# A32: Несанкционированный доступ к точкам подключения моделей (Unauthorized access to model endpoints)

> Интерфейс модели без строгой аутентификации и авторизации открывает посторонним данные, дорогие вычисления и бизнес-логику. Компания оплачивает чужое использование сервиса и рискует содержимым контекста модели и подключёнными инструментами.

- Канонический HTML: [/threats/a32-unauthorized-access-to-model-endpoints](https://ai-first.tech/threats/a32-unauthorized-access-to-model-endpoints)
- Язык: русский
- Редакционный принцип: защитный контекст без вредоносных полезных нагрузок и инструкций обхода.

## Домен

Исполнение и инфраструктура AI

## Как проявляется риск

Интерфейс вывода модели или административный API оказывается доступен извне с настройками по умолчанию. Другой вариант — ключ доступа утёк и используется посторонним. Граница доверия нарушается на входе: система не различает законного потребителя и чужого. Получив доступ, посторонний расходует вычислительные ресурсы, читает данные из контекста модели и обращается к связанным инструментам. Проблему усугубляет отсутствие полного учёта опубликованных интерфейсов.

## Влияние на бизнес

- **Финансы.** Кража сервиса и злоупотребление вычислениями приводят к незапланированным расходам.
- **Данные.** Сведения из контекста модели становятся доступны посторонним.
- **Безопасность.** Через открытый интерфейс возможна компрометация подключённых инструментов и систем.
- **Операции.** Чужая нагрузка отнимает ресурсы у рабочих процессов.

## Где риск наиболее вероятен

- Модель, развёрнутая на собственных серверах с внешним доступом
- Административные API платформ машинного обучения
- Пилотные и тестовые стенды, опубликованные в интернете
- Интеграции партнёров по общим ключам

## Кому и что решать

- **ИТ-директор.** Обеспечить единый реестр интерфейсов моделей и публикацию только через управляемый шлюз.
- **Директор по кибербезопасности.** Требовать строгую аутентификацию, ротацию ключей и сегментацию сети для каждого интерфейса модели.
- **Владелец бизнес-процесса.** Знать, кто и на каких условиях потребляет AI-сервис процесса, и контролировать расход бюджета.

## Признаки для службы мониторинга

- Интерфейсы моделей доступны напрямую из интернета
- Используются слабые, общие или давно не менявшиеся ключи
- Аномальный внешний трафик к интерфейсам вывода
- Отсутствует взаимная проверка сертификатов или авторизация по токенам
- Расход вычислений растёт без связи с деловой активностью
- Административный API работает с настройками по умолчанию

## Меры защиты

- **Реестр интерфейсов моделей** (организационная). Вести учёт всех точек подключения с владельцем и назначением. Неучтённые интерфейсы выводятся из эксплуатации.
- **Публикация через шлюз API** (техническая). Направлять все обращения к моделям через шлюз с квотами и проверкой прав, убирая прямой доступ.
- **Строгая аутентификация и ротация ключей** (техническая). Применять взаимную проверку сертификатов или токены с ограниченным сроком и регулярно менять ключи.
- **Сегментация сети для моделей** (техническая). Размещать интерфейсы вывода и администрирования в отдельных сегментах, ограничивая последствия утечки ключа.
- **Контроль внешней поверхности атаки** (мониторинг). Регулярно выявлять опубликованные интерфейсы и отслеживать аномалии трафика и расхода.

## Вопросы команде и поставщику

- Сколько интерфейсов моделей у нас опубликовано и у каждого ли есть владелец?
- Какие из них доступны из интернета и чем защищены?
- Как быстро будет отозван утёкший ключ?
- Кто увидит аномальный рост расхода на вычисления?

## Показатели контроля

- Доля интерфейсов моделей, опубликованных через шлюз со строгой аутентификацией
- Доля ключей, сменённых в установленный срок
- Число обнаруженных неучтённых или открытых интерфейсов

## Первые 30 дней

- Провести поиск опубликованных интерфейсов моделей, включая тестовые стенды
- Закрыть доступ с настройками по умолчанию и сменить ключи
- Ввести квоты и оповещения о расходе на шлюзе

## Классы решений

- Шлюз AI
- Защита API
- Непрерывное управление подверженностью угрозам AI

## Сопоставления

- OWASP: LLM10
- MITRE: ATT&CK: Resource Development
- NIST: NIST AI 100-2: Evasion

## Первоисточники

- [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.
- [Google: Secure AI Framework (SAIF)](https://safety.google/intl/en/safety/saif/) — Secure-by-default AI, privacy и управление риском.

## Ограничение

Карточка описывает признаки и меры защиты. Она не является эксплуатационной инструкцией и не заменяет модель угроз конкретной организации.