# 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.

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

## Зачем это бизнесу

Внутренний IP не доказывает право обращаться к модели, RAG-коллекции или агентному инструменту.

## 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

- [NIST: AI 100-2e2025: Adversarial Machine Learning](https://csrc.nist.gov/pubs/ai/100/2/e2025/final) — Таксономия атак и mitigations для adversarial ML.
- [MITRE: MITRE ATLAS](https://atlas.mitre.org/) — Тактики и техники против AI-систем.
- [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.
- [CISA / NSA: Careful Adoption of Agentic AI Services](https://www.cisa.gov/news-events/news/cisa-us-and-international-partners-release-guide-secure-adoption-agentic-ai) — Контроли для agentic AI.