Безопасность RAG-систем — это проверка приложений, где языковая модель отвечает на основе вашей базы знаний (Retrieval-Augmented Generation). Такие системы подтягивают документы прямо во время ответа, и именно эти документы становятся каналом атаки: через них проходят косвенные prompt-инъекции, а слабая изоляция приводит к утечке чужих данных. Мы тестируем всю цепочку, от загрузки документа до ответа модели.
Что мы проверