LLM 提示詞注入檢測
LLM Prompt Injection / AI Security Assessment
你是否也面臨以下的資安疑慮？
「企業導入 AI 客服、AI 助理或內部知識問答系統，卻不確定是否能被特殊指令繞過限制，進而取得不應公開的資訊。」
「RAG 系統串接了內部知識庫，擔心萬一被提示詞注入攻擊，會不會連帶洩漏機敏資料。」
「導入 AI Agent 讓它可以呼叫內部系統或 API，卻不知道這樣的權限設計會不會被濫用。」
我們如何協助您找出破口
我們依據 OWASP LLM Top 10，針對提示詞注入、資料外洩與權限濫用等核心風險，模擬真實世界的攻擊手法進行驗證。
STEP 01
模型與應用架構盤點
確認 LLM、RAG 知識庫與 Agent 工具串接的架構範圍，界定測試邊界。
STEP 02
提示詞注入與越獄測試
涵蓋直接注入、越獄攻擊、多重編碼與漸進式繞過等多元攻擊情境。
STEP 03
模型對齊與內容安全驗證
評估 AI 防護機制（Guardrails）對仇恨言論、自傷內容、偏見歧視、錯誤資訊與系統提示詞外洩等風險的防護能力。
STEP 04
PoC 驗證與風險評級
提供完整 PoC 驗證結果與風險評級，並與開發團隊說明觸發條件與影響範圍。
檢測結束後，你會拿到什麼？
交付內容針對 AI 應用的特殊風險設計，方便開發團隊直接對應調整。
檢測結果報告
掌握模型安全風險
攻擊情境與 PoC 驗證結果
驗證防護機制是否有效
風險評級
量化安全風險程度
專案時程與影響控制
我們堅持的三大安全原則
1. 範疇經雙方合意確認
所有受測的主機與 IP 邊界皆於合約中詳細載明，絕不對範疇外的第三方資產進行任何測試。
2. 風控優先手法無害
我們使用符合國際標準之非破壞性測試手法。檢測過程優先防範服務中斷，並可於離峰時間進行。
3. 嚴格遵守保密協定
檢測資料與測試紀錄皆妥善保存，專案結束後依約定完成資料銷毀。
常見問題 FAQ
LLM 提示詞注入檢測跟一般滲透測試有什麼不同？
一般滲透測試針對系統與網路層級的漏洞；LLM 提示詞注入檢測則專注於語言模型本身的邏輯層級風險，例如指令繞過、資料外洩與工具濫用，測試手法與知識領域不同，建議分開規劃。
我們用的是第三方 LLM API（例如商用模型），還需要做這項檢測嗎？
需要。即使底層模型由第三方提供，企業自行設計的 Prompt、RAG 串接與 Agent 權限設計仍可能存在風險，這些屬於企業自身應用層級的問題，不在模型商的責任範圍內。
檢測會不會影響正式環境的 AI 服務？
我們會依系統環境採取適當的風險控管，測試情境設計上避免對正式服務造成干擾，必要時可安排於測試環境執行。
不確定目前的資安防線是否牢固？
預約我們的免費線上諮詢，資安專家將針對您的系統規模、合規需求與潛在風險進行初步盤點與範疇建議。
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