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Notícias, guias e insights sobre cibersegurança, pentest e IA.
👁 9ML Red Teaming para LLMs: É possível usar apenas ferramentas open source?
A ascensão de LLMs e sistemas de agentes corporativos exige novas abordagens de segurança. Este artigo explora o ML Red Teaming, suas metodologias, ferramentas open source e suas limitações em ambientes corporativos, especialmente no Brasil.
👁 15OpenAI Lança Modo Lockdown para Proteger o ChatGPT Contra Ataques de Prompt Injection
A OpenAI introduziu o Modo Lockdown para o ChatGPT, uma nova camada de segurança projetada para mitigar os riscos associados a ataques de prompt injection. Este modo restringe funcionalidades para impedir a exfiltração de dados confidenciais, focando inicialmente em usuários empresariais e profissionais.
👁 23Zero Trust para Agentes de IA: Como Conceder Acesso Seguro a Ferramentas, Dados e Ações para LLMs
Descubra como aplicar o princípio Zero Trust a agentes de IA, garantindo a segurança ao conceder acesso a ferramentas e dados. Aprenda sobre as principais ameaças, como prompt injection e tool poisoning, e implemente medidas de segurança essenciais, como identificação única, credenciais de curta duração e isolamento de ambiente.
👁 19Explorando Prompt Injection: Uma Introdução Prática com um Laboratório de IA Simples
Este artigo explora o conceito de prompt injection, uma técnica de ataque em modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Ele utiliza um laboratório de IA simples para demonstrar diferentes métodos de prompt injection, desde a simples "tradução" até técnicas mais avançadas como roleplay e engenharia social, oferecendo insights sobre como defender sistemas contra essas ameaças.
👁 10AI Pentester: Caçador ou Presa? Explorando as Vulnerabilidades dos Agentes de Segurança Autônomos
Com a ascensão dos AI Pentesters, surge uma questão crucial: quão seguros são esses agentes autônomos? Este artigo explora as vulnerabilidades desses 'caçadores' e as técnicas emergentes para neutralizá-los, revelando um novo campo de batalha na cibersegurança.
👁 13Novo Modelo com 12 Milhões de Tokens de Contexto e o Golpe de $175 Mil em Grok
Um resumo das últimas notícias de segurança cibernética, incluindo um golpe de prompt injection que custou $175 mil ao Grok, uma multa de €100 milhões para o Yango por violações de dados e os avanços em modelos de IA.
👁 11JGuardrails para LLMs em Java: Dominando Injeções de Prompt e Respostas Tóxicas
Descubra JGuardrails, uma biblioteca Java que adiciona uma camada robusta de segurança para Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), protegendo contra injeções de prompt, vazamentos de PII e respostas tóxicas.
👁 2Ataque a LLMs: Barato, Rápido e com IA
Este artigo explora a crescente vulnerabilidade de Large Language Models (LLMs) a ataques, demonstrando como ferramentas acessíveis e técnicas de engenharia de prompt podem ser usadas para explorar falhas de segurança em sistemas baseados em IA. O autor detalha um processo prático para criar e executar ataques, destacando a facilidade com que dados sensíveis podem ser expostos.
LLM Firewall: Para Onde Caminha a Segurança da IA?
Explore o conceito de LLM Firewall, uma barreira de proteção para aplicações de IA, similar a um WAF/Firewall tradicional. Analisamos as ameaças que ele mitiga e as tendências de desenvolvimento neste campo em rápida evolução.
👁 4O Problema da Chamada Não Autorizada de Ferramentas em LLMs
Grandes modelos de linguagem (LLMs) estão cada vez mais utilizando ferramentas externas, mas um problema de segurança surge quando LLMs invocam ferramentas para as quais não foram explicitamente autorizados. Este artigo explora essa vulnerabilidade e suas implicações, incluindo a 'tríade da morte' da IA.
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