AI Security & Risk Assessment
Защищаем данные и AI-системы от новых рисков
Проектируем безопасные AI-решения и оцениваем существующие системы с точки зрения утечек данных, несанкционированного доступа и атак, характерных для AI.
AI security mapСистема под контролем
Модель и бизнес-логика
Что проверяем
Риск возникает не только внутри модели
AI-система включает данные, prompts, API, права доступа, внешние сервисы, логи и хранилища. Безопасность зависит от того, как все эти компоненты связаны между собой.
Data Leakage
Передача конфиденциальных данных модели, внешнему API или пользователю без необходимых прав.
Prompt Attacks
Манипуляции инструкциями и контекстом, которые меняют ожидаемое поведение системы.
Excessive Permissions
Слишком широкие права AI-инструмента на документы, действия и внутренние системы.
Unsafe Integrations
Риски на стыке моделей, плагинов, API, CRM, хранилищ и сторонних сервисов.
Storage & Logs
Чувствительные данные в истории запросов, логах, vector stores и резервных копиях.
Architecture Review
Системные риски в маршрутах данных, границах доверия и логике авторизации.
Два направления
Безопасное внедрение и оценка существующей системы
Подключаемся до запуска AI-решения или проверяем уже работающую инфраструктуру.
Secure AI Implementation
Проектируем архитектуру с учётом типов данных, ролей, уровней доступа, моделей, API, логов и внешних интеграций.
- карта данных и компонентов
- границы доступа и роли
- безопасные интеграции
- логирование и контроль
AI Security Assessment
Проверяем существующую систему, определяем реальные сценарии риска и формируем приоритетный план изменений.
- архитектура и потоки данных
- права и авторизация
- характерные для AI сценарии атак
- рекомендации по снижению риска
Результат оценки
Понятная картина рисков и порядок действий
Итогом становится не общий список угроз, а конкретное описание того, что требует защиты и какие изменения нужно внести в первую очередь.
Карта данных и доступов
Какие данные обрабатываются, где проходят и кто может их использовать.
Приоритеты рисков
Какие сценарии наиболее вероятны и сильнее влияют на бизнес.
План изменений
Какие меры снизят риск и в каком порядке их разумно внедрять.
Пример результата
Как выглядит результат проверки AI-системы
Предположим, AI-помощник использует внутренние документы компании. В итоговых материалах могут быть:
Карта данных и доступов
Какие документы доступны помощнику, какие роли их используют и к каким внешним сервисам обращается система.
Сценарии риска
Что произойдёт при попытке получить сведения без нужных прав и какие данные окажутся под угрозой.
Приоритеты исправлений
Какие права и маршруты данных нужно ограничить, что проверить повторно после изменений.
Это иллюстративный пример, а не результат проверки конкретной системы. Состав отчёта зависит от согласованного объёма оценки.
Процесс
Как проходит оценка
Глубина проверки зависит от архитектуры, типов данных и роли AI в бизнес-процессе.
Context
Определяем назначение системы, данные, пользователей и требования.
Architecture map
Фиксируем компоненты, интеграции, потоки данных и границы доступа.
Assessment
Проверяем сценарии утечек, атак и несанкционированных действий.
Recommendations
Формируем приоритетный и практически применимый план защиты.
Следующий шаг
Оценим безопасность вашей AI-системы
Определим, какие данные и компоненты требуют защиты, где находятся реальные риски и какие изменения нужно внести в первую очередь.
Обсудить задачу