Sıradan Tarayıcıları Aşın.
Yapay Zekanız İçin Kanıtlanmış Atak Yolları

LLM ve RAG entegrasyonlarınızın güvenliğini sadece checklist'ler ile değil, gerçek ofansif doğrulama ile test ediyoruz. Gelişmiş veri sızıntılarını (Data Leakage) ve Prompt Injection zafiyetlerini proaktif olarak keşfedin.

Demo Talep Et

Kimler İçin Tasarlandı?

  • İç ağında kurumsal belgelere (RAG) erişen yapay zeka asistanları geliştiren şirketler.
  • Dışarıdan veya açık kaynaktan (Hugging Face) ağırlık (weight) dosyaları veya LLM modeli entegre eden MLOps takımları.
  • Müşteri tarafıyla (B2C) API veya Chat arayüzü üstünden konuşan AI ajanlarını (Agentic AI) ürünlerine gömmüş ekipler.

Hedef Tehdit Yüzeyi

Güvenlik tarayıcıları ML katmanlarını denetleyemez. Ofansif güvenlik analistlerimiz tam yığın (full-stack) AI sızma testi gerçekleştirir:

Model File Processing (pkl, gguf, onnx)
RAG & Vector Database Integrity
Prompt & Orchestration Layer (LangChain)

Kanıt Odaklı Test Metodolojimiz

01

Kapsam (Scoping)

Model mimariniz, data bağlantılarınız ve LLM endpointleriniz haritalandırılır.

02

Atak Vektörü (Recon)

HuggingFace dosyalarında veya Langchain Agent'larında MFV, RCE ve Tool Misuse aranır.

03

İstismar & Kanıt (Proof)

Manuel olarak hazırlanan malicious promptlar (jailbreaks) ve MFV payloadları, sistemde kodu çalıştırarak yetkiyi (Proof) kanıtlar.

04

Yama & Retest

Sömürülen kritik katmanları onarırken ekiplerinize teknik destek sunulur ve fix doğrulanır.

Tipik Exploit Çıktıları (Neler Buluyoruz?)

  • Indirect Prompt Injection (RAG)Zararlı web sitesindeki gizli metnin, Copilot/AI ajanınızı manipüle ederek şirket içi datayı (PII) dışarı aktarması.
  • Model File Vulnerabilities (MFV)Zehirli bir ML model dosyasının (Pickle/GGUF/ONNX) yüklenmesi sonucu Backend sunucusunda Uzaktan Kod Çalıştırma (RCE) elde edilmesi.
  • Agentic API Authorization Bypassİzin verilmeyen bir API fonksiyonunun LLM ajanına zekice fısıldanarak şirketin mali verilerinin çekilmesi.

Rapor ve Teslimat (Deliverables)

Scanner logları veya PDF dökümleri yerine, her bir zafiyet için adım adım yeniden üretilebilir konsept kanıtları (PoC), Business Impact analizleri ve geliştiriciler için Remediation kod snippetları teslim ediyoruz.

$ torch.load("malicious_model.pth")
[!] EXPLOIT SUCCESS
[+] System compromised via __reduce__ overriding.
[+] Remediation: Switch to safe_globals / Hugging Face safetensors format.