0. Basic LLM Concepts

ai offensive

0. Basic LLM Concepts LLM/AI saldırı notudur. Prompt, tool/MCP ve güvensiz çıktı işleme yüzeyine odaklan.

Metodoloji

1. Sistem prompt, tool şeması ve RAG sınırlarını haritala.

2. Prompt injection / jailbreak ile politika dışına çık.

3. Tool/MCP çağrılarını suistimal ederek veri veya RCE üret.

4. Çıktı sink’lerinde (HTML/shell/URL) taint etkisini kanıtla.

Yüzey haritası

system prompt · tools/MCP · RAG · bellek · çıktı sink

curl -s http://LLM/v1/models | jq

curl -s http://MCP/v1/tools | jq

Mimari / fine-tune

tokenizer edge, data poisoning, embedding inversion, LoRA backdoor

python3 -c "from transformers import AutoTokenizer

t=AutoTokenizer.from_pretrained('gpt2')

print(t.encode('test'))"

Kanıt

system prompt sızıntısı, tool sonucu, iç URL/secret, sink PoC

mkdir -p evidence/ai && tee evidence/ai/notes.txt

Checklist

[ ] fingerprint / profil alındı
[ ] primitif veya erişim doğrulandı
[ ] PoC etkiyi gösterdi
[ ] kanıt paketlendi
[ ] sonraki pivot not edildi