Автономность без понятной границы
Если AI-агент может отправить письмо, изменить данные или вызвать сервис, бизнесу нужна заранее согласованная граница действий и человеческое подтверждение там, где цена ошибки высока.
Корпоративная аналитика безопасности AI
Безопасный AI начинается с ясной картины риска.
Аналитика, база угроз, каталог решений и рыночные сигналы для команд, которые внедряют AI в бизнес-процессы.
Факты → риск → влияние на бизнес → применимые контроли
Для владельцев бизнеса
Кибербезопасность AI — это контроль бизнес-действий, а не только защита модели.
AI становится частью процессов, где есть данные, полномочия и деньги. Задача руководителя — не разбираться в каждом техническом контроле, а убедиться, что у AI есть владелец, граница полномочий и доказательство того, что система действует ожидаемо.
Ключевой принципAI не получает больше прав, чем подтверждённый бизнес-процесс.
Контекст важнее модели
Чаще риск создают документы, запросы, найденный контекст и права доступа, а не сама модель. Для владельца процесса важны класс данных и то, кто получает результат.
Уверенный ответ — не доказательство
AI может ускорить анализ, но не должен незаметно подменять решение в платежах, доступе, комплаенсе или критичной коммуникации.
Вопросы руководителя
Три вопроса, с которых начинается безопасное внедрение
Их можно задать владельцу продукта, CISO или интегратору до запуска пилота и перед масштабированием сценария.
- 01
Какое действие AI имеет право совершать?Зафиксируйте разрешённые действия, лимиты и где обязательна проверка человеком.
- 02
Какие данные входят в контекст?Определите класс данных, источник, право доступа и что нельзя выводить за пределы согласованного контура.
- 03
Кто отвечает, когда решение AI спорно?Назначьте бизнес-владельца, владельца безопасности, путь эскалации и условия отката.
Экспресс-проверка безопасности AI
Оцените исходную точку за 10 вопросов.
Это структурированный разговор для владельца бизнеса, а не аудит или оценка зрелости. Ответьте на вопросы — и получите три практических приоритета для ближайшего пересмотра.
0/ 10вопросов отвечено
Общий контур
Подходит для первых сценариев использования AI: помощник, поиск, аналитика и ограниченные агентные процессы.
Согласуйте разрешённые действия, данные и владельца процесса до масштабирования.Вопрос 1 из 10
Известно ли, где в бизнесе уже используется AI?
Включая помощников, внешние облачные сервисы, RAG и агентные процессы.
Реестр
Инциденты AI Security
Реальные утечки, взломы AI-агентов и атаки на цепочку поставки 2022–2026 годов — с первоисточниками и уроками.
Открыть реестр →СпецпроектБезопасность MCP
Как подключать AI-агентов к инструментам и данным через MCP и не открыть дверь атакующим: классы атак и чек-лист.
Читать гайд →ПереводOWASP Top 10 для LLM 2025
Полный русский перевод ключевого стандарта рисков LLM-приложений: уязвимости, меры защиты, сценарии атак.
Перейти к рискам →ДайджестНеделя в AI Security
Главные события недели: уязвимости, инциденты и регулирование — с выводами для ИТ-директоров и CISO.
Свежий выпуск →На этой неделе
Пульс безопасности AI
Короткие сигналы, которые помогают связать события рынка с архитектурными и управленческими решениями.
Внутренняя сеть не должна быть границей доверия для AI-контура
Отдельно проверяйте учётную запись, запрос к данным, доступ к модели, вызов инструмента и журналирование — даже для внутрисетевого трафика.
Разобрать сигналВ базе отражены все 15 категорий решений из редакционной таксономии
Категории связывают угрозы, защитные возможности и вопросы для пилота, а не являются перечнем логотипов.
Разобрать сигналМодель, запрос, набор данных и определение инструмента — поставляемые артефакты
Версионирование, происхождение, проверки политик и откат должны распространяться на весь жизненный цикл поставки AI.
Разобрать сигналOWASP, NIST, MITRE, CISA и ISO задают взаимодополняющие уровни безопасности AI
Источники промаркированы по уровню доказательности: официальная методология, исследование, публичный случай или заявление вендора.
Разобрать сигналРедакционный фокус
Вся аналитикаГлавное для руководителей AI и ИБ
АНАЛИТИКА · ПРЕДПОЛАГАЕМ КОМПРОМЕТАЦИЮ11 СЕН 2026
Приказ ФСТЭК № 117 и искусственный интеллект: что требуется и как выполнить
С 1 марта 2026 года государственные информационные системы обязаны защищать информацию при использовании ИИ по отдельным пунктам приказа ФСТЭК России № 117. Разбираем точный текст норм, раздел 3.18 методического документа от 12 апреля 2026 года и практический план для операторов и подрядчиков.
