AI & LLM Pentest

Een AI & LLM Pentest is een security assessment voor applicaties die AI of large language models als kerncomponent gebruiken.

Het onderscheid is belangrijk: dit is geen pentest die wordt uitgevoerd door een AI agent. Het is een handmatige security test van AI-powered applications, zoals:

• AI/LLM-gebaseerde customer support chatbots
• Interne copilots die LLMs gebruiken
• RAG-gebaseerde zoek- en kennissystemen
• AI agents met gekoppelde tools
• Applicaties die model APIs gebruiken

Het doel is om kwetsbaarheden te identificeren die de vertrouwelijkheid, integriteit of beschikbaarheid van de applicatie kunnen aantasten.

Nee. De pentest zelf wordt niet uitgevoerd door een AI agent.

WebSec voert een handmatige security assessment uit gericht op applicaties die AI, LLMs, AI/LLM-gebaseerde chatbots, AI agents, RAG pipelines, copilots of model APIs gebruiken. De test kan gespecialiseerde tooling bevatten, maar de assessment, exploitation, validatie en rapportage worden uitgevoerd door security experts.

Zo blijven bevindingen accuraat, contextueel en relevant voor je bedrijfsrisico's.

AI en LLM application pentesting wordt aanbevolen voor organisaties die AI-powered systems bouwen, deployen of integreren in bedrijfskritische processen. Dit geldt onder andere voor:

• SaaS-providers met AI/LLM-gebaseerde chatbots of copilots
• Financiële instellingen met AI agents of decision-support tools
• Zorginstellingen met AI-powered assistants of triage systems
• Overheden en gereguleerde organisaties met RAG pipelines of model APIs

Elke organisatie die generative AI features gebruikt, moet voldoen aan strikte informatiebeveiligingseisen, inclusief periodieke penetratietesten.

Organisaties die AI-powered applications gebruiken, zouden moeten aansluiten op de OWASP Top 10 for LLM Applications, waarin security risks worden beschreven zoals:

• Prompt injection
• Sensitive information disclosure
• Supply chain risks
• Improper output handling

Een belangrijk onderdeel hiervan is de AI & LLM pentest, waarmee wordt gevalideerd of applicaties met AI of LLMs als kerncomponent bestand zijn tegen real-world model-driven cyber threats.

De scope hangt af van de applicatie, maar de test omvat vaak:

1. Applicatielogica - Authenticatie, autorisatie, business logic en blootgestelde functionaliteit.
2. Prompt handling - System prompts, gebruikersprompts, indirecte prompts en prompt boundaries.
3. Modelintegraties - Model APIs, orchestration layers, plugins, tools en agent workflows.
4. Datastromen - RAG pipelines, vector databases, documenten, embeddings, logs en memory.
5. Output handling - Hoe model responses worden gevalideerd, gecodeerd, gerenderd of downstream worden doorgegeven.

De assessment richt zich op de volledige applicatie rondom het model, niet alleen op het model zelf.

De penetratietest is een kernonderdeel van een AI application assessment.
Waar de bredere assessment kijkt naar governance, policies, processen en technische safeguards, richt de pentest zich specifiek op:

• Het detecteren van exploitable AI en application vulnerabilities
• Het valideren van de effectiviteit van geïmplementeerde guardrails
• Het testen of gekoppelde tools en databronnen kunnen worden misbruikt

Dit zorgt voor zowel bestuurlijke readiness als technische weerbaarheid.

De belangrijkste verschillen zijn:

• AI application focus - De test richt zich op applicaties die LLMs, RAG pipelines, AI agents, tools en model APIs gebruiken.
• Specifieke scope - Inclusief prompts, modeluitvoer, retrieval, datastromen, modelgedrag en gekoppelde tools.
• Risk mapping - Bevindingen worden gekoppeld aan AI-specifieke categorieën zoals de OWASP Top 10 for LLM Applications.
• Unieke testscenario's - Inclusief prompt injection, indirecte prompt injection, excessive agency, model abuse en data leakage testing.

Een reguliere pentest kan breder zijn van scope en dekt deze AI-specifieke attack paths vaak niet volledig af.

