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Controllerò la sicurezza della tua app ai o llm per accesso non autorizzato
Yakuphan Y.
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La tua app AI verifica che l'utente abbia effettuato l'accesso. Ma quando l'agente agisce, verifica che QUESTO chiamante possa toccare QUESTO oggetto? Quel divario rotto tra autorizzazione a livello di oggetto/funzione (BOLA/BFLA), abuso di deputato confuso, esposizione di dati tra tenant è il luogo dove avvengono le vere violazioni. Scanner e strumenti di prompt-injection lo ignorano. È ciò che io testeo.
Prova: una vulnerabilità di livello di controllo CVSS 8.8 in zn, in un tenant non amministratore, potrebbe riscrivere la policy della piattaforma e firmare decisioni riservate agli amministratori. Il fornitore ha corretto e riconosciuto questa vulnerabilità nel suo Security Hall of Fame pubblico. Inoltre, 4 GHSA e un laboratorio MCP di autorizzazione vulnerabile per progettazione pubblica.
Ricevi un rapporto scritto ogni volta che un endpoint/strumento privilegiato viene controllato per l'autorizzazione, non solo per l'autenticazione:
- A livello di oggetto: il chiamante A può accedere ai dati del chiamante B tramite un ID fornito?
- A livello di funzione: le operazioni riservate agli admin sono protette dal ruolo?
- Confine dello strumento / abuso di deputato confuso
- Esposizione tra tenant
Ogni scoperta include: punteggio di gravità, una riproduzione che puoi eseguire, una soluzione. Covero anche prompt-injection e jailbreak (OWASP LLM Top 10), ma l'autorizzazione è il livello che nessun altro controlla.
Nessuna chiamata in tempo reale. Compila un breve riassunto; il rapporto ti sarà inviato entro 5 giorni lavorativi.
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Yakuphan Y.
AI and LLM Security Audits, Prompt Injection and MCP
- DaTurchia
- Membro dagen 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Turco, Inglese
I run written security audits of AI and LLM apps for prompt injection and jailbreak resistance, plus system-prompt leakage and MCP object-authorization, mapped to the OWASP LLM Top 10. You get a severity-scored report with a reproduction and a fix for every finding. Async, no calls.
Background: 4 published GitHub Security Advisories and an accepted MCP-server disclosure (GHSA-2x92), plus a public vulnerable-by-design MCP lab (mcp-objauthz-lab). I also build detection content and Python security tooling.
Clean, deterministic code, local-first. Small scripts or full audits, both welcome.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Hai bisogno di accesso al nostro sistema di produzione?
No. Testo l’endpoint che mi fornisci con il tuo account di test o una chiave di staging. Nulla viene eseguito sui dati reali degli utenti.
Leakerete o conserverete i nostri dati?
No. I tuoi prompt e l’endpoint vengono usati solo per il test e vengono eliminati dopo che il rapporto viene consegnato.
E se non trovo nulla?
Ricevi comunque il rapporto completo che documenta cosa è stato testato e perché ha resistito. È un artefatto utile di per sé.
Per "consulting minutes" si intendono le chiamate?
No. È il tempo dedicato ai test e all'analisi approfondita dietro al tuo report. Tutto è asincrono e scritto: tu compili un breve brief, io consegno il report. Niente chiamate in diretta.