Открыть разбор
Регулирование · Регулирование13 мин
Персональные данные и AI: как использовать нейросети и не нарушить 152-ФЗ
Вставить список клиентов в чат-бот — это уже обработка и передача персональных данных со всеми обязанностями оператора. Разбираем по действующей редакции 152-ФЗ и КоАП, где возникают риски при работе с нейросетями и как их закрыть.
Читать
Гайд · Архитектура AI16 мин
Предполагаем компрометацию: как защитить AI, когда злоумышленник уже внутри
Практическая архитектура AI-контура без неявного доверия к внутренней сети: идентичности, исполнение политик, контур данных и телеметрия.
Читать
Исследование · Рабочая среда AI14 мин
Kubernetes для AI-нагрузок: границы между моделью, RAG, секретами и агентами
Какие меры укрепления кластера помогают ограничить радиус поражения AI-нагрузки и где необходимы прикладные контроли.
ЧитатьРынок решений
Карта решений AI Security
Аналитический каталог: классы продуктов, сценарии защиты, риски и критерии выбора — не рекламная витрина.
Контекст / Политики · 4 решений
Межсетевой экран для LLM и AI
Контроль времени выполнения для запросов, ответов и действий AI-агентов.
Доступ / Аудит · 5 решенийШлюз AI
Управляемая точка доступа к моделям, маршрутизации, лимитам и аудиту.
Выявление / DLP · 6 решенийКонтроль теневого AI
Выявление и контроль несанкционированного использования AI.
Агенты / Инструменты · 4 решенийБезопасность AI-агентов
Контроль инструментов, памяти, автономности и согласований AI-агентов.
Знания / Доверие · 5 решенийБезопасность RAG
Защита поиска контекста, источников, разрешений и контекста.
Векторы / Права доступа · 6 решенийЗащита векторных баз и эмбеддингов
Изоляция эмбеддингов, векторных хранилищ и поиска в многопользовательской среде.
Данные / DLP · 4 решенийЗащита данных AI
Классификация, маскирование, сроки хранения и защита данных в AI-конвейерах.
Сборка / Проверка · 5 решенийПроверка кода AI и MLSecOps
Безопасная разработка AI-приложений, моделей и конвейеров.
Экспозиция / CTEM · 6 решенийУправление внешней экспозицией AI
Инвентаризация, обнаружение зоны риска и устранение проблем в AI-инфраструктуре.
Поставка / Доверие · 4 решенийБезопасность цепочки поставки AI
Происхождение, ML-BOM, подписи и проверка артефактов моделей и данных.
Тестирование / Оценка · 5 решенийКонтролируемая проверка и оценка AI
Контролируемая оценка устойчивости к рисковым сценариям.
Наблюдение / Реагирование · 6 решенийНаблюдаемость LLM
Трассировка, оценки, изменения поведения, события политик и подключение к SOC.
Реестр / Хранилище · 4 решенийРеестр моделей и хранилище AI
Контролируемое хранение, версионирование и доставка артефактов моделей.
Мошенничество / Идентичность · 5 решенийЗащита от дипфейков и синтетических медиа
Защита от синтетических медиа, компрометации деловой переписки и мошенничества с учётными данными.
SOC / Ограничители · 6 решенийБезопасное применение AI в SOC
Безопасное применение AI в SOC, аналитике угроз и защитной автоматизации.
Аналитика угроз
База угроз — без вредоносных инструкций
Карточки атак построены как моделирование угроз: бизнес-риск, признаки компрометации, безопасные меры защиты и связи с продуктами и стандартами.
Открыть базу угрозA12 · Управление AI
Утечка данных через теневое использование AI
Сотрудники пользуются публичными AI-инструментами без согласования с ИТ и службой безопасности и загружают туда рабочие материалы. Компания теряет контроль над интеллектуальной собственностью и не знает, какие сведения уже оказались во внешних сервисах.
Высокий рискA55 · Угрозы с применением AIМошенничество с дипфейками руководителей
Синтезированные голос и видео позволяют выдавать себя за руководителя, партнёра или клиента, чтобы добиться платежа или раскрытия учётных данных. Привычная проверка «узнаю голос и лицо» перестаёт быть доказательством личности.
Высокий рискA34 · Безопасность AI-агентовИзбыточные полномочия и автономность AI-агента
Агент, наделённый правами шире задачи, способен сделать больше, чем нужно бизнес-процессу: удалить данные, отправить письма, изменить настройки, запустить команды. OWASP LLM06 называет избыточные функции, права и автономность корневыми причинами этого риска.
