В чём суть риска
Ответ модели — недоверенные данные. Если приложение исполняет или интерпретирует его без проверки, возможно внедрение в смежные системы. OWASP LLM05 выделяет небезопасную обработку вывода как отдельный риск. Итог — повреждённые записи, небезопасная автоматизация и злоупотребление рабочими процессами.
Модель формирует текст, который приложение затем использует как запрос к базе данных, команду, разметку страницы или фрагмент кода. Разработчики относятся к выводу как к результату работы собственной системы и не проверяют его. Граница доверия нарушается на стыке модели и приложения. Содержимое ответа зависит от входных данных, которые модель получила, в том числе от посторонних. Принимающая система исполняет его с собственными правами.
Чем риск оборачивается для компании
Возможны внедрение запросов, команд, сценариев и шаблонов, а также межсайтовое исполнение сценариев в интерфейсе.
Записи в учётных системах повреждаются из-за непроверенного вывода.
Автоматизация выполняет непредусмотренные действия, рабочие процессы используются не по назначению.
Где риск наиболее вероятен
Кому и что решать
Включить в требования к AI-приложениям обязательный слой проверки между моделью и исполняющими системами.
Обеспечить проверку вывода по схеме, экранирование и запрет прямого исполнения.
Знать, какие действия в учётных системах запускаются по тексту модели.
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.
Требования к обработке вывода
Закрепить в стандартах разработки, что вывод модели считается недоверенным и проверяется.
Строгие схемы вывода
Принимать только ответы заданной структуры и отклонять остальное.
Экранирование под контекст
Экранировать вывод перед передачей в интерфейс, запрос или шаблон.
Перечень разрешённых функций
Позволять модели выбирать только из заранее определённых операций, без прямого исполнения текста.
Слой проверки перед исполнением
Разместить между моделью и принимающей системой отдельный компонент проверки.
Контроль ошибок смежных систем
Отслеживать отклонённые ответы и ошибки принимающих систем.
Вопросы, показатели и первые шаги
Вопросы команде и поставщику
- В каких приложениях вывод модели попадает в запросы, команды или разметку?
- Где между моделью и исполнением стоит проверка?
- Проверяются ли AI-приложения на внедрение через вывод модели?
- Кто отвечает за этот контроль?
Показатели контроля
- Доля интеграций, где вывод проверяется по схеме
- Число ответов, отклонённых слоем проверки
- Доля AI-приложений, прошедших проверку обработки вывода
Первые 30 дней
- Найти места, где вывод модели исполняется или интерпретируется
- Убрать прямое исполнение, заменив его разрешёнными функциями
- Добавить проверку по схеме и экранирование в приоритетных интеграциях
Как проверить в пилотном проекте
Проверить, что AI-артефакты и сгенерированный результат проходят привычные контрольные точки DevSecOps.
Конвейер поставки проверяет код, зависимости и AI-артефакты по утверждённому базовому уровню.
Небезопасный результат не попадает в последующее действие без проверки.
Найденное отклонение имеет владельца, путь устранения и доказуемую повторную проверку.
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.FirewallPT AI / PT BlackBox
Positive Technologies · AppSec / AI-assisted code analysis
PT AI · PT BlackBox
TRON ASOC
TRON ASOC · ASOC / ASPM
TRON ASOC
CodeScoring OSA / SCA
CodeScoring · SCA / SBOM
OSA / SCA capabilitiesИсточники и проверка
Сначала — объяснение для русскоязычной команды. Затем — первоисточники, по которым можно проверить границы, методологию и применимость в конкретной архитектуре.