# RAG без доверенного контура: пять контрольных точек базы знаний

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

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

## Зачем это бизнесу

Надёжность RAG зависит от прав на документы, происхождения контекста и защиты от подмены данных.

## 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: LLM04:2025 Data and Model Poisoning](https://genai.owasp.org/llmrisk/llm042025-data-and-model-poisoning/) — Отравление данных и моделей.
- [OWASP: LLM08:2025 Vector and Embedding Weaknesses](https://genai.owasp.org/llmrisk/llm082025-vector-and-embedding-weaknesses/) — RAG, embeddings и векторные хранилища.
- [arXiv: Layered Security Framework Against Prompt Injection in RAG-Based Chatbots](https://arxiv.org/abs/2606.19660) — Defense-in-depth для RAG prompt injection.