Mas e se esses modelos pudessem ser enganados, manipulados ou roubados?
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É um teste especializado que avalia a segurança de sistemas de IA contra ataques específicos. É essencial porque modelos vulneráveis podem tomar decisões erradas, vazar dados ou ser manipulados para fraudes.
O adversarial testing é específico para IA, testando a robustez do modelo contra entradas maliciosamente criadas para enganá-lo, enquanto pentests tradicionais focam em infraestrutura e aplicações.
Identificamos ataques como envenenamento de dados de treinamento, evasão de modelo em produção, extração de modelo e dados de treinamento, e inferência de membership.
Não. Realizamos todos os testes de forma não intrusiva, sem impactar o desempenho ou disponibilidade dos seus modelos em produção.
Entregamos relatórios executivos que traduzem riscos técnicos em impactos de negócio, mostrando o potencial prejuízo financeiro e reputacional de cada vulnerabilidade.
Testamos redes neurais, modelos de classificação, sistemas de recomendação, chatbots, modelos de visão computacional e qualquer sistema baseado em machine learning.
Sim. A auditoria machine learning fornece evidências de due diligence em proteção de dados, especialmente crucial quando modelos processam dados pessoais.
Dependendo da complexidade dos modelos e do pipeline de dados, levamos entre 3 a 6 semanas para uma avaliação completa.
Utilizamos ambientes seguros isolados, assinamos NDAs robustos e nossos especialistas são rigorosamente selecionados e monitorados.
Baseamos nossa metodologia em frameworks reconhecidos como MITRE ATLAS, NIST AI RMF e OWASP Machine Learning Security Top 10.
