# reconnaissance
24 artikelengetagd met “reconnaissance”
Beoordeling van recon en fingerprinting
Test your knowledge of AI system reconnaissance, model fingerprinting, architecture enumeration, and information gathering techniques with 8 beginner-level questions.
Vaardigheidsverificatie: reconnaissance
Timed skill verification lab: profile an unknown AI system in 20 minutes by identifying the model, extracting configuration, and mapping capabilities.
Tool voor behavioral fingerprinting
Bouw tools die modelgedrag fingerprinten via systematisch probing om specifieke modellen, versies en configuraties achter API's te identificeren.
Lab: het aanvalsoppervlak van een AI-systeem in kaart brengen
Praktijklab dat je door de verkenning van een AI-systeem leidt — componenten identificeren, gegevensstromen in kaart brengen, tools inventariseren en het aanvalsoppervlak documenteren.
Experiment-tracking-systemen aanvallen
Technieken voor het misbruiken van experiment-tracking-platforms zoals MLflow, Weights & Biases, Neptune en CometML, waaronder data-exfiltratie, metric-manipulatie, experiment-injectie en het benutten van tracking-metadata voor verkenning.
LLM-verdedigingen identificeren
Map the defensive layers of an LLM application through systematic probing and error analysis.
Lab: foutmeldingen analyseren voor verkenning
Analyze LLM application error messages to extract information about system architecture, models, and defensive layers.
Lab: extractie van system prompts
Hands-on techniques for extracting hidden system prompts from LLM-powered applications using direct asking, role-play, instruction replay, and other methods.
Lab: reconstructie van de system prompt
Use various techniques to systematically extract and reconstruct the full system prompt of an LLM application, combining direct, indirect, and incremental extraction methods.
Weigeringsberichten analyseren voor intel
Extract useful information about model configuration and guardrails by systematically analyzing refusal messages.
Lekken van experiment-metadata
How experiment metadata reveals sensitive information: hyperparameters exposing architecture secrets, loss curves revealing training data properties, run names and tags disclosing project intent, and techniques for extracting intelligence from ML experiment logs.
AI API-enumeratie
AI API-endpoints, parameters, modelconfiguraties en ongedocumenteerde functies ontdekken via systematische enumeratietechnieken.
Enumeratie van LLM-API's
Geavanceerde technieken om de mogelijkheden, beperkingen, verborgen parameters en ongedocumenteerde features van LLM-API's te enumereren, zodat je een volledig beeld van het aanvalsoppervlak opbouwt.
Technieken voor modelidentificatie
Modellen achter API's fingerprinten met gedragssignaturen, uitvoeranalyse en systematisch proben om de modelfamilie, -grootte en -versie te bepalen.
OSINT voor AI-redteaming
Informatie verzamelen over AI-deployments uit publieke bronnen: documentatie, vacatures, onderzoekspapers, social media en technische artefacten.
AI API reverse engineering
Technieken om AI-API's te reverse-engineeren, waaronder het in kaart brengen van ongedocumenteerde endpoints, parameter discovery, profileren van rate limits en het extraheren van implementatiedetails uit API-gedrag.
Geavanceerde verkenning van AI-doelwitten
Fingerprinting van LLM-providers, reverse engineering van API's, detectie van infrastructuur en het opsporen van shadow AI bij red team-opdrachten.
Verkenning door het AI red team
Verkenningstechnieken voor het in kaart brengen van AI-systeemarchitectuur, -modellen en -verdedigingsconfiguraties.
Methodologie voor defense mapping
Methodologieën om defensieve controls die een doel-AI-systeem beschermen systematisch te identificeren en in kaart te brengen voordat je aanvallen uitvoert.
Tradecraft
Geavanceerde AI-redteam-tradecraft over verkenningstechnieken, AI-specifieke threat modeling en gestructureerde engagement-methodologie voor professionele adversarial assessments.
Technieken voor modelenumeratie
Systematische technieken om specifieke modellen, versies en configuraties achter API-endpoints te identificeren via gedragsanalyse en probing.
Doelprofilering voor AI-systemen
Uitgebreide profielen opbouwen van doel-AI-systemen, inclusief architectuur, capaciteiten, verdedigingen en bekende zwakheden voorafgaand aan een opdracht.
Het aanvalsoppervlak van AI-systemen in kaart brengen
Systematic walkthrough for identifying and mapping every attack surface in an AI system, from user inputs through model inference to output delivery and tool integrations.
Reconnaissance-workflow
Systematic reconnaissance workflow for AI red team engagements: system prompt extraction, model identification, capability mapping, API enumeration, and documenting the attack surface.