AI-first.tech
Реклама
Редакционная аналитика

Аналитика и визуализация AI-рисков

Интерактивные отчёты, карта контролей и разборы архитектур для управляемого внедрения корпоративного генеративного AI.

Интерактивный аналитический слой

Карта покрытий и защитных контролей

Визуализации строятся только на данных каталога и курируемых карточках угроз. Это не статистика инцидентов и не рейтинг эффективности продуктов.

Данные: каталог AI-first.tech
10профилей решений
60карточек угроз
72защитных контролей
42источников
Интеллект решений

Покрытие продуктовых категорий

Количество профилей отражает текущую структуру каталога по классам решений.

Редакционная прозрачность

Статусы профилей

Vendor profile 10

Статус визуально отделяет редакционный профиль от заявлений вендора и материалов на проверке.

Навигатор угроз

Карточка защиты

01 / 60
Безопасность языковых моделей

Direct Prompt Injection

Недоверенный ввод или внешний контент влияет на поведение модели, нарушая границы заявленной задачи.

Признаки3
Меры защиты3
Разделение инструкций и данныхRuntime policy gateAdversarial evaluation
Навигатор по базе знаний

Спросите базу угроз и стандартов

Ответы основаны только на редакционной базе AI-first.tech: карточках угроз, стандартах OWASP и NIST и проверенных материалах. Навигатор не выдаёт эксплуатационных инструкций.

Проверенные
экспертные ответы
NIST SP 800-207 + NIST AI 600-1

AI plane при компрометации внутренней сети

Цель — не считать локальную сеть доверенной. Любой переход между субъектом, данными, моделью и действием проверяется отдельно.

Local descriptionDefensive modelSource-linked
Недоверенный
внутренний субъект
Policy gateidentity · purpose · data class
RAG data
Model
Tools

Доступ предоставляется к конкретному ресурсу и действию, а не «внутренней сети».

Архитектура с предположением компрометации

AI-слой — не доверенная зона внутри сети

В этой модели исходное допущение простое: нахождение пользователя или рабочей нагрузки внутри корпоративной сети не доказывает право на данные, модель, инструмент или путь в рабочую среду.

Проверять явно
Ограничивать непрерывно
Кто может вызвать модель, инструмент или секрет?

Учётные записи и полномочия

Каждое действие AI-сервиса, рабочей нагрузки и человека должно иметь проверяемого субъекта и минимальный набор прав.

AI-специфичный рискАгент действует шире поставленной задачи или получает долгоживущий секрет.
Пересечение с киберзащитойZero Trust, управление привилегированным доступом, учётные записи сервисов, многофакторная аутентификация и сегментация привилегий.
учётная запись рабочей нагрузкикороткоживущие учётные данныеминимально необходимые правасогласование значимых действий

Принцип: защищайте связку «учётная запись → данные → модель → действие → журнал», а не только точку подключения к модели. Выберите слой выше, чтобы увидеть его вклад в архитектуру.

Отчёты и объяснения

Редакционная аналитика

Каждый материал связывает событие с риском, влиянием на бизнес и применимыми защитными практиками.

Тематический навигатор

Выбирайте несколько тем: в выдаче останутся материалы на их пересечении.

12 материалов
Регулирование · Регулирование14 мин

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 материал
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.

Открыть материал
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.

Открыть материал
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.

Открыть материал
Гайд · Безопасная разработка AI13 мин

AI Security и DevSecOps: управляйте моделью, данными и запросами как поставляемыми артефактами

Новый слой поставки включает веса модели, наборы данных, эмбеддинги, системные запросы, определения инструментов и конфигурацию политик.

Открыть материал
Аналитика · Безопасность AI-агентов12 мин

Безопасность AI-агентов: как превратить автономность в управляемый риск

Архитектура полномочий, порядок согласования и журнал действий для корпоративных AI-агентов.

Открыть материал
Исследование · Безопасность RAG18 мин

RAG без доверенного контура: пять контрольных точек базы знаний

Как связать классификацию данных, атрибуцию источника и мониторинг конвейера поиска по корпоративным документам.

Открыть материал
Аналитика · Управление AI11 мин

Контур политик для корпоративного AI: где принимать решение до обращения к модели и инструментам

Почему идентичность, цель и классификация данных должны оцениваться как отдельные условия доступа, а не как метка в пользовательском запросе.

Открыть материал
Новости · Управление AI5 мин

Теневой AI: инвентаризация — начало контроля, а не финальная точка

Сценарии контроля внешних моделей, помощников для программирования и неуправляемых ключей API без подмены бизнеса блокировками.

Открыть материал
Гайд · Безопасная разработка AI9 мин

Цепочка поставки AI: что проверять до доставки модели в промышленную среду

Артефакты, зависимости, происхождение и воспроизводимый контур поставки моделей, адаптеров и инструментов.

Открыть материал
Практика · Рабочая среда AI10 мин

Телеметрия AI для SOC: какие события связывать с расследованием

Минимальная доказательная цепочка: идентичность, решение политики, версия модели, источник контекста, вызов инструмента и результат разрешения.

Открыть материал
Гайд · Безопасность языковых моделей15 мин

Корпоративная LLM без LLM Firewall: почему защита запросов и ответов должна быть обязательной

LLM Firewall — управляемый защитный слой перед моделью, RAG и инструментами. Он применяет политики к запросам и ответам, снижает риск внедрения инструкций и утечек, но не заменяет права доступа и контроль действий.

Открыть материал
Primary-source desk

Сначала объяснение — затем первоисточник

Каждая карточка даёт контекст на русском и ведёт на официальный материал. Ссылки нужны для верификации, а не заменяют локальную интерпретацию риска.

arXiv

Invitation Is All You Need! Promptware Attacks Against LLM-Powered Assistants

Исследование indirect prompt injection через почту, календарь и документы.

Открыть первоисточник
MLCommons

AILuminate Safety & Jailbreak Benchmarks

Бенчмарки safety и security для GenAI; результаты необходимо читать с учётом заявленного scope и ограничений.

Открыть первоисточник