Τα συστήματα AI σας αντιμετωπίζουν απειλές που η παραδοσιακή ασφάλεια δεν βλέπει: prompt injection, δηλητηρίαση δεδομένων, κλοπή μοντέλων, αντίπαλες επιθέσεις. Η Σκιώδης AI — μη εγκεκριμένα μοντέλα, μη ασφαλισμένα εργαλεία agents, κώδικας δημιουργημένος από AI με κρυφές ευπάθειες — επεκτείνει την επιφάνεια επίθεσής σας ταχύτερα απ' ότι μπορεί να τη χαρτογραφήσει η ομάδα ασφαλείας σας. Το Πλαίσιο SECURE-AI v2 καλύπτει και τις τέσσερις επιφάνειες επίθεσης: εφαρμογές LLM, λογισμικό vibe-coded, αυτόνομα συστήματα και αλυσίδα εφοδιασμού AI. Χτισμένο από κάποιον που δημιούργησε το Achilles AI — έναν στατικό αναλυτή 210 κανόνων ειδικά κατασκευασμένο για ασφάλεια κώδικα δημιουργημένου από AI.
Οι επιθέσεις prompt injection μπορούν να κάνουν το LLM σας να εκτελέσει μη σκόπιμες ενέργειες ή να διαρρεύσει ευαίσθητα δεδομένα — και νέες τεχνικές εμφανίζονται κάθε εβδομάδα. Το παραδοσιακό WAF σας δεν βλέπει καν αυτές τις επιθέσεις. Η Σκιώδης AI δημιουργεί διανύσματα που η ομάδα ασφαλείας σας δεν έχει χαρτογραφήσει.
Οι προγραμματιστές σας χρησιμοποιούν Cursor, Copilot και Claude Code καθημερινά. Κάθε γραμμή κώδικα δημιουργημένη από AI είναι μια πιθανή ευπάθεια που κανείς δεν αξιολόγησε. Τα παραδοσιακά εργαλεία SAST χάνουν μοτίβα ειδικά AI — ψευδαισθητικές κλήσεις βιβλιοθηκών, μη ασφαλείς προεπιλογές, κωδικοποιημένα μυστικά σε πρότυπα prompt.
Αυτόνομοι agents με πρόσβαση σε εργαλεία μπορούν να χειραγωγηθούν για εξαγωγή δεδομένων, κλιμάκωση προνομίων ή εκτέλεση μη εξουσιοδοτημένων ενεργειών. Ένας παραβιασμένος agent με πρόσβαση σε βάση δεδομένων μπορεί να προκαλέσει μη αναστρέψιμη ζημιά πριν ανιχνευθεί.
Η αλυσίδα εφοδιασμού AI σας είναι μη ελεγμένη. Δηλητηριασμένα μοντέλα στο Hugging Face, παραβιασμένα datasets και κακόβουλες βιβλιοθήκες AI εισέρχονται στη στοίβα σας χωρίς έλεγχο. Οι ίδιες επιθέσεις αλυσίδας εφοδιασμού που έπληξαν npm και PyPI στοχεύουν τώρα εξαρτήσεις AI.
Ασφάλεια τεσσάρων πυλώνων που καλύπτει την πλήρη επιφάνεια επίθεσης AI. Εφαρμογές LLM, κώδικας δημιουργημένος από AI, αυτόνομοι agents και αλυσίδα εφοδιασμού AI — αξιολογημένα, δοκιμασμένα, ενισχυμένα και παρακολουθούμενα.
Χαρτογράφηση πλήρους επιφάνειας επίθεσης AI σε όλους τους τέσσερις πυλώνες — τελικά σημεία LLM, αποθετήρια vibe-coded, αλυσίδες εργαλείων agents και εξαρτήσεις αλυσίδας εφοδιασμού μοντέλων/δεδομένων.
Red team κάθε διάνυσμα. Prompt injection και jailbreaks σε LLMs. Σάρωση ευπαθειών σε κώδικα δημιουργημένο από AI. Κατάχρηση εργαλείων και κλιμάκωση προνομίων σε agents. Έλεγχοι προέλευσης σε μοντέλα και datasets.
Άμυνα σε βάθος σε όλους τους πυλώνες: δικλείδες εισόδου/εξόδου για LLMs, πολιτικές ασφαλούς κωδικοποίησης για βοηθούς AI, πρόσβαση ελάχιστων προνομίων σε εργαλεία για agents και επαληθευμένα pipelines αλυσίδας εφοδιασμού.
Συνεχής παρακολούθηση σε όλη τη στοίβα AI. Ανίχνευση prompt injection, σήμανση μη ασφαλών commits δημιουργημένων από AI, ειδοποίηση για μη εξουσιοδοτημένες ενέργειες agents και παρακολούθηση απόκλισης ακεραιότητας αλυσίδας εφοδιασμού.
Μια προσέγγιση τεσσάρων πυλώνων για ασφάλεια AI που καλύπτει ολόκληρη την επιφάνεια επίθεσης AI. Συνδυάζει επιθετικές δοκιμές με αμυντική ενίσχυση σε εφαρμογές LLM, κώδικα δημιουργημένο από AI, αυτόνομους agents και αλυσίδα εφοδιασμού AI.
