# 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.

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

## Зачем это бизнесу

Проверяемость происхождения и контролируемый откат снижают риск изменения AI-системы вне обычного контура разработки.

## 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.
- [OWASP: LLM04:2025 Data and Model Poisoning](https://genai.owasp.org/llmrisk/llm042025-data-and-model-poisoning/) — Отравление данных и моделей.
- [CISA: Joint Guidance on Deploying AI Systems Securely](https://www.cisa.gov/news-events/alerts/2024/04/15/joint-guidance-deploying-ai-systems-securely) — Безопасное внедрение AI-систем.