Защита и харденинг ИИ-систем — это не поиск дыр, а их закрытие: мы помогаем спроектировать и внедрить защитные механизмы вокруг вашей языковой модели, чтобы prompt-инъекции, утечки и злоупотребления были невозможны или контролируемы. Это инженерная работа на стороне защиты — дополнение к тестированию.
Что мы внедряем
Защита ИИ-приложения строится в несколько слоёв, и мы помогаем выстроить каждый:
- Guardrails и фильтры ввода и вывода модели.
- Изоляция инструментов и минимизация прав агента.
- Валидация и санитизация недоверенных данных и RAG-источников.
- Разграничение доступа к данным и функциям на уровне пользователя.
- Безопасная обработка вывода — защита от XSS/SSRF/выполнения кода.
- Мониторинг и логирование подозрительных запросов к модели.
Как мы работаем
Мы анализируем архитектуру вашего ИИ-приложения, определяем границы доверия и вместе с командой проектируем защитные механизмы под ваш стек. Затем помогаем внедрить их и проверяем результат состязательным тестированием — чтобы защита работала не на бумаге, а против реальных атак.
Стандарты и методологии
Работаем по признанным методологиям безопасности ИИ:
- OWASP Top 10 for LLM Applications (2025) — эталонные риски LLM.
- OWASP Agentic Security — риски автономных агентов.
- MITRE ATLAS — тактики и техники атак на ML.
- NIST AI Risk Management Framework — управление рисками ИИ.
Что вы получаете
Целевую архитектуру защиты ИИ-приложения, набор внедрённых guardrails и политик, рекомендации по мониторингу и проверку эффективности защиты. По сути — переход от «модель работает» к «модель работает безопасно».
Логичное продолжение: Red Teaming LLM для проверки внедрённой защиты и пентест ИИ.