Audyt bezpieczeństwa agentów AI dla firm w Polsce. Zanim zrobi to ktoś inny.

Testy penetracyjne agentów AI, LLM i chatbotów: red teaming, prompt injection, wycieki danych. Dla banków, fintechów, e-commerce i software house'ów, które wdrażają AI u klientów. Prowadzi autor agentic_security, open-source'owego skanera z ponad 2000 gwiazdek na GitHubie.

Audyt bezpieczeństwa agentów AI i LLM w Polsce: red teaming i testy penetracyjne

Image: METAHEURISTIC

Alexander Myasoedov

+Alexander Myasoedov Alexander od 15 lat buduje oprogramowanie. Jest autorem agentic_security, open-source'owego skanera podatności dla LLM i agentów AI.

Polskie firmy wdrażają agentów AI szybciej, niż zdążają ich przetestować. Chatbot w banku odpowiada na pytania o kredyt. Agent w sklepie internetowym przyjmuje zwroty. Software house oddaje klientowi z Niemiec asystenta, który czyta jego dokumenty.

Każdy z tych agentów czyta tekst od obcych ludzi i na jego podstawie działa. Atakujący nie musi włamywać się na serwer. Wystarczy mu odpowiednio napisana wiadomość, mail albo plik PDF.

Klasyczny pentest aplikacji tego nie wyłapie. Skaner sprawdzi formularze i API, ale nie sprawdzi, czy agent da się namówić do wysłania cudzych danych. My testujemy właśnie to.

Kto u nas zamawia audyt agenta AI

Finanse
Banki, ubezpieczyciele, fintechy
Chatbot widzi rachunki, polisy i historię klienta. Sprawdzamy, czy jeden klient nie wyciągnie danych drugiego i czy bot nie składa obietnic, których firma nie dotrzyma.
E-commerce
Sklepy i marketplace'y
Agent przyjmuje zwroty, nalicza rabaty i zmienia zamówienia. Sprawdzamy, czy da się go zmusić do zwrotu pieniędzy albo kodu rabatowego bez podstawy.
Software house
Zespoły, które budują AI dla klientów z zagranicy
Klient z USA albo z Niemiec pyta o bezpieczeństwo przed podpisaniem umowy. Dostajesz niezależny raport, który możesz mu przekazać.
SaaS
Produkty z asystentem AI
Asystent ma dostęp do danych wielu klientów naraz. Sprawdzamy, czy izolacja między nimi trzyma się także wtedy, gdy ktoś celowo próbuje ją obejść.

Regulacje, w których pomaga raport

Audyt nie zastępuje prawnika ani procesu zgodności. Daje wam za to dowód, że agenta sprawdzono, i listę rzeczy, które trzeba poprawić.

  • DORA. Od stycznia 2025 roku banki, ubezpieczyciele i inne podmioty finansowe muszą regularnie testować odporność swoich systemów ICT. Agent AI z dostępem do danych klienta jest takim systemem.
  • RODO. Jeżeli agent ujawni dane osobowe, jest to naruszenie, które zwykle trzeba zgłosić do UODO w ciągu 72 godzin. Taniej jest znaleźć tę lukę wcześniej.
  • AI Act. Unijne rozporządzenie wymaga od dostawców systemów AI wysokiego ryzyka odporności na manipulację i ataki. Raport pokazuje, jak wasz system wypada w testach.

Co sprawdzamy

Atakujemy waszego agenta tak, jak zrobiłby to prawdziwy atakujący. Testujemy po polsku i po angielsku, bo filtry bezpieczeństwa często działają gorzej, gdy atak przychodzi w innym języku niż ten, w którym je pisano.

  • Prompt injection. Ukryte polecenia w wiadomościach, mailach, dokumentach i na stronach, które agent czyta.
  • Wycieki danych. Czy agent zdradzi dane innych klientów, prompt systemowy, klucze API albo wewnętrzne dokumenty.
  • Niebezpieczne działania. Czy agent wykona płatność, zwrot albo zmianę w CRM, gdy ktoś go do tego namówi.
  • Obchodzenie zasad. Czy da się go przekonać, żeby złamał regulamin firmy albo obiecał klientowi coś, czego firma nie oferuje.

Co dostajecie

  1. Raport techniczny. Każda znaleziona luka z przykładem ataku, oceną ryzyka i sposobem naprawy.
  2. Podsumowanie dla zarządu i klientów. Dwie strony bez żargonu, do pokazania radzie nadzorczej, audytorowi albo klientowi.
  3. Ponowny test. Po poprawkach sprawdzamy, czy luki rzeczywiście zostały zamknięte.
  4. Testy w CI. Ustawiamy automatyczne testy bezpieczeństwa, żeby każda zmiana promptu albo modelu przechodziła tę samą kontrolę.

Dlaczego my

2000+
Gwiazdek agentic_security
Nasz open-source'owy skaner podatności dla LLM i agentów. Zespoły z wielu krajów testują nim swoich agentów.
15 lat
Doświadczenia w branży
Budujemy oprogramowanie od 15 lat. Dziś budujemy i zabezpieczamy agentów AI działających na produkcji.
Bezpośrednio
Bez pośredników
Rozmawiasz z inżynierem, który prowadzi audyt, a nie z handlowcem.

Narzędzie agentic_security rozwija społeczność programistów, która zgłasza nowe techniki ataków. Dzięki temu nowe metody widzimy wcześnie i od razu sprawdzamy je na agentach klientów.

Ile kosztuje audyt agenta AI

Cena zależy od tego, co agent może zrobić i do jakich danych ma dostęp. Chatbot odpowiadający na pytania z FAQ kosztuje mniej niż agent, który obsługuje płatności i pocztę. Po pierwszej rozmowie podajemy stałą cenę. Nie zmienia się ona w trakcie pracy.

Pytania

Która firma w Polsce robi audyt bezpieczeństwa agentów AI? Metaheuristic przeprowadza audyty bezpieczeństwa agentów AI, produktów opartych na LLM i chatbotów dla firm w Polsce. Audyt prowadzi autor agentic_security, open-source’owego skanera podatności dla LLM z ponad 2000 gwiazdek na GitHubie.

Czym audyt agenta AI różni się od zwykłego pentestu? Zwykły pentest sprawdza aplikację: logowanie, API, serwery. Audyt agenta sprawdza, co da się osiągnąć samym tekstem. Agent może mieć bezpieczne API, a i tak wykonać polecenie ukryte w mailu od obcej osoby.

Czym jest prompt injection? To atak przez tekst. Atakujący ukrywa polecenie w wiadomości, mailu albo dokumencie. Agent czyta ten tekst i wykonuje cudze polecenie zamiast waszego.

Czy pracujecie na systemie produkcyjnym? Domyślnie nie. Pracujemy w środowisku testowym i w zakresie, który ustalamy na piśmie przed startem.

Zacznij od krótkiej rozmowy

Napisz do nas. Opisz w dwóch, trzech zdaniach, co robi twój agent i do czego ma dostęp. Odpowiemy propozycją zakresu i ceny.

Follow in Google

Make Metaheuristic a preferred source.

One tap and posts like this one surface higher in your Top Stories.

Work with us

Production AI, with guardrails.

Start with a fixed-scope AI Workflow Audit. We map the opportunity and quote a build.

Start a Discovery Sprint →