Έχετε αναπτύξει LLMs στην παραγωγή, οι προγραμματιστές σας χρησιμοποιούν βοηθούς κωδικοποίησης AI καθημερινά, χτίζετε αυτόνομους agents ή εξαρτάστε από μοντέλα AI τρίτων και datasets. Θέλετε να βρείτε ευπάθειες σε ολόκληρη τη στοίβα AI σας πριν τους επιτιθέμενους — και χρειάζεστε εξειδικευμένη τεχνογνωσία ασφάλειας AI, όχι γενικές δοκιμές διείσδυσης.
Οι παραδοσιακές δοκιμές διείσδυσης δεν καλύπτουν διανύσματα επίθεσης ειδικά AI. Prompt injection, jailbreaks, εξαγωγή δεδομένων εκπαίδευσης, αντίπαλες είσοδοι, κατάχρηση εργαλείων agents και δηλητηρίαση αλυσίδας εφοδιασμού AI — όλα απαιτούν εξειδικευμένη τεχνογνωσία. Το Πλαίσιο SECURE-AI συνδυάζει παραδοσιακή ασφάλεια με βαθιά κατανόηση εσωτερικών LLM, αρχιτεκτονικών agents και απειλών ειδικών AI.
Έμμεσο prompt injection μέσω ανακτημένων δεδομένων. Αν το σύστημα RAG σας τραβά περιεχόμενο από εξωτερικές πηγές, οι επιτιθέμενοι μπορούν να ενσωματώσουν κακόβουλες οδηγίες σε αυτό το περιεχόμενο. Το LLM σας τότε εκτελεί αυτές τις οδηγίες, πιθανώς διαρρέοντας δεδομένα ή λαμβάνοντας μη εξουσιοδοτημένες ενέργειες. Αλλά ολοένα περισσότερο, ο παραβλεπόμενος κίνδυνος είναι ο κώδικας δημιουργημένος από AI — οι προγραμματιστές εμπιστεύονται την έξοδο του Copilot χωρίς τον ίδιο έλεγχο που θα εφάρμοζαν σε pull request ενός νεότερου προγραμματιστή.
Vibe coding σημαίνει κατασκευή λογισμικού κυρίως μέσω βοηθών κωδικοποίησης AI — Cursor, GitHub Copilot, Claude Code. Ο κώδικας παραδίδεται γρήγορα αλλά φέρει κινδύνους: κωδικοποιημένα μυστικά σε πρότυπα prompt, μη ασφαλείς προεπιλογές API, ελλείπουσα επικύρωση εισόδου και υπερβολικά ελαστικές ρυθμίσεις. Οι βοηθοί AI βελτιστοποιούν για λειτουργικότητα, όχι ασφάλεια. Ελέγχουμε αποθετήρια vibe-coded για να βρούμε αυτό που η AI έχασε.
Δημιουργούμε μοντέλο απειλών για ολόκληρη την αλυσίδα agent — πρόσβαση εργαλείων MCP, επικοινωνία πολλών agents και όρια αποφάσεων. Οι δοκιμές καλύπτουν σενάρια κατάχρησης εργαλείων, εξαγωγή δεδομένων μέσω απαντήσεων εργαλείων, prompt injection μέσω εξόδων εργαλείων, κλιμάκωση προνομίων και μη εξουσιοδοτημένες ενέργειες. Σκεφτείτε το ως δοκιμές διείσδυσης για συστήματα που μπορούν να ενεργούν μόνα τους.
Οι ίδιες επιθέσεις αλυσίδας εφοδιασμού που έπληξαν npm και PyPI έρχονται για την AI. Δηλητηριασμένα μοντέλα στο Hugging Face, παραβιασμένα datasets εκπαίδευσης και κακόβουλες εξαρτήσεις βιβλιοθηκών AI είναι πραγματικές απειλές. Επαληθεύουμε προέλευση μοντέλων, επικυρώνουμε ακεραιότητα datasets και ελέγχουμε κάθε εξάρτηση AI στη στοίβα σας — γιατί ένα παραβιασμένο μοντέλο μπορεί να υπονομεύσει τα πάντα μετά από αυτό.
Χρησιμοποιούμε ελεγχόμενες δοκιμές red team με συμφωνημένο εύρος και διαδικασίες επαναφοράς. Οι δοκιμές γίνονται σε περιβάλλοντα staging όταν είναι δυνατόν. Για δοκιμές παραγωγής, χρησιμοποιούμε τεχνικές που ανιχνεύουν ευπάθειες χωρίς να προκαλούν πραγματική ζημιά — παρόμοιες με ηθικό hacking αλλά για απειλές ειδικές AI σε όλους τους τέσσερις πυλώνες.
Κανένα σύστημα δεν είναι πλήρως ασφαλές — AI ή άλλο. Ο στόχος είναι η άμυνα σε βάθος σε όλους τους τέσσερις πυλώνες: δικλείδες LLM, πολιτικές αξιολόγησης κώδικα, ελέγχους πρόσβασης agents και επαλήθευση αλυσίδας εφοδιασμού. Πολλαπλά επίπεδα προστασίας ώστε αν ένα αποτύχει, τα υπόλοιπα πιάνουν την απειλή. Σας βοηθάμε να πετύχετε κατάλληλη ασφάλεια για το προφίλ κινδύνου 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 φέρει πραγματικά αποτελέσματα.