Аудит безопасности ML-систем — это проверка не только модели, но и всего конвейера машинного обучения: данных, обучения, хранения весов, инференса и MLOps-инфраструктуры. Мы оцениваем риски отравления данных, кражи и подмены модели, состязательных примеров и утечек — то есть угрозы, специфичные именно для ML/AI-систем.
Что мы проверяем в ML-системе
Модель не существует в вакууме. Вокруг неё данные, пайплайны и инфраструктура, и каждая из этих частей может стать точкой атаки. Атаки на ML-модели редко ограничиваются самой моделью — от отравления данных до кражи весов. Разбираем их по матрице MITRE ATLAS:
- Отравление данных (data poisoning), компрометация обучающей выборки.
- Кража модели: извлечение весов, архитектуры, обучающих данных.
- Состязательные примеры, вводы, обманывающие модель.
- Инверсия модели и membership inference, восстановление приватных данных.
- Безопасность MLOps: реестры моделей, пайплайны, хранение весов и артефактов.
- Цепочка поставок ML: сторонние модели, датасеты и зависимости.
Что мы находим чаще всего
За каждым проектом стоит список конкретных находок. Вот что встречаем регулярно:
- Отравление обучающих данных: влияние на модель через подмену данных в датасете.
- Adversarial-примеры, специально созданные входы, обманывающие модель.
- Кража модели и инверсия: восстановление модели и обучающих данных по ответам.
- Уязвимости ML-пайплайна: небезопасные артефакты, зависимости и веса моделей.
- Утечка данных через выводы, раскрытие приватной информации из обучающей выборки.
- Небезопасное развёртывание: открытые эндпоинты инференса без авторизации и лимитов.
Как проходит аудит безопасности ML-систем
- Согласование и границы (scope). Определяем цели, объекты и правила, чтобы работа была легальной, безопасной и била точно в реальный бизнес-риск.
- Разведка и картирование. Собираем полную поверхность атаки в границах проекта, пока ничего не эксплуатируя.
- Ручная эксплуатация. Специалисты руками выстраивают цепочки уязвимостей, выходят далеко за пределы автосканеров и доказывают реальное воздействие.
- Анализ и отчёт. Каждую находку приоритизируем по CVSS, привязываем к бизнес-риску, описываем с шагами воспроизведения и рекомендациями.
- Поддержка и бесплатный ретест. Помогаем команде с исправлениями и повторно проверяем, что уязвимости действительно закрыты.
Инструменты и техники
Инструменты adversarial ML, проверка целостности датасетов и весов, анализ ML-пайплайна и зависимостей, тестирование инференс-эндпоинтов. Автоматику пускаем только первым проходом: основную ценность даёт ручной анализ и понимание бизнес-логики.
Что вы получаете
Отчёт с картой рисков ML-системы, приоритизированными находками, оценкой воздействия и дорожной картой по внедрению безопасности в жизненный цикл ML (MLSecOps). Рекомендации адаптированы под ваш стек и команду.
Аудит особенно важен для систем из нескольких моделей, продуктов с собственным обучением и решений, работающих с персональными или коммерческими данными.
Кому нужен аудит безопасности ML/AI-систем
- Командам, разрабатывающим собственные ML-модели
- Fintech и антифрод-системам на ML
- Проектам с критичными решениями на базе моделей
- Компаниям, выстраивающим MLSecOps
Если у вас единственная production-модель, а не целый ML-пайплайн, можно провести точечный аудит безопасности AI-модели: без полной проверки MLOps-инфраструктуры, но с тестированием инференс-эндпоинта и устойчивости к состязательным примерам. Не уверены, какой объём нужен именно вам? Оставьте заявку — бесплатно проконсультируем и подскажем оптимальный вариант.
Стандарты и методологии
Работаем не на глаз, а по признанным отраслевым методологиям безопасности ИИ:
- OWASP Top 10 for LLM Applications (2025) — эталонный список рисков LLM: prompt-инъекции, утечка данных, отравление, небезопасный вывод.
- OWASP Agentic Security / MAESTRO — риски автономных агентов и мульти-агентных систем.
- MITRE ATLAS — матрица тактик и техник атак на системы машинного обучения.
- NIST AI Risk Management Framework — управление рисками ИИ на уровне процессов.
Частые вопросы
Чем аудит ML-системы отличается от обычного пентеста?
Обычный пентест ищет уязвимости в коде и инфраструктуре, а аудит безопасности ML-систем — специфичные для машинного обучения риски: отравление данных, кражу модели, состязательные примеры. Мы смотрим на весь конвейер: данные, обучение, инференс, MLOps, а не только на код вокруг модели.
Можно ли провести аудит, если в проде только одна модель?
Да, аудит безопасности AI-модели можно провести точечно: без полной проверки MLOps-инфраструктуры, но с тестированием инференс-эндпоинта, устойчивости к состязательным примерам и рисков утечки через ответы модели.
Что вы делаете с найденными уязвимостями?
Приоритизируем по CVSS и бизнес-риску, отдаём рекомендации по устранению и бесплатно перепроверяем систему после исправлений — это часть каждого отчёта.
Смежные услуги
Для генеративных моделей и LLM см. пентест ИИ и LLM, а для процессной зрелости — доверенный ИИ и соответствие требованиям.
Почему выбирают SecurityLab.Pro
Мы команда экспертов по кибербезопасности с практическим опытом аудита ML- и AI-систем. Работаем руками, а не по шаблону сканера, и доказываем каждую находку на практике. Специалисты сертифицированы по OSCP, CEH и CISSP, применяют методики OWASP, PTES, NIST AI RMF и MITRE ATLAS.
- Смотрим на весь ML-пайплайн, а не только на модель
- Понятные отчёты — с рекомендациями для инженеров и резюме для руководства
- Фиксированная цена без скрытых доплат
- Бесплатный ретест и конфиденциальность по NDA
Стоимость и заказ
Стоимость услуги «Аудит безопасности ML/AI-систем» зависит от объёма и глубины работ и фиксируется заранее, без скрытых доплат. Чтобы заказать аудит безопасности ML/AI-систем и узнать точную цену, оставьте заявку: бесплатно проконсультируем, согласуем границы и рассчитаем стоимость под ваш бюджет и сроки.