Segurança de IA: o chatbot da sua empresa conversa com qualquer pessoa
Assistentes e agentes com LLM aceitam texto livre, leem dados internos e executam ações. Cada um é uma porta nova. Aqui estão os riscos, explicados para quem decide, e como testar antes que alguém teste por você.
Guias e serviço
Pentest de aplicações com IA
O serviço: chatbot, agente e RAG testados item a item do OWASP Top 10 para LLM, com laudo e reteste.
LerPrompt injection
O risco número 1 de aplicações com LLM: o que é, por que filtro não resolve e como reduzir o impacto.
LerOWASP Top 10 para LLM
Os 10 riscos da lista de 2025 explicados para quem decide, com o controle que responde a cada um.
LerChave de API exposta
Chave da OpenAI ou da Anthropic no front-end: como acontece, o que fazer na primeira hora e como evitar.
LerChatbot e LGPD
Base legal, transparência, transferência internacional e incidente: o que a LGPD pede de um assistente com IA.
LerPor que a IA muda a superfície de ataque
No software tradicional, instrução e dado ficam separados: o código decide, o usuário preenche campos. Num LLM, tudo é texto. A pergunta do cliente, o documento consultado e a regra do sistema chegam ao modelo pelo mesmo canal, e ele não tem como saber com certeza qual texto manda.
Por isso o risco não está só no modelo, mas no que ele consegue alcançar: quais dados lê, quais ferramentas chama, o que acontece com a resposta dele depois. A pergunta certa não é “o bot pode ser enganado?” (pode), e sim “o que acontece quando ele for?”.
Primeiro passo sem custo: verifique seu site grátis. A verificação aponta chave de API exposta, chatbots e chamadas diretas a provedores de LLM feitas pelo navegador.
Perguntas frequentes
Dúvidas comuns sobre segurança de IA.
Sua IA já conversou com um atacante?
Diagnóstico gratuito de 20 minutos para mapear o que seus assistentes leem e fazem, e qual teste faz sentido.