Een AI & LLM Pentest is belangrijk om:

• Veilige verwerking van persoonlijke en gevoelige data te waarborgen.
• Te beschermen tegen prompt injection en misbruik van AI agents.
• Te valideren dat AI-generated output geen downstream systemen kan schaden.
• Te verifiëren dat gekoppelde tools, APIs, RAG pipelines en databronnen correct zijn afgeschermd.

Zonder deze test lopen organisaties risico op datalekken, ongeautoriseerd toolgebruik, modelmisbruik, reputatieschade en operationele verstoring.

In de meeste gevallen:

• Jaarlijks - Als onderdeel van de jaarlijkse security assessment.
• Na grote wijzigingen - Bijvoorbeeld nieuwe models, nieuwe tools, wijzigingen in RAG pipelines, nieuwe databronnen of significante code changes.

Deze frequentie helpt ervoor te zorgen dat security controls effectief blijven tegen veranderende dreigingen.

• AI & LLM Pentest - Technische test om exploitable vulnerabilities te identificeren in een applicatie met AI of LLMs als kerncomponent.
• AI Assessment - Bredere audit met governance, policy review, procesbeoordeling en control verification.

De pentest is een subset van de assessment en levert bewijs dat technische verdedigingsmaatregelen voldoen aan moderne security standards.

Voorbereidingstips:

1. Bekijk de OWASP Top 10 for LLM Applications om de requirements te begrijpen.
2. Identificeer alle AI-gerelateerde systemen binnen scope.
3. Documenteer prompts, models, tools, APIs, databronnen en RAG flows voorafgaand aan de test.
4. Zorg voor logging en monitoring om testactiviteiten te kunnen detecteren.
5. Wijs een technisch contactpersoon aan om tijdens de test te ondersteunen.

Goede voorbereiding verhoogt de waarde van de penetratietest en beperkt verstoring.

Als kritieke kwetsbaarheden worden gevonden:

• Deze moeten worden verholpen voordat de assessment kan worden afgerond.
• Een retest is meestal nodig om fixes te bevestigen.
• Aanhoudende problemen kunnen leiden tot vertraagde releases of verhoogd bedrijfsrisico.

Snelle remediation en retesting beperken de impact op operations.

Er bestaat geen universele “LLM pentester certification.”
Dit type pentest moet echter worden uitgevoerd door een ervaren securitybedrijf of team dat:

• Aantoonbare expertise in penetratietesten heeft.
• De OWASP Top 10 for LLM Applications begrijpt.
• Begrijpt hoe AI/LLM-gebaseerde chatbots, AI agents, RAG pipelines, prompts en model APIs zijn opgebouwd.
• Rapportages kan opleveren die aansluiten op moderne security assessment requirements.

Een provider met zowel technische expertise als kennis van model-specific risks zorgt ervoor dat de resultaten bruikbaar zijn binnen je assessment.

Een AI & LLM Pentest report bevat:

• Executive summary
• Lijst met geïdentificeerde kwetsbaarheden
• Proof of exploitation, waar van toepassing
• Risicobeoordeling en impactanalyse
• Remediation recommendations
• Mapping van bevindingen naar OWASP LLM requirements

Het rapport is bruikbaar voor zowel technische teams als compliance stakeholders.

De doorlooptijd hangt af van de complexiteit van de scope:

• Kleine AI integrations - 3-5 dagen
• Grote of complexe applicaties met AI of LLMs als kerncomponent - 1-2 weken

Extra tijd kan nodig zijn voor retesting na remediation.

WebSec biedt:

• Ervaren security testers met AI application expertise.
• Handmatige testing van applicaties die LLMs, AI/LLM-gebaseerde chatbots, AI agents, RAG pipelines en model APIs gebruiken.
• Een bewezen methodologie aligned met de OWASP Top 10 for LLM Applications.
• Uitgebreide rapportages die geschikt zijn voor stakeholder review.
• Doorlopende ondersteuning bij remediation en retesting.

Dit zorgt voor een soepel en veilig assessment process voor je AI-powered application.