В чём суть риска
Если векторные представления нескольких клиентов или подразделений лежат в одном хранилище без строгой изоляции, данные одного могут попасть в ответы другому. OWASP выделяет этот риск в категории LLM08. Для поставщика AI-платформы это прямой удар по доверию клиентов.
Платформа обслуживает несколько клиентов и для экономии держит их векторные представления в общем пространстве. Разделение опирается на фильтр по признаку клиента в каждом поисковом запросе. Если фильтр необязателен или метаданные записаны непоследовательно, поиск возвращает ближайшие фрагменты независимо от владельца. Граница доверия нарушается внутри хранилища: логическое разделение не подкреплено принудительным. Клиент получает чужой материал, не предпринимая ничего необычного.
Чем риск оборачивается для компании
Сведения одного клиента или подразделения появляются в ответах другого.
Один подтверждённый случай ставит под сомнение надёжность всей платформы.
Нарушаются договорные гарантии изоляции клиентских данных.
Где риск наиболее вероятен
Кому и что решать
Выбрать модель изоляции клиентов в векторном хранилище и закрепить её в архитектурных требованиях.
Добиться, чтобы фильтр по владельцу данных применялся принудительно, и регулярно проверять это тестами.
Включить в договоры с поставщиком AI-платформы требования к изоляции данных и право на проверку.
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.
Изоляция клиентов в хранилище
Разделять данные клиентов на уровне пространств имён или отдельных хранилищ.
Обязательные фильтры по владельцу
Отклонять любой поисковый запрос без признака клиента и применять политики на уровне записей.
Шифрование данных клиентов
Шифровать векторные представления, чтобы ошибка изоляции не раскрывала содержимое напрямую.
Регулярные тесты изоляции
Включить в регламент выпуска проверку того, что поиск не возвращает чужие записи.
Неизменяемый журнал обращений
Фиксировать, кто и какие записи получил, в журнале, защищённом от правки.
Вопросы, показатели и первые шаги
Вопросы команде и поставщику
- Как технически разделены данные разных клиентов в векторном хранилище?
- Можно ли выполнить поиск без фильтра по владельцу?
- Когда последний раз проверялась изоляция и с каким результатом?
- Как поставщик уведомит о случае смешения данных?
Показатели контроля
- Доля поисковых запросов с принудительным фильтром по владельцу
- Число записей без признака владельца
- Число выявленных тестами случаев выдачи чужих данных
Первые 30 дней
- Проверить, обязателен ли фильтр по клиенту в каждом запросе
- Найти и исправить записи с неполными метаданными
- Провести тест изоляции между двумя клиентами
Как проверить в пилотном проекте
Подтвердить, что поиск контекста учитывает права, классификацию и происхождение документов.
Права доступа к документу проверяются до включения в найденный контекст.
Политика маскирования и предотвращения утечек данных проверяется на согласованном наборе чувствительных данных.
Трассировка хранит атрибуцию источника и решение доступа без избыточного раскрытия содержимого.
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
AI-Vault
FoxOps · Model Registry / AI-Vault
AI-Vault and controlled artifact deliveryИсточники и проверка
Сначала — объяснение для русскоязычной команды. Затем — первоисточники, по которым можно проверить границы, методологию и применимость в конкретной архитектуре.