LLM Testing

Bij pentesten van Large Language Models (LLM) testen onze pentesters taalmodellen (bijvoorbeeld ChatGPT) om veiligheidszwaktes, misbruikpaden en onbedoelde informatielekken te vinden. Het doel is vergelijkbaar met traditionele pentesten: kwetsbaarheden identificeren voor kwaadwillenden dat doen.

Kom direct met ons in contact

Bescherm vertrouwelijke bedrijfsinformatie

Een onbeveiligde chatbot kan onbedoeld gevoelige informatie “leren” en prijsgeven. Met LLM testing ontdekken wij of modellen data onthouden die ze niet zouden mogen, of er gevoelige data lekt via output en of prompt injection en jailbreaks tot ongewenste toegang leiden.

Verhoog de betrouwbaarheid van AI-diensten

LLM’s zijn krachtig, maar ook onvoorspelbaar. Door te testen maak je modellen consistenter, robuuster tegen afwijkende input en beter afgestemd op de verwachting van jouw medewerkers.

Als jouw AI praat namens jouw organisatie, wil je zeker weten dat het niets zegt dat je reputatie kan schaden. Met onze LLM testen zorgen wij daarvoor.
Efrym Willems - Accountmanager

Voorkom reputatieschade en juridische claims

LLM’s kunnen onbedoeld gevoelige informatie of foutieve adviezen geven. Door structureel te testen voorkom je dat je organisatie negatief in het nieuws komt of aansprakelijk wordt gesteld voor AI-fouten. Denk aan datalekken via modeloutput, ongepaste of discriminerende taal en medisch / juridisch foute antwoorden.

Optimaliseer de samenwerking tussen jouw medewerkers en AI

Door te testen hoe mensen en AI samenwerken, verbeter je de efficiëntie van workflows. LLM testing helpt met rolafbakening (wat doet AI, wat blijft mensenwerk), outputbegrip (snappen jouw medewerkers het antwoord) en promptdesign(optimale inputstructuur).