Δεν αφορά πλέον μόνο τα LLMs σας. Ο κώδικας που δημιουργείται από AI κυκλοφορεί με κρυφές ευπάθειες. Αυτόνομοι agents δρουν χωρίς επίβλεψη. Μολυσμένα μοντέλα εισέρχονται στην αλυσίδα εφοδιασμού σας χωρίς να εντοπιστούν. Το SECURE-AI Framework v2 καλύπτει και τις τέσσερις επιφάνειες επίθεσης—εφαρμογές LLM, λογισμικό vibe-coded, agentic συστήματα και την αλυσίδα εφοδιασμού AI—γιατί οι επιτιθέμενοι δεν περιορίζονται σε μία.
Οι επιθέσεις prompt injection μπορούν να κάνουν το LLM σας να εκτελέσει ανεπιθύμητες ενέργειες ή να διαρρεύσει ευαίσθητα δεδομένα—και νέες τεχνικές εμφανίζονται εβδομαδιαίως.
Οι developers σας χρησιμοποιούν Cursor, Copilot και Claude Code καθημερινά. Κάθε γραμμή κώδικα που δημιουργείται από AI είναι μια πιθανή ευπάθεια που κανείς δεν εξέτασε.
Αυτόνομοι agents με πρόσβαση σε εργαλεία μπορούν να χειραγωγηθούν ώστε να εξάγουν δεδομένα, να κλιμακώσουν δικαιώματα ή να εκτελέσουν μη εξουσιοδοτημένες ενέργειες.
Η αλυσίδα εφοδιασμού AI σας δεν είναι ελεγμένη. Μολυσμένα μοντέλα στο Hugging Face, παραποιημένα datasets και κακόβουλες βιβλιοθήκες AI εισέρχονται στη στοίβα σας χωρίς έλεγχο.
Ασφάλεια τεσσάρων πυλώνων που καλύπτει ολόκληρη την επιφάνεια επίθεσης AI. Εφαρμογές LLM, κώδικας που δημιουργείται από AI, αυτόνομοι agents και αλυσίδα εφοδιασμού AI—αξιολόγηση, δοκιμή, ενίσχυση και παρακολούθηση.
Χαρτογράφηση ολόκληρης της επιφάνειας επίθεσης AI σε όλους τους τέσσερις πυλώνες—LLM endpoints, repositories vibe-coded, αλυσίδες εργαλείων agents και εξαρτήσεις αλυσίδας εφοδιασμού μοντέλων/δεδομένων.
Red team κάθε φορέα. Prompt injection και jailbreaks σε LLMs. Σάρωση ευπαθειών σε κώδικα AI. Κατάχρηση εργαλείων και κλιμάκωση δικαιωμάτων σε agents. Έλεγχοι προέλευσης σε μοντέλα και datasets.
Άμυνα σε βάθος σε όλους τους πυλώνες: guardrails εισόδου/εξόδου για LLMs, πολιτικές ασφαλούς κωδικοποίησης για AI assistants, πρόσβαση ελάχιστων δικαιωμάτων σε εργαλεία agents και επαληθευμένες pipelines αλυσίδας εφοδιασμού.
Συνεχής παρακολούθηση σε όλη τη στοίβα AI. Ανίχνευση prompt injection, σήμανση μη ασφαλών AI commits, ειδοποίηση για μη εξουσιοδοτημένες ενέργειες agents και παρακολούθηση ακεραιότητας αλυσίδας εφοδιασμού.
Μια προσέγγιση τεσσάρων πυλώνων στην ασφάλεια AI που καλύπτει ολόκληρη την επιφάνεια επίθεσης AI. Συνδυάζει επιθετικές δοκιμές με αμυντική ενίσχυση σε εφαρμογές LLM, κώδικα AI, αυτόνομους agents και αλυσίδα εφοδιασμού AI.
Έχετε αναπτύξει LLMs στην παραγωγή, οι developers σας χρησιμοποιούν AI coding assistants καθημερινά, χτίζετε αυτόνομους agents ή εξαρτάστε από μοντέλα AI και datasets τρίτων. Θέλετε να βρείτε ευπάθειες σε ολόκληρη τη στοίβα AI σας πριν τους επιτιθέμενους—και χρειάζεστε εξειδίκευση σε AI security, όχι γενικό penetration testing.
