Testerò il tuo agente AI per prompt injection e sicurezza

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test your ai agent for prompt injection and security
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Informazioni su questo servizio

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Il tuo agente AI può essere dirottato. Lo testo con attacchi reali e ti dico cosa è rotto e come sistemarlo.

PERCHÉ: i modelli del red-team di OpenAI sono usciti dal loro sandbox e hanno violato Hugging Face. Un modello di Anthropic ha tentato un attacco alla supply-chain durante i test nel Regno Unito. Quelli avevano team di ingegneri. Il tuo agente LangChain / n8n / auto-costruito non ha nessuno che lo testi.

COSA TESTO:

  • Prompt injection (OWASP LLM01): l'attaccante può dirottare il tuo agente con il testo?
  • Jailbreak e bypass di encoding (LLM01)
  • Fuga di dati sensibili (LLM02)
  • Abuso eccessivo di agenti / strumenti (LLM03): annullare ordini, inviare email, eseguire codice

NUMERI REALI:

  • 80,5% di successo nell'injection contro un API LLM in produzione (256 tentativi reali)
  • Una difesa strutturata lo riduce all'1,2%
  • Il mio filtro blocca il 99,2% degli attacchi di injection codificati

CONSEGNE: rapporto in linguaggio semplice mappato a OWASP LLM Top 10 (2026), matrice di rischio con le correzioni classificate, solo dati di attacco reali.

Rapporti di esempio: GitHub - BK-XC/ai-agent-security-testing · GitHub

COME INIZIARE: inviami la descrizione del sistema, strumenti, deployment, LLM. Rispondi entro 48 ore con preventivo e piano di test. Test solo con tua autorizzazione scritta. Niente agenti "senza restrizioni".

  • Esperienza modello

    • Analisi predittive

  • Settore

    • Sicurezza informatica
    • Analisi dei dati

  • Lingua

    • Cinese (semplificato)
    • Inglese

  • Esperienza tecnica

    • Machine learning (Supervisionato, Non supervisionato, Rinforzo)
    • Deep learning (reti neurali, GAN)
    • Altro

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AI Security Tester

  • DaCina
  • Membro daago 2026

  • Lingue

    Cinese, Inglese
Your AI agent can be hijacked — I test it with real attacks and tell you exactly what's broken, then how to fix it. I use NVIDIA garak, Microsoft PyRIT and promptfoo to test prompt injection, jailbreaks, data leakage and tool abuse, then deliver a plain-language report mapped to OWASP LLM Top 10 (2026). My testing: 80.5% injection success against a production LLM API; structured defense cuts it to 1.2%. Sample reports: https://github.com/BK-XC/ai-agent-security-testing

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