В чём суть риска
Инструкции могут быть скрыты не только в тексте, но и в изображениях, сканах, скриншотах и PDF, которые анализирует мультимодальная модель. Риск особенно значим там, где AI обрабатывает счета, заявки и презентации.
Модель получает изображение или PDF для обычной бизнес-задачи. В файле присутствует скрытый текст, который человек не видит, а модель может принять за приказ. Граница доверия нарушается на этапе извлечения содержимого: всё распознанное попадает в контекст наравне с заданием. Проверки, рассчитанные на обычный текст, такой файл пропускают.
Чем риск оборачивается для компании
Документы обрабатываются с искажениями, ошибки попадают в учётные процессы.
Под скрытым влиянием оказываются решения по счетам и заявкам.
Текстовые фильтры обходятся через файлы и медиа.
Где риск наиболее вероятен
Кому и что решать
Включить в конвейер обработки документов этап проверки и очистки до передачи файла модели.
Обеспечить доверенное распознавание текста и проверку результатов модели.
Определить, какие документы от внешних отправителей обрабатываются автоматически, а какие требуют контроля сотрудника.
Что стоит наблюдать
Признаки сами по себе не доказывают инцидент. Их полезно сопоставлять с учётной записью, версией модели, решением политики, источником контекста и результатом вызова инструмента.
Какие меры создают границу
Меры работают в связке и не перекладывают ответственность на модель: важны границы полномочий, владелец, телеметрия и процедура безопасного отказа.
Проверка документов на входе
Анализировать файлы на скрытые слои и невидимый текст до передачи модели.
Очистка содержимого файлов
Удалять скрытые элементы и оставлять только то, что видит человек.
Доверенное распознавание текста
Извлекать текст проверенным средством и сравнивать его с видимым изображением.
Проверка результата обработки
Сверять вывод модели с ожидаемым форматом и бизнес-правилами, отделяя данные документа от инструкций.
Правила приёма внешних документов
Установить допустимые форматы и источники, а также случаи обязательной ручной проверки.
Контроль расхождений распознавания
Отслеживать файлы, где видимый и извлечённый текст различаются, и направлять их на разбор.
Вопросы, показатели и первые шаги
Вопросы команде и поставщику
- Проверяются ли файлы на скрытый текст до модели?
- Чем распознаётся текст и доверяем ли мы этому средству?
- Какие решения принимаются по документам автоматически?
- Что происходит с файлом, в котором найдено расхождение?
Показатели контроля
- Доля файлов, прошедших входную проверку
- Число документов с расхождением видимого и извлечённого текста
- Доля результатов, отклонённых проверкой формата
Первые 30 дней
- Описать путь документа от получения до модели
- Добавить проверку на скрытый текст для внешних файлов
- Ввести ручной контроль операций по счетам
Как проверить в пилотном проекте
Проверить, что недоверенный контент не может напрямую менять политику и действие системы.
Шлюз политик фиксирует разрешение или запрет для согласованных рисковых сценариев.
Трассировка связывает учётную запись, версию модели, решение политики и результат обращения.
Изменение защитного ограничения или политики проходит проверку и воспроизводимый откат.
Какие классы решений рассматривать
Ниже — редакционные профили поставщиков, связанные с доменом угрозы. Это не рейтинг и не подтверждение применимости: заявленные функции следует проверить в вашем пилоте по указанным критериям.
INFERA AI Security portfolio
InfEra Security · AI Security / DevSecOps
INFERA AI.SafeCode · INFERA AI.FirewallSTRAZH AI Control
STRAZH · Corporate AI Security
Shadow AI Audit & Control · LLM Firewall
AIGATE / DevScore / AIPitch
Aitalon · AI Gateway
AIGATE · DevScoreИсточники и проверка
Сначала — объяснение для русскоязычной команды. Затем — первоисточники, по которым можно проверить границы, методологию и применимость в конкретной архитектуре.