As aplicações que utilizam modelos de linguagem (LLM) – assistentes virtuais, copilotos, agentes autônomos, mecanismos de busca e funcionalidades de geração de conteúdo – passaram a integrar processos críticos das empresas, tratando informações sensíveis e executando ações em nome dos usuários.
Diferente das aplicações tradicionais, uma aplicação com LLM interpreta linguagem natural e trata o conteúdo que recebe como instrução em potencial. Documentos, páginas, e-mails, resultados de busca e respostas de APIs podem conter comandos capazes de alterar o comportamento do modelo, contornar restrições definidas e levar o sistema a executar operações não autorizadas.
Quando o modelo é conectado a ferramentas, bancos de dados vetoriais, APIs internas ou funcionalidades que executam ações, uma falha deixa de ser apenas uma resposta inadequada e passa a representar vazamento de dados, fraude, abuso de recursos e comprometimento dos sistemas integrados.
O Pentest para Aplicações com LLM avalia essa superfície de ataque de forma controlada, identificando as vulnerabilidades antes que possam ser exploradas e permitindo que as correções sejam realizadas de forma preventiva.
Conforme o escopo contratado, a avaliação das aplicações com LLM pode incluir:
Boa parte das aplicações atuais não se limita a gerar texto. O modelo consulta bases internas, chama APIs, aciona ferramentas e, em arquiteturas com agentes, encadeia várias dessas operações para concluir uma tarefa solicitada pelo usuário.
Cada ferramenta disponibilizada ao modelo amplia a superfície de ataque. Uma instrução maliciosa recebida em um documento pode ser interpretada pelo agente como uma tarefa legítima e resultar na leitura de dados de outro usuário, no envio de informações para fora da organização ou na execução de operações não autorizadas em sistemas integrados.
Por esse motivo, a avaliação não se restringe às respostas do modelo. São analisados também os limites de permissão de cada ferramenta, a validação aplicada antes da execução das ações, o isolamento entre as sessões dos usuários e o comportamento da aplicação quando o modelo recebe instruções conflitantes.
Quando a aplicação com LLM é exposta por meio de uma interface Web ou de APIs, essas camadas também são avaliadas sempre que fizerem parte do escopo contratado, proporcionando uma visão mais abrangente da superfície de ataque.
A avaliação é realizada com base no OWASP Top 10 for LLM Applications 2026, principal referência internacional para testes de segurança em aplicações que utilizam modelos de linguagem.
Quando a aplicação é disponibilizada através de interfaces Web ou de APIs, a avaliação é complementada pelo OWASP Web Security Testing Guide (WSTG), pelo OWASP Top 10 e pelo OWASP API Security Top 10, conforme o escopo definido.
Grande parte do trabalho é realizada manualmente por especialistas, utilizando ferramentas automatizadas apenas como apoio nas etapas de reconhecimento, mapeamento e verificações iniciais.
Essa abordagem é especialmente relevante em aplicações com LLM, nas quais as falhas mais significativas dependem do encadeamento de instruções, do contexto de cada conversa e das permissões atribuídas às ferramentas – condições que não são reproduzidas por scanners automatizados.
Todos os testes são executados de forma controlada, dentro do escopo autorizado pela empresa, buscando minimizar impactos ao funcionamento normal das aplicações.
Ao término da avaliação, entregamos um relatório técnico e um relatório executivo contendo todas as informações necessárias para apoiar a correção das vulnerabilidades identificadas.
O relatório inclui:
Além do relatório técnico, também fornecemos uma Carta de Atestado de Pentest, documento que comprova a realização dos testes e pode ser utilizado como evidência em auditorias, processos de conformidade, homologação de fornecedores e junto a clientes e parceiros comerciais.