What is LLM penetration testing?

LLM penetration testing is a hands-on security assessment of applications built on large language models, testing the model, its prompts, its data access, and its plugins and integrations for the ways an attacker could abuse them: prompt injection, jailbreaks, leakage of training data or system prompts, and plugin chains that reach systems the model should never touch. It proves real, exploitable impact in your deployment rather than benchmarking a model in isolation.

What kinds of LLM vulnerabilities do you test for?

SubRosa tests for direct and indirect prompt injection, jailbreaks and guardrail bypass, training-data and system-prompt leakage, model manipulation, and insecure plugins and integrations where an injected prompt can pivot into real systems and data. Findings are mapped to the OWASP Top 10 for LLM Applications.

⌐Penetration Testing

Penetrationstests für große Sprachmodelle, bevor Angreifer sie prompten.

AI ist heute geschäftskritisch und schafft eine Angriffsfläche, für die klassische Tests nie ausgelegt waren. Das AI Red Team von SubRosa prüft Ihre LLM-Anwendungen auf Prompt Injection, Datenabfluss sowie Modell- und Plugin-Missbrauch, genau so, wie es ein echter Angreifer täte.

LLM-Pentest buchen Mit unserem Team sprechen→

Prompt Injection · Datenabfluss · Modellmanipulation · Plugin-Missbrauch

⌐ LLM-Penetrationstests, klar definiert

Was ist ein LLM-Penetrationstest?

Ein LLM-Penetrationstest ist eine praxisnahe Sicherheitsbewertung von Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen basieren. Dabei werden das Modell, seine Prompts, sein Datenzugriff sowie seine Plugins und Integrationen daraufhin geprüft, wie ein Angreifer sie missbrauchen könnte: Prompt Injection, die das Verhalten kapert, Jailbreaks, die Schutzmechanismen umgehen, das Abfließen von Trainingsdaten oder System-Prompts sowie Plugin-Ketten, die Systeme erreichen, die das Modell niemals berühren dürfte. Er geht über einen reinen Modell-Benchmark hinaus und belegt reale, ausnutzbare Auswirkungen in Ihrem Deployment.

⌐ Was wir testen

Die AI-Angriffsfläche.

Wir testen jeden Weg, auf dem ein Angreifer eine LLM-Anwendung missbrauchen könnte, vom Prompt bis zu den Plugins.

Prompt Injection & Jailbreaks

Direkte und indirekte Prompt-Injection- und Jailbreak-Techniken, die das Verhalten des Modells kapern, Schutzmechanismen umgehen oder seine Anweisungen exfiltrieren.

Daten- & Prompt-Abfluss

Prüfung auf das Offenlegen von Trainingsdaten, System-Prompts und Daten anderer Nutzer über das Modell und sein Kontextfenster.

Modellmanipulation

Adversariale Eingaben, die Modellausgaben verschlechtern, verzerren oder so manipulieren, dass schädliche oder unautorisierte Aktionen entstehen.

Plugin- & Integrationssicherheit

Bewertung der Tools, Plugins und Integrationen, die das Modell aufrufen kann, wo ein eingeschleuster Prompt in reale Systeme und Daten überspringen kann.

⌐ Warum SubRosa

Offensive Security, angewandt auf AI.

AI-Red-Team-Expertise

Unser Offensive-Team testet LLM-Anwendungen mit derselben Angreifer-Denkweise, die wir bei Netzwerken und Apps einsetzen, angepasst an die Art, wie AI tatsächlich versagt.

Abgebildet auf die OWASP LLM Top 10

Die Ergebnisse werden auf die OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen abgebildet, sodass Ihr Risiko am aufkommenden Industriestandard gemessen wird.

Echter Deployment-Kontext

Wir testen Ihr reales Deployment, seine Prompts, seinen Datenzugriff und seine Integrationen, nicht ein generisches Modell, sodass die Ergebnisse das Risiko widerspiegeln, das Sie tatsächlich tragen.

Jedes Ergebnis, nachverfolgt bis zum Abschluss.

Vom Red Team zur Behebung.

Ihre LLM-Pentest-Ergebnisse landen in Sable, abgebildet auf die OWASP LLM Top 10, priorisiert, zugewiesen und von der Eröffnung bis zum erneuten Test verfolgt, sodass aus AI-Risiko ein gesteuertes Programm wird statt eines einmaligen Berichts.

Die Sable-Plattform entdecken→

⌐LLM-Ergebnisse in Sable

LLM findingsOWASP LLM Top 10

Critical
Indirect prompt injection via doc
LLM01
Open
High
System prompt disclosure
LLM06
In progress
High
Plugin call reaches internal API
LLM07
Retested
Medium
Guardrail bypass via role-play
LLM01
Open

Prompt · data · model · pluginsPrioritized · assigned

⌐ Penetrationstests entdeckenPenetrationstests →

Netzwerk-Penetrationstests Anwendungssicherheitstests Social Engineering WLAN-Penetrationstests Physische Penetrationstests Red-Team-Assessments Cloud-Penetrationstests

Sichern Sie Ihre AI, bevor Angreifer sie prompten.

Buchen Sie einen LLM-Penetrationstest und erfahren Sie genau, wie ein Angreifer Ihre AI missbrauchen könnte, und wie Sie das unterbinden.

LLM-Pentest buchen Mit unserem Team sprechen→