Το παραδοσιακό pentesting δεν καλύπτει AI-specific attack vectors. Prompt injection, jailbreaks, εξαγωγή training data, adversarial inputs, κατάχρηση εργαλείων agents και δηλητηρίαση αλυσίδας εφοδιασμού AI απαιτούν εξειδικευμένη εμπειρογνωμοσύνη. Το SECURE-AI Framework συνδυάζει παραδοσιακή ασφάλεια με βαθιά κατανόηση LLM internals, agentic αρχιτεκτονικών και AI-specific απειλών.
Indirect prompt injection μέσω ανακτημένων δεδομένων. Αν το RAG σύστημά σας τραβάει περιεχόμενο από εξωτερικές πηγές, οι επιτιθέμενοι μπορούν να ενσωματώσουν κακόβουλες εντολές σε αυτό το περιεχόμενο. Το LLM σας εκτελεί μετά αυτές τις εντολές, πιθανώς διαρρέοντας δεδομένα ή εκτελώντας μη εξουσιοδοτημένες ενέργειες. Αλλά ολοένα και περισσότερο, ο παραβλεπόμενος κίνδυνος είναι ο κώδικας AI—οι developers εμπιστεύονται τα αποτελέσματα του Copilot χωρίς τον ίδιο έλεγχο που θα εφάρμοζαν στο pull request ενός junior developer.
Vibe coding σημαίνει ανάπτυξη λογισμικού κυρίως μέσω AI coding assistants—Cursor, GitHub Copilot, Claude Code. Ο κώδικας παραδίδεται γρήγορα αλλά κρύβει κινδύνους: hardcoded secrets σε prompt templates, μη ασφαλά API defaults, ελλιπή επικύρωση εισόδου και υπερβολικά επιτρεπτικές ρυθμίσεις. Τα AI assistants βελτιστοποιούν για λειτουργικότητα, όχι ασφάλεια. Ελέγχουμε vibe-coded repositories για να βρούμε αυτά που το AI παρέλειψε.
Μοντελοποιούμε απειλές σε ολόκληρη την αλυσίδα agent—MCP πρόσβαση εργαλείων, επικοινωνία multi-agent και όρια αποφάσεων. Οι δοκιμές καλύπτουν σενάρια κατάχρησης εργαλείων, εξαγωγή δεδομένων μέσω απαντήσεων εργαλείων, prompt injection μέσω tool outputs, κλιμάκωση δικαιωμάτων και μη εξουσιοδοτημένες ενέργειες. Σκεφτείτε το ως penetration testing για συστήματα που μπορούν να δράσουν αυτόνομα.
Οι ίδιες επιθέσεις αλυσίδας εφοδιασμού που έπληξαν npm και PyPI έρχονται στο AI. Μολυσμένα μοντέλα στο Hugging Face, παραποιημένα training datasets και κακόβουλες εξαρτήσεις βιβλιοθηκών AI είναι πραγματικές απειλές. Επαληθεύουμε την προέλευση μοντέλων, επικυρώνουμε την ακεραιότητα datasets και ελέγχουμε κάθε εξάρτηση AI στη στοίβα σας—γιατί ένα παραβιασμένο μοντέλο μπορεί να υπονομεύσει τα πάντα downstream.
Χρησιμοποιούμε ελεγχόμενο red team testing με συμφωνημένο scope και διαδικασίες rollback. Οι δοκιμές γίνονται σε staging περιβάλλοντα όταν είναι δυνατόν. Για production testing, χρησιμοποιούμε τεχνικές που ανιχνεύουν ευπάθειες χωρίς να προκαλούν πραγματική βλάβη—παρόμοια με ethical hacking αλλά για AI-specific απειλές σε όλους τους τέσσερις πυλώνες.
Κανένα σύστημα δεν είναι πλήρως ασφαλές—AI ή άλλο. Ο στόχος είναι άμυνα σε βάθος σε όλους τους τέσσερις πυλώνες: LLM guardrails, πολιτικές αξιολόγησης κώδικα, ελέγχους πρόσβασης agents και επαλήθευση αλυσίδας εφοδιασμού. Πολλαπλά επίπεδα προστασίας ώστε αν ένα αποτύχει, τα άλλα να πιάσουν την απειλή. Σας βοηθάμε να επιτύχετε κατάλληλη ασφάλεια για το risk profile σας, όχι θεωρητική τελειότητα.
Εξερευνήστε άλλες υπηρεσίες που συμπληρώνουν αυτή την προσφορά
Ας συζητήσουμε πώς αυτή η υπηρεσία μπορεί να αντιμετωπίσει τις συγκεκριμένες προκλήσεις σας και να επιφέρει πραγματικά αποτελέσματα.