Blog MundiX

Notícias, guias e insights sobre cibersegurança, pentest e IA.

Mostrando 1–5 de 5 artigos
Navegadores com IA: O Novo Funcionário que Clica em Tudo e Acredita em Descontos de 90%👁 12
IANavegadores com IASegurança Cibernética

Navegadores com IA: O Novo Funcionário que Clica em Tudo e Acredita em Descontos de 90%

A ascensão dos navegadores com inteligência artificial (IA) traz conveniência, mas também riscos significativos. Especialistas alertam para a ingenuidade dessas ferramentas, comparando-as a estagiários confiantes demais, que podem expor dados sensíveis e levar a perdas financeiras.

07 de jun. de 202610 min de leitura
Por que bots de IA são mais vulneráveis do que seus modelos LLM básicos?👁 5
LLMSegurança de IAInjeção de Prompt

Por que bots de IA são mais vulneráveis do que seus modelos LLM básicos?

Bots de IA personalizados, construídos sobre modelos LLM, apresentam uma superfície de ataque maior devido a elementos como prompts do sistema, memória de diálogo e webhooks. Estudos mostram que a maioria desses bots é suscetível a ataques de injeção de prompt e vazamento de informações.

20 de mai. de 20263 min de leitura
Como Fazer um Recrutador de IA Ler Seu Perfil Corretamente👁 4
IARecrutamentoSegurança da Informação

Como Fazer um Recrutador de IA Ler Seu Perfil Corretamente

Um desenvolvedor Rust compartilha como ele usou a injeção de prompt indireta para influenciar a avaliação de seu perfil por um sistema de recrutamento de IA, contornando informações desatualizadas e destacando suas qualificações. O artigo explora a vulnerabilidade de modelos de linguagem em relação a dados da web e a eficácia da manipulação de informações em perfis online.

13 de mai. de 20265 min de leitura
Seu Bot Telegram com LLM é Vulnerável: Um Scanner Revela Falhas em um Projeto Open Source Popular👁 10
LLMSegurança de IAInjeção de Prompt

Seu Bot Telegram com LLM é Vulnerável: Um Scanner Revela Falhas em um Projeto Open Source Popular

Um pesquisador desenvolveu o BarkingDog, um scanner de segurança de código aberto para bots Telegram baseados em LLM, e o utilizou para testar um projeto popular no GitHub. O teste revelou diversas vulnerabilidades críticas, incluindo injeção de prompt, manipulação insegura de saída e divulgação de informações sensíveis. A solução? Apenas seis linhas de código no prompt do sistema.

13 de mai. de 20267 min de leitura
Por que a Injeção de Prompt em Agentes LLM é um Desafio Arquitetural Irremediável👁 3
LLMInjeção de PromptSegurança de IA

Por que a Injeção de Prompt em Agentes LLM é um Desafio Arquitetural Irremediável

Este artigo explora a natureza fundamental da vulnerabilidade de injeção de prompt em agentes de Large Language Models (LLMs), argumentando que ela é inerente à arquitetura e não pode ser 'corrigida' de forma definitiva. São discutidas as limitações de segurança e as estratégias de mitigação.

12 de mai. de 20268 min de leitura

🏷 Explorar Tags

Gire o globo e toque numa tag.

Quer praticar o que aprendeu?

Use o MundiX Web como seu copiloto de pentest com IA.

Comece Grátis - 7 dias Pro