🍎 Hack23 Discordian Cybersäkerhetsblogg

🤖 AI-policy: Lära maskiner att inte hallucinera dina hemligheter (Spoiler: De kommer göra det ändå)

OWASP LLM Top 10 2025 + EU AI Act: Eller, Hur jag lärde mig sluta oroa mig och revidera roboten

Ingenting är sant. Allt är tillåtet. Inklusive AI som hallucinerar dina API-nycklar med FÖRTROENDE, genererar plausibelt-klingande nonsens och misslyckas på sätt du inte visste var möjliga. Välkommen till framtiden. Den är dummare än du trodde. FNORD.

Tänk själv. Ifrågasätt auktoritet. Inklusive auktoriteten hos AI som påstår att den "förstår" din kod när den bara är spicy autocomplete med förstärkningsinlärning. LLMs hallucinerar med övertygelse. Prompt injection kringgår säkerhetskontroller. Modellförgiftning introducerar bakdörrar. Datastöld genom träningsdata. FNORD—din AI-assistent kan vara din största säkerhetsläcka.

Hack23:s AI-policy implementerar systematisk AI-riskhantering genom OWASP LLM Top 10 2025, EU AI Act 2024, ISO/IEC 42001:2023. GitHub Copilot med konfigurerad styrning, AWS Bedrock-distributionsplan, kvartalsvis riskgranskning, minimal-risk AI-klassificering. Detta demonstrerar vår cybersäkerhetskonsultexpertis genom mätbar AI-säkerhetimplementering.

UPPLYSNING: AI är inte magi—det är statistik med marknadsföringshype. LLMs hallucinerar. Prompt injections fungerar. Modellförgiftning är verklig. Datastöld händer. AI-säkerhet ÄR säkerhet. Ingen specialbehandling för "AI-säkerhet"—samma riskhanteringsramverk, samma incidenthantering, samma efterlevnadskrav. FNORD—men med nya attackvektorer.

Behöver expertguide för AI-styrning och LLM-säkerhet? Utforska Hack23:s cybersäkerhetskonsulttjänster med bevisad OWASP LLM + EU AI Act-anpassning.

Hack23:s AI-användning: GitHub Copilot med styrning

Aktuell AI-användning i Hack23-verksamhet:

🤖 GitHub Copilot (Utvecklingsassistans)

Användningsfall: Kodgenerering, dokumentationshjälp, testgenerering

Risknivå: Minimal (enligt EU AI Act klassificering)

Kontroller:

  • ✅ Dataskydd: Ingen känslig data i prompts
  • ✅ Kodgranskning: All AI-genererad kod granskas manuellt
  • ✅ Säkerhetsscanning: SonarCloud + OpenSSF Scorecard på all kod
  • ✅ Prompt-riktlinjer: Dokumenterade säkra användningsmönster

Visa Copilot-styrning →

☁️ AWS Bedrock (Planerad distribution)

Användningsfall: Potentiella AI-förbättrade produktfunktioner

Status: Arkitekturgranskningsfas, ingen produktionsdistribution ännu

Planerade kontroller:

  • ⏳ Dataminimering: Endast nödvändig data till modeller
  • ⏳ Modellval: Välj lämplig modell för riskprofil
  • ⏳ Övervakning: Logga alla API-anrop, spåra kostnad + prestanda
  • ⏳ Incidenthantering: Utökad plan för AI-specifika incidenter

Ingen produktionsdistribution förrän fullständig riskbedömning slutförd. Planera säkerhet, distribuera inte AI i hopp.

OWASP LLM Top 10 2025: Attackvektorer & kontroller

Systematisk kartläggning av LLM-säkerhetsrisker till Hack23-kontroller:

OWASP LLM-riskHack23-kontrollImplementeringsstatus
LLM01: Prompt InjectionIndatavalidering, kontextisolering, minimala behörigheter för AI-utdata✅ Implementerad: Kodgranskningprocess säkerställer validering
LLM02: Osäker utdatahanteringUtdatasanitisering, kodgranskning, säkerhetstestning✅ Implementerad: SonarCloud + manuell granskning
LLM03: TräningsdataförgiftningAnvänd hanterade AI-tjänster (GitHub Copilot, AWS Bedrock), undvik anpassad modellträning✅ Implementerad: Endast hanterade tjänster
LLM04: Modellförnekande av tjänstHastighetsbegränsning, kostnadsgränser, övervakningsvarningar⏳ Planerad: AWS Bedrock-kostnadsvarningar konfigurerade vid distribution
LLM05: Sårbar supply chainOpenSSF Scorecard, SLSA Level 3, beroendesökningar✅ Implementerad: Befintliga supply chain-kontroller täcker AI-beroenden
LLM06: Känslig informationsläckageDataminimering, PII-detektion, prompt-riktlinjer✅ Implementerad: Prompt-riktlinjer förbjuder känsliga data
LLM07: Osäker plugin-designN/A för nuvarande användning (Copilot har inga anpassade plugins)⏳ Planerad: Plugin-säkerhetsgranskning vid implementering
LLM08: Överdriven autonomiPrincip om minsta behörighet för AI-system✅ Implementerad: Copilot har inga behörigheter utöver kodredigering
LLM09: Felaktig autonomiMänsklig granskning av all AI-output innan distribution✅ Implementerad: Ingen automatiserad distribution av AI-genererad kod
LLM10: ModellstöldAnvänd hanterade tjänster, ingen anpassad modellvärd✅ Implementerad: Endast hanterade AI-tjänster (GitHub, AWS)

OWASP LLM Top 10 är inte science fiction—det är dokumenterade attackvektorer. Prompt injection fungerar. Datastöld händer. Modellförgiftning är verklig. Behandla AI-säkerhet som traditionell säkerhet: systematisk riskhantering, inte mystisk "AI-säkerhet"-voodoo.

