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

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

- Канонический HTML: [/insights/ai-model-supply-chain](https://ai-first.tech/insights/ai-model-supply-chain)
- Язык: русский
- Редакционный принцип: защитный контекст без вредоносных полезных нагрузок и инструкций обхода.

## Зачем это бизнесу

Проверка происхождения модели и библиотек снижает риск компрометации до этапа эксплуатации.

## Редакционный вывод

Материал предлагает защитные вопросы для архитектуры, процесса и пилота. Полный разбор с оглавлением, связанными рисками и источниками доступен в канонической HTML-версии.

## Международные источники

- [OWASP: LLM03:2025 Supply Chain](https://genai.owasp.org/llmrisk/llm032025-supply-chain/) — Цепочка поставки моделей, данных и зависимостей.
- [arXiv: Models Are Codes: Security Risks of Loading Untrusted Models](https://arxiv.org/abs/2402.04354) — Исследование рисков загрузки моделей и datasets.
- [arXiv: SafePickle research](https://arxiv.org/) — Риски unsafe deserialization в ML-моделях.