Критический рискA04 · Безопасность языковых моделейВнедрение инструкций без участия пользователя в AI-ассистентах
Сотрудник не совершает явного опасного действия, а ассистент уже обрабатывает внешний контент рядом с внутренними данными. Случай EchoLeak описан как пример такого внедрения в промышленной LLM-системе, где специально подготовленное письмо могло привести к удалённому выводу данных без аутентификации.
Критический рискA16 · Модель и цепочка поставкиОтравление содержимого корпоративной базы знаний RAG
Вредоносный или просто ошибочный документ попадает в базу знаний и начинает влиять на ответы ассистента. Сотрудники и клиенты получают искажённые рекомендации от системы, которой привыкли доверять. Особенно чувствительны поддержка клиентов, кадровые и юридические вопросы.
Критический рискA10 · Защита данных и RAGРаскрытие чувствительных данных в ответах модели
Ассистент включает в ответ персональные, финансовые, медицинские или коммерческие сведения, которые пользователю видеть не положено. OWASP описывает этот риск в категории LLM02; для компании он означает нарушение NDA, коммерческой тайны и требований к персональным данным.
Критический рискA38 · Безопасная разработка AIНебезопасная передача вывода модели в смежные системы
Ответ модели — недоверенные данные. Если приложение исполняет или интерпретирует его без проверки, возможно внедрение в смежные системы. OWASP LLM05 выделяет небезопасную обработку вывода как отдельный риск. Итог — повреждённые записи, небезопасная автоматизация и злоупотребление рабочими процессами.
Высокий рискA31 · Исполнение и инфраструктура AIУтечка данных через память общих графических ускорителей
Исследование LeftoverLocals показало, что локальная память GPU при определённых условиях становится каналом утечки между процессами. Для бизнеса это риск раскрытия запросов, ответов и фрагментов моделей в разделяемой AI-инфраструктуре.
Критический рискИнтеллект решений
Перейти в каталогКаталог решений
IN
INFERA AI Security portfolio
InfEra SecurityPrompt injectionAI-generated vulnerable code
Редакционный профиль: INFERA AI.SafeCode · INFERA AI.Firewall · INFERA AI.CTEM · INFERA AI.SafeAgent. Утверждения о функциях основаны на указанном вендорском источнике и требуют проверки в рамках пилота.
ST
STRAZH AI Control
STRAZHShadow AIdata leakage
Редакционный профиль: Shadow AI Audit & Control · LLM Firewall · AI Agent Security · AI Gateway. Утверждения о функциях основаны на указанном вендорском источнике и требуют проверки в рамках пилота.
AI
AIGATE / DevScore / AIPitch
AitalonUncontrolled AI accesscost abuse
Редакционный профиль: AIGATE · DevScore · AIPitch. Утверждения о функциях основаны на указанном вендорском источнике и требуют проверки в рамках пилота.
FO
AI-Vault
FoxOpsModel provenanceartifact tampering
Редакционный профиль: AI-Vault and controlled artifact delivery. Утверждения о функциях основаны на указанном вендорском источнике и требуют проверки в рамках пилота.
DA
DataSecure RDR
DataSecure RDRAI-assisted ransomwareendpoint compromise
Редакционный профиль: DataSecure RDR. Утверждения о функциях основаны на указанном вендорском источнике и требуют проверки в рамках пилота.
PO
PT AI / PT BlackBox
Positive TechnologiesAI-generated vulnerable codeinsecure output handling
Редакционный профиль: PT AI · PT BlackBox. Утверждения о функциях основаны на указанном вендорском источнике и требуют проверки в рамках пилота.
TR
TRON ASOC
TRON ASOCAI app vulnerabilitiesinsecure CI/CD
Редакционный профиль: TRON ASOC. Утверждения о функциях основаны на указанном вендорском источнике и требуют проверки в рамках пилота.
CO
CodeScoring OSA / SCA
CodeScoringDependency risklicense risk
Редакционный профиль: OSA / SCA capabilities. Утверждения о функциях основаны на указанном вендорском источнике и требуют проверки в рамках пилота.
AQ
Aqua CNAPP
Aqua SecurityContainerized AI workload compromisevulnerable images
Редакционный профиль: Aqua CNAPP capabilities. Утверждения о функциях основаны на указанном вендорском источнике и требуют проверки в рамках пилота.
CI
Threat intelligence & digital risk partners
CICADA8 / Findler / Vulners / PassLeak / F6Leaked model/API keysexposed endpoints
Редакционный профиль: TI, EASM, leak monitoring and fraud protection. Утверждения о функциях основаны на указанном вендорском источнике и требуют проверки в рамках пилота.