EU AI Act 2024: Efterlevnadsklassificering

Hack23:s AI-system klassificerade enligt EU AI Act risknivåer:

✅ Minimal risk (GitHub Copilot)

Klassificering: Utvecklingsverktyg, ingen högriskanvändning

Efterlevnadskrav: Frivilliga uppförandekoder, transparensåtaganden

Hack23-efterlevnad:

  • ✅ Transparens: AI-användning dokumenterad i offentlig ISMS
  • ✅ Dataskydd: GDPR-anpassad datahantering
  • ✅ Säkerhet: Kodgranskning + säkerhetsscanning på all output

⏳ Minimal-till-Begränsad risk (AWS Bedrock planerad)

Klassificering: Beror på användningsfall vid distribution

Potentiella efterlevnadskrav:

  • ⏳ Transparens: Avslöja AI-användning till användare
  • ⏳ Riskbedömning: Dokumenterad riskanalys före distribution
  • ⏳ Mänsklig tillsyn: Mänsklig granskning av kritiska AI-beslut
  • ⏳ Datakvalitet: Träningsdatadokumentation (för anpassade modeller)

Ingen produktionsdistribution förrän EU AI Act-efterlevnadskrav bekräftade. Planera efterlevnad, distribuera inte AI i hopp.

Inga Hack23 AI-system klassificerade som högrisk eller oacceptabel risk. Ingen biometrisk identifiering, ingen social kreditpoäng, ingen emotionsigenkänning på arbetsplatser, ingen manipulativ AI.

AI-styrningsramverk: ISO/IEC 42001:2023

Hack23:s AI-styrning anpassad till ISO/IEC 42001:2023 AI Management System:

1. AI-policydokumentation

AI-policy i offentlig ISMS

✅ Prompt-riktlinjer dokumenterade

✅ AI-användningsfall katalogiserade

2. Riskbedömning

✅ Kvartalsvis AI-riskgranskning

✅ OWASP LLM Top 10-kartläggning

✅ EU AI Act-klassificering

3. Incidenthantering

✅ AI-incidenter integrerade i Incidenthanteringsplan

✅ AI-hallucinationsspårning

✅ Prompt injection-detektering

4. Leverantörshantering

✅ GitHub (Copilot): Företags-ToS granskad

✅ AWS (Bedrock): Ansvarsdelad modell dokumenterad

✅ Tredjepartsleverantörer: Standardgranskning via Tredjepartshantering

5. Transparens & dokumentation

✅ Offentlig AI-policy i ISMS

✅ AI-användning avslöjad på webbplats

✅ Kodgranskning spårar AI-genererad kod

🎯 Slutsats: AI är säkerhet (inte AI-säkerhet)

AI introducerar nya attackvektorer. Prompt injection. Träningsdataförgiftning. Modellstöld. Hallucinationer med förtroende. Men AI-säkerhet ÄR säkerhet. FNORD—samma riskhanteringsramverk, samma incidenthantering, samma efterlevnadskrav. Ingen specialbehandling.

Vad Hack23 FAKTISKT GÖR (för psykonauter som navigerar AI Chapel Perilous):

Hack23:s AI-säkerhet demonstrerar cybersäkerhetskonsultpragmatism: Behandla AI som vilken annan teknik som helst—systematisk riskhantering, inte mystisk "AI-säkerhet"-voodoo. AI hallucinerar. Prompt injections fungerar. Modellförgiftning är verklig. Planera därefter. Är du tillräckligt paranoid för AI-säkerhet? De flesta är inte det. Det är därför AI-incidenter händer.

Behöver expertguide för AI-styrning och LLM-säkerhet? Upptäck varför organisationer väljer Hack23 för transparent, utövarledd cybersäkerhetskonsultation.

Alla hyllar Eris! Alla hyllar Discordia!
"Tänk själv, dumbom! Ifrågasätt allt—särskilt den AI som påstår att den 'förstår' din kod. Den är bara spicy autocomplete. Och ja, den kommer hallucinera dina API-nycklar om du ber den. Ingenting är sant. Allt är tillåtet. Din AI-assistent tillåter attackvektorer du inte visste existerade."
🍎 23 FNORD 5
— Hagbard Celine, Kapten på Leif Erikson

P.S. Du är nu i AI Chapel Perilous. Din AI är antingen systematiskt säkrad eller bekvämt sårbar. Båda kräver disciplin. Endast en överlever prompt injection. Ingenting är sant—utom AI-incidentrapporten du kommer att lämna in om den AI:n hallucinerade känsliga data. FNORD—är du tillräckligt paranoid för AI-säkerhet än?