----------------

🔒 AI Pentesting Roadmap — LLM Security and Offensive Testing
===================

Overview

This roadmap provides a structured learning path for practitioners aiming to assess and attack AI/ML systems, with a focus on LLMs and related pipelines. It organizes topics into progressive phases: foundations in ML and APIs, core AI security concepts, prompt injection and LLM-specific attacks, hands-on labs, advanced exploitation techniques, and real-world research/bug bounty work.

Phased Structure

Phase 1 (Foundations) covers machine learning fundamentals and LLM internals, including model architectures and tokenization concepts. Phase 2 (AI/ML Security Concepts) anchors the curriculum on standards and frameworks such as OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, and NIST AI risk guidance. Phase 3 focuses on prompt injection and LLM adversarial vectors, describing attack surfaces like context manipulation, instruction-following bypasses, and RAG pipeline poisoning. Phase 4 emphasizes hands-on practice through CTFs, sandboxed labs, and safe testing methodologies. Phase 5 explores advanced exploitation: model poisoning, data poisoning, backdoor techniques, and chaining vulnerabilities across API/authentication layers. Phase 6 targets real-world research, disclosure workflows, and bug bounty engagement.

Technical Coverage

The roadmap lists practical tooling and repositories for experiment design and testing concepts without prescribing deployment steps. It calls out necessary foundations—Python programming, HTTP/API mechanics, and web security basics (XSS, SSRF, SQLi) to support end-to-end attack scenarios against AI systems. Notable conceptual risks include RAG poisoning, adversarial ML perturbations, prompt injection, and leakage through augmented memory or external tool integrations.

Limitations & Considerations

The guide is educational and emphasizes conceptual descriptions of capabilities and use cases rather than operational recipes. It highlights standards and references rather than prescriptive mitigations. Practical exploration should respect ethical boundaries and responsible disclosure norms.

🔹 OWASP #MITRE_ATLAS #RAG #prompt_injection #adversarialML

🔗 Source: https://github.com/anmolksachan/AI-ML-Free-Resources-for-Security-and-Prompt-Injection

Prompt Worms Часть 2: Я проверил на практике — 31 уязвимость в экосистеме AI-агента

В первой части мы разобрали теорию Prompt Worms — самореплицирующихся атак через AI-агентов. OpenClaw был назван «идеальным носителем». В этой части я проверил на практике: скачал репозиторий, залез в код, прощупал инфраструктуру и нашёл 31 уязвимость в 4 слоях экосистемы. Ноль санитизации на 867 строк мозга, timeout вместо approval, бэкдор-«пасхалка» в коде, утечка хешей паролей в маркетплейсном SaaS, и 14 слепых зон в их собственной threat model. Три дня, ~4,500 строк трассировки, 14 kill chains с PoC

https://habr.com/ru/articles/994230/

#prompt_injection #ai_agents #llmattack #openclaw #ai_security #threat_model #supply_chain_attack #mitre_atlas #pentesting #prompt_worms

Сказки про ИБ в машинном обучении

Всем привет! На связи Ozon, и мы спешим вас поздравить с наступающим Новым Годом! С вами Дед Мороз Никита Губорев — специалист по информационной безопасности Ozon Tech. В настоящее время модели машинного обучения становятся все более популярными и широко применяются в различных сферах — от финансов до медицины, от маркетинга до транспорта. Однако с ростом популярности и использования этих моделей возникают новые угрозы и проблемы безопасности. Модели обучаются на больших объемах данных, исходя из которых они учатся принимать решения. Хакеры изучают и используют возможности моделей машинного обучения и манипулируют входными или обучаемыми данными, чтобы получить конфиденциальную информацию или влиять на результаты принимаемых решений. Сегодня мы рассмотрим, как злоумышленники атакуют модели машинного обучения, что они для этого делают и как от этого можно защищаться. А учитывая, что скоро Новый год, давайте я расскажу вам об этом новогоднюю сказочную историю... Мы окунемся в атмосферу подготовки к празднику, понаблюдаем за захватывающим приключением двух друзей, которые спасли Новый год, защищаясь от атак на системы машинного обучения, которые я аккуратно вписал в рассказ.

https://habr.com/ru/companies/ozontech/articles/783206/

#Сказка #ozon_tech #машинное_обучение #искуственный_интеллект #информационная_безопасность #mitre_atlas #угрозы_иб #угрозы_безопасности