, incluindo quaisquer lacunas no acesso ou cobertura.
O que resta após a exclusão?
Fluxos de trabalho de exclusão, logs, retenção de provedor, backups e exceções documentadas.
Comportamento de exclusão verificado versus retenção que depende da política ou de terceiros.
Os dados extraídos ou gerados estão corretos?
Casos de referência representativos, verificações em nível de campo e suporte de origem.
Qualidade medida no conjunto de avaliação, separada das descobertas de segurança e privacidade.
03O que sua equipe mantém
Descobertas que você pode investigar. Correções que você pode testar novamente.
Escopo e mapa de fluxo de dados
A versão do produto avaliada, ambientes, sistemas autorizados, caminhos de dados e exclusões.
Descobertas apoiadas por evidências
Problemas priorizados com componentes afetados, evidências de reprodução, impacto nos negócios e correções recomendadas.
Registro de avaliação e reteste
Casos acordados, comportamento observado, configurações, questões não resolvidas e resultados para correções testadas novamente dentro do escopo.
Transferência pronta para decisão
Um resumo executivo, relatório técnico e próximas ações. Um resumo público separado pode ser preparado quando acordado e apoiado por evidências.
O teste começa com autorização por escrito, sistemas alvo, ações permitidas e condições de parada. Utilizamos dados sintéticos ou aprovados e registramos os limites de acesso disponíveis.
O escopo mapeia verificações relevantes para o OWASP ASVS e considera a orientação do OWASP para LLM e riscos de agente. O relatório nomeia as versões e requisitos realmente utilizados.
Mapeie o fluxo de trabalho de IA, fluxos de dados, permissões e perguntas que a avaliação deve responder.
Teste e revisão
Execute verificações acordadas, examine as evidências de apoio e separe os problemas observados das preocupações não verificadas.
Priorizar e testar novamente
Explique o impacto, proponha correções e registre o resultado dos novos testes acordados em relação ao sistema atualizado.
Entregar a decisão
Apresentar conclusões, limitações restantes e um plano prático de próxima ação.
05Crachás de avaliação
Uma reclamação deve levar à sua evidência.
Um crachá de avaliação Rubrex deve identificar um produto específico revisado e vincular a um registro público com escopo, datas, resumo de evidências e status atual. Não pode significar “risco zero” ou “nenhuma utilização de dados”.
A elegibilidade do crachá depende de critérios documentados e evidências de reteste. Qualquer alteração material no sistema avaliado requer a revisão das reivindicações afetadas.
É uma avaliação do escopo da segurança do aplicativo de um produto de IA, dos limites do modelo e do agente e do tratamento de dados do cliente. A Rubrex também pode avaliar a recuperação, os dados estruturados e a qualidade da saída em relação aos requisitos acordados. O relatório separa as descobertas de segurança dos resultados de qualidade.
Você pode verificar se os dados do cliente não são usados para treinamento de modelo?+
Podemos revisar os fluxos de dados do aplicativo, configurações relevantes do fornecedor, contratos e evidências técnicas disponíveis para uma declaração de uso de treinamento definida com precisão. Uma declaração de provedor é rotulada como tal. Não podemos provar o comportamento interno não divulgado de um fornecedor a partir de um teste de aplicação ou estender uma descoberta além da configuração avaliada.
Isso faz parte do AI Reliability Sprint?+
As auditorias de segurança têm escopo separado. O Sprint continua sendo uma avaliação de 10 dias úteis de um caso de uso. Se ambos forem necessários, concordamos como os casos de avaliação, as verificações de segurança e os resultados se encaixam antes do início do trabalho.
Você usa IA para executar a auditoria?+
A automação e a análise assistida por IA podem apoiar o trabalho acordado. As descobertas necessitam de provas reproduzíveis e de revisão; os julgamentos gerados pelo modelo ou os resultados do scanner por si só não são suficientes para fundamentar uma afirmação de avaliação. Quaisquer ferramentas que processem dados do cliente devem ser acordadas antes do uso.
De que acesso e autorização você precisa?+
Acordamos os sistemas alvo, testes permitidos, contas de teste, tempo, condições de parada e termos de dados por escrito. Dependendo do escopo, as entradas úteis incluem arquitetura, código, configuração do provedor e um ambiente de teste com dados sintéticos ou aprovados. As limitações de acesso são registradas no relatório.
Um crachá de avaliação garante segurança ou conformidade?+
Não. Um crachá deve referir-se a uma avaliação específica e datada e a um registro de verificação pública explicando seu escopo e status. Ele não pode prometer vulnerabilidades zero, estabelecer conformidade legal ou substituir a certificação SOC 2 ou ISO. O pagamento compra a avaliação, não um resultado aprovado.
Pesquisa relacionada
Segurança LLM e testes de abuso de bot.
Injeção imediata, ações não autorizadas de ferramentas e abuso de custos automatizados afetam diferentes limites. Uma avaliação acordada pode examinar decisões de acesso, limites de recursos e resultados de ferramentas juntamente com o comportamento do modelo. Nosso guia prático mostra como definir um teste, coletar evidências e verificar uma solução proposta.
Conte-nos o que você está construindo e a decisão que precisa tomar. Se houver um ajuste, enviaremos um e-mail para você agendar uma ligação de definição de escopo de 20 minutos. Nenhum acesso ao sistema é necessário para esta primeira conversa.
O que discutiremos
Seu caso de uso e o problema que você está vendo.
As evidências que você possui e o que testar primeiro.
Se um Sprint, auditoria ou compromisso de engenharia é adequado.