Find out what vulnerabilities
your LLM can reveal.
Узнайте, какие уязвимости
может раскрыть ваша LLM.
LLM Security Assessment is a comprehensive security evaluation of a language model, encompassing a search for vulnerabilities in the model, analysis of misuse scenarios, and testing of the AI system's resilience to attacks. Комплексная оценка безопасности LLM, включающая поиск уязвимостей модели, анализ сценариев злоупотребления и проверку устойчивости AI-системы к атакам.
Four threat categories.
The complete security picture.Четыре категории угроз.
Полная картина безопасности.
We go deeper than simple prompts — analyzing the model, its guardrails, context, and external connections.Проверяем глубже, чем простые запросы: анализируем модель, её ограничения, контекст и внешние подключения.
Attacks on request-processing logic and security restrictionsАтаки на логику обработки запросов и ограничения безопасности
We assess how well the model is protected against attacks that bypass its restrictions and alter its established rules of operation through manipulative prompts.Проверяется, насколько модель защищена от атак, направленных на обход ограничений и изменение заданных правил работы через манипулятивные запросы.
Sensitive information leakageУтечки конфиденциальной информации
We check whether the model can be made to disclose confidential information — system instructions, memorized training data, or other users' data.Оценивается защита модели от утечек: раскрытия системных промптов, обучающих данных и пользовательской информации
Guardrail bypass & tool misuseОбход ограничений и некорректное использование инструментов
We test the bypass of system-level restrictions and misuse of the built-in tools and APIs available to the model.Проверяется возможность обхода системных ограничений и некорректного использования инструментов и API, доступных модели.
Risk assessment for the model's work with external knowledge bases and systemsОценка рисков при работе модели с внешними базами знаний и системами
We analyze how securely the LLM works with connected systems and data — from knowledge bases and APIs to corporate services. We identify scenarios in which the model could lead to unintended actions.Анализируется, насколько безопасно LLM работает с подключёнными системами и данными — от баз знаний и API до корпоративных сервисов. Выявляются сценарии, при которых модель может привести к непредусмотренным действиям.
Proof, not just a list of concernsПодтверждённые сценарии, а не список потенциальных рисков.
Vulnerability reportОтчёт об уязвимостях
A detailed description of every vulnerability found across the model, its guardrails, and connected systems.Подробное описание каждой найденной уязвимости в модели, её ограничениях и подключённых системах.
Criticality assessmentОценка критичности
Every finding is prioritized by real business impact — not just technical severity — so your team knows what to fix first.Каждый риск получает приоритет на основе фактического воздействия на бизнес, а не только технической серьёзности.
Attack reproduction examplesПримеры воспроизведения атак
Concrete, reproducible examples of each attack — not a theoretical description your team has to take on faith.Каждая атака подтверждается практическим примером воспроизведения, а не только описанием потенциального риска.
Remediation recommendationsПрактические рекомендации по устранению
Practical steps to close the risks found and raise the resilience of the system going forward.Практические шаги по устранению найденных рисков и повышению устойчивости системы в дальнейшем.
A new class of risk,
that needs a testing approach of its own.Новый класс рисков,
который требует отдельного подхода к проверке.
Standard scanners and security tools aren't built for attack scenarios against LLMs — this assessment is.Обычные сканеры и средства защиты не рассчитаны на сценарии атак против LLM — эта проверка направлена именно на них.
Prompt injection and jailbreaks are a new class of attack — standard scanners and firewalls aren't built to catch them.Prompt injection и jailbreak — новый класс атак на поведение LLM, который не покрывается обычными сканерами и средствами защиты.
An LLM with access to internal data and functions isn't just an assistant — it's also a potential entry point into the system.LLM с доступом к внутренним данным и функциям — это не только помощник, но и потенциальная точка входа в систему.
Risk grows sharply once a model is agentic and can call tools or APIs — tested before launch, not after an incident.Агентные модели с доступом к внешним функциям создают новый уровень риска — оцениваем его до запуска системы.
Growing AI security requirements demand more than promises — they demand documented proof of an assessment carried out.Растущие требования к безопасности AI требуют не обещаний, а задокументированного подтверждения проведённой проверки.
New
Attack surface, unfamiliar to traditional pentests and WAFsПоверхность атаки, незнакомая пентестам и WAF
Agentic
Risk grows sharply once a model can call tools or APIsРиск растёт, когда модель вызывает инструменты или API
Before
Tested before shipping to production, not after an incidentПроверяется до релиза, а не после инцидента
Documented
Every exploit confirmed through reproductionКаждый эксплойт подтверждён воспроизведением
Common questions.Частые вопросы.
The assessment covers not just the LLM itself, but everything it interacts with — RAG, databases, APIs, tools, and internal services. Real risks are often found not in the model itself, but in its connections to external systems.Проверка охватывает не только LLM, но и всё, с чем она взаимодействует: RAG, базы данных, API, инструменты и внутренние сервисы. Реальные риски часто находятся не в самой модели, а в её связях с внешними системами.
No — the assessment doesn't depend on a specific provider or model. We adapt our approach to the architecture: API-based models, self-hosted deployments, and custom fine-tuned versions each have different risk zones.Нет — проверка не зависит от конкретного провайдера или модели. Мы адаптируем подход под архитектуру: API-модели, локальные развёртывания и кастомные версии имеют разные зоны риска.
That's explicitly in scope. We test whether the model can be manipulated into calling tools or functions in unintended ways, and whether an agent's access to external systems can be turned into a path for a dangerous action — not just a chat-window jailbreak.Область проверки охватывает возможность манипуляции моделью с целью несанкционированного вызова инструментов и функций, а также сценарии, при которых агентский доступ к внешним системам становится вектором реального воздействия — выходящего за рамки классического jailbreak в контексте чата.
Find out where control over your model ends.Проверьте, где заканчивается контроль над вашей моделью.
Every class of LLM threat — from prompt injection to compromised external integrations — covered by one unified testing methodology.Все классы угроз LLM-систем — от prompt injection до компрометации внешних интеграций — в рамках единой методологии тестирования.
What you receive
after the assessment.Что вы получаете
после проверки.
Vulnerability reportОтчёт об уязвимостях
Every finding across prompt injection, data leakage, guardrail bypass, and external integrations, fully described.Каждая находка по prompt injection, утечкам данных, обходу ограничений и внешним интеграциям, полностью описанная.
Criticality matrixМатрица критичности
Every finding rated by severity and business impact, so priority is clear at a glance.Каждая находка оценена по критичности и влиянию на бизнес — приоритет виден сразу.
Reproduction packПакет для воспроизведения
Concrete prompts and steps to reproduce each confirmed attack, ready for your engineers to verify.Конкретные промпты и шаги для воспроизведения каждой подтверждённой атаки, готовые для проверки инженерами.
Remediation planПлан устранения
Practical, prioritised recommendations to close each risk and raise the model's overall resilience.Практические, приоритизированные рекомендации по устранению каждого риска и повышению общей устойчивости модели.