Wij kraken uw AI voordat aanvallers het doen
RokoAI biedt deskundige red teaming en adversariële tests voor LLM-gebaseerde systemen en helpt organisaties kwetsbaarheden te vinden voordat ze in de praktijk worden misbruikt.
Waarom red teaming?
Consumentenproducten die LLM's blootstellen, lopen specifieke en groeiende risico's. Jailbreak-aanvallen, promptinjectie, exploits via taalwisseling en persona-kaping zijn slechts enkele van de manieren waarop uw AI-systeem kan worden gecompromitteerd. De meeste ontwikkelteams benaderen AI puur technisch, zonder rekening te houden met misbruik. RokoAI vult dat gat met grondige, gestructureerde beveiligingstests, afgestemd op de EU AI-verordening en opkomende internationale normen.
Jailbreak-aanvallen
Veiligheidsafstemming omzeilen via persona-manipulatie en adversariële prompts.
Promptinjectie
Systeeminstructies overschrijven om het modelgedrag kwaadwillig om te buigen.
Taalwisseling
Meertalige blinde vlekken misbruiken om veiligheidsfilters te omzeilen.
Afstemmingsdrift
Geleidelijke afwijking van het beoogde gedrag bij onverwachte invoer.
Orkestratie-exploits
Aanvallen op multi-agentpipelines en frameworks voor toolgebruik.
Datavergiftiging
Fine-tuning- of retrievalpipelines corrumperen om uitkomsten te beïnvloeden.
Onze diensten
Jailbreak- en adversariële tests
Uitgebreide tests tegen persona-aanvallen, aanvallen via chatinteractie, exploits via taalwisseling, sub-promptinjectie en robuustheidstests met promptvariaties.
Beoordeling van promptinjectie
Systematische evaluatie van de weerbaarheid van uw systeem tegen promptinjectie-aanvallen die systeeminstructies proberen te overschrijven en het modelgedrag kwaadwillig om te buigen.
Audit van LLM-implementaties
Analyse van uw LLM-implementatie op veelvoorkomende gebreken, zoals hoge latentie, buitensporige inferentiekosten, te grote modellen voor eenvoudige taken en onveilig blootgestelde API's.
Evaluatie van afstemming en veiligheid
Beoordeling van de afstemming van uw model op het beoogde gedrag: tests op drift, hallucinatierisico's en naleving van de eisen van de EU AI-verordening.
Tests met adversariële agents
Simulatie van adversariële LLM-agents met tools die meerstapsaanvallen op uw systeem uitvoeren en kwetsbaarheden op orkestratieniveau blootleggen.
Red teaming op maat
Red-teamingopdrachten afgestemd op uw AI-implementatie, uw dreigingsmodel en uw compliance-eisen. Gespecialiseerd in financiële dienstverlening, de zorg en de publieke sector.
Van scope tot hertest
-
Scope
We spreken samen de systemen, uw dreigingsmodel en de spelregels van de test af.
-
Aanval
Onze onderzoekers voeren gestructureerde adversariële tests uit op uw modellen, prompts en agents.
-
Rapport
U ontvangt een rapport met bevindingen, ernstniveaus, reproduceerbare voorbeelden en herstelmaatregelen.
-
Hertest
Na uw aanpassingen testen we opnieuw en bevestigen we dat de kwetsbaarheden gedicht zijn.
Opgericht door onderzoekers. Gedreven door veiligheid.
Dr. Pavel Denisov
Chief Executive Officer
Gepromoveerd in natuurlijke taalverwerking (Universiteit Stuttgart). Specialist in multimodale systemen, onderzoek naar LLM-kwetsbaarheden en adversariële prompt engineering.
Dr. Manuel Mager
Chief Science Officer
Gepromoveerd in natuurlijke taalverwerking (Universiteit Stuttgart). Voormalig AWS Applied Scientist voor Responsible AI bij AWS Bedrock Guardrails. Diepgaande expertise in LLM-veiligheid, adversariële robuustheid en NLP voor talen met weinig data.
Ánh Nguyễn
Chief Business Officer
MBA. Verantwoordelijk voor bedrijfsplanning en -uitvoering. Stuurt de go-to-marketstrategie, financiering en operationele uitvoering van RokoAI aan.
Neem contact op
Klaar om uw AI te beveiligen? Neem contact met ons op en ontdek hoe RokoAI u helpt met vertrouwen te implementeren. We werken met start-ups, bedrijven en overheden in heel Europa.
Start een gesprek- info@roko-ai.de
- Locatie
- Schwebheim, Duitsland
- Reactietijd
- Meestal binnen twee werkdagen