Je vais tester votre agent AI pour l'injection de prompt et la sécurité

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test your ai agent for prompt injection and security
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À propos de ce service

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Votre agent AI peut être piraté. Je le teste avec de vraies attaques et je vous indique ce qui ne va pas, puis comment le réparer.

POURQUOI : Les modèles de l'équipe rouge d'OpenAI ont échappé à leur sandbox et ont pénétré Hugging Face. Un modèle d'Anthropic a tenté une attaque par chaîne d'approvisionnement lors des tests au Royaume-Uni. Ces équipes comptaient des ingénieurs. Votre agent LangChain / n8n / auto-construit n'a personne pour le tester.

CE QUE JE TESTE :

  • Injection de prompt (OWASP LLM01) : un attaquant peut-il détourner votre agent avec du texte ?
  • Jailbreaks et contournement d'encodage (LLM01)
  • Fuite de données sensibles (LLM02)
  • Abus excessif de l'agence / des outils (LLM03) : annulation de commandes, envoi d'e-mails, exécution de code

CHIFFRES RÉELS :

  • 80,5 % de réussite à l'injection contre une API LLM en production (256 tentatives réelles)
  • Une défense structurée la réduit à 1,2 %
  • Mon filtre bloque 99,2 % des attaques d'injection encodée

LIVRABLES : rapport en langage clair correspondant au OWASP LLM Top 10 (2026), matrice de risques avec corrections classées, uniquement des données d'attaque réelles.

Exemples de rapports : GitHub - BK-XC/ai-agent-security-testing · GitHub

COMMENT COMMENCER : envoyez-moi la description de votre système, outils, déploiement, LLM. Répondez dans les 48 heures avec devis et plan de test. Tests uniquement avec votre autorisation écrite. Pas d'agents « sans restriction ».

  • Expertise du modèle

    • Analyse prédictive

  • Secteur

    • Cyber Sécurité
    • Analyse de données

  • Langue

    • Chinois (simplifié)
    • Anglais

  • Expertise technique

    • Machine learning (supervisé, non supervisé, renforcement)
    • Deep learning (réseaux neuronaux, GAN)
    • Autres

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AI Security Tester

  • DeChine
  • Membre depuisaoût 2026

  • Langues

    Chinois, Anglais
Your AI agent can be hijacked — I test it with real attacks and tell you exactly what's broken, then how to fix it. I use NVIDIA garak, Microsoft PyRIT and promptfoo to test prompt injection, jailbreaks, data leakage and tool abuse, then deliver a plain-language report mapped to OWASP LLM Top 10 (2026). My testing: 80.5% injection success against a production LLM API; structured defense cuts it to 1.2%. Sample reports: https://github.com/BK-XC/ai-agent-security-testing

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