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À medida que os modelos de linguagem (LLMs) são cada vez mais incorporados às operações das empresas, garantir a sua segurança se torna fundamental. Apesar dos desafios únicos que os LLMs apresentam, as lições aprendidas com os testes de penetração em redes internas — como o gerenciamento de limites de confiança, a identificação de configurações incorretas e a verificação de escalonamento de privilégios — podem reforçar de maneira significativa a abordagem de pentesting para LLMs. A aplicação dessas práticas ajuda a detectar vulnerabilidades potenciais e a proteger ambientes de IA de forma mais eficaz.