CASE STUDY
Web and Mobile Application Penetration Testing
Klient: międzynarodowa korporacja, dział finansowy
Opis projektu
Testy penetracyjne aplikacji bankowych webowych i mobilnych w celu identyfikacji i eliminacji luk w zabezpieczeniach. Projekt obejmował współpracę z zespołami deweloperskimi w celu zmniejszenia ryzyk i zapewnienia bezpiecznego wdrożenia aplikacji. Do realizacji projektu wykorzystano technologie takie jak Java, C# (.NET), NodeJS, PHP, Python, Windows, Mobexler oraz narzędzia Kali Linux, BurpSuite, Nessus, Nmap, WireShark, MobSF i Objection
Korzyści dla klienta
Zwiększona Odporność Systemów AI: Poprzez identyfikację luk i wdrożenie rekomendacji dotyczących bezpiecznej implementacji, projekt znacząco poprawił odporność systemów AI na ataki i próby manipulacji.
Wzmocnione Bezpieczeństwo AI: Testy pozwoliły na identyfikację i mitigację zagrożeń w algorytmach AI, zwiększając ich odporność na ataki adversarialne, co jest kluczowe dla ochrony wyników generowanych przez sztuczną inteligencję.
Ochrona Integralności AI: Zapewnienie integralności danych treningowych i modeli AI pomogło w zabezpieczeniu dokładności i niezawodności wyników AI, co jest kluczowe dla podejmowania trafnych decyzji biznesowych.
Redukcja Ryzyka: Obniżenie ryzyka kompromitacji systemów AI pozwoliło uniknąć błędnych decyzji, strat finansowych oraz potencjalnego uszczerbku na reputacji klienta.
Lepsze Podejmowanie Decyzji: Dostarczono klientowi praktyczne zalecenia dotyczące bezpiecznej implementacji AI, co umożliwiło budowę bardziej odpornych i bezpiecznych systemów AI.
Zwiększone Zaufanie do AI: Dzięki demonstracji zaangażowania w zabezpieczenie systemów AI, projekt zwiększył zaufanie interesariuszy do decyzji i procesów opartych na sztucznej inteligencji, co wspierało dalszą integrację AI w działalność operacyjną.
Wzmocnione Bezpieczeństwo AI: Testy pozwoliły na identyfikację i mitigację zagrożeń w algorytmach AI, zwiększając ich odporność na ataki adversarialne, co jest kluczowe dla ochrony wyników generowanych przez sztuczną inteligencję.
Ochrona Integralności AI: Zapewnienie integralności danych treningowych i modeli AI pomogło w zabezpieczeniu dokładności i niezawodności wyników AI, co jest kluczowe dla podejmowania trafnych decyzji biznesowych.
Redukcja Ryzyka: Obniżenie ryzyka kompromitacji systemów AI pozwoliło uniknąć błędnych decyzji, strat finansowych oraz potencjalnego uszczerbku na reputacji klienta.
Lepsze Podejmowanie Decyzji: Dostarczono klientowi praktyczne zalecenia dotyczące bezpiecznej implementacji AI, co umożliwiło budowę bardziej odpornych i bezpiecznych systemów AI.
Zwiększone Zaufanie do AI: Dzięki demonstracji zaangażowania w zabezpieczenie systemów AI, projekt zwiększył zaufanie interesariuszy do decyzji i procesów opartych na sztucznej inteligencji, co wspierało dalszą integrację AI w działalność operacyjną.
Skontaktuj się z nami
i zacznijmy działać
Zamów bezpłatną konsultację i przekonaj się, czy Twoja firma przetrwałaby realny atak.
Umów analizę ryzyka lub sprawdź, które elementy Twojej organizacji są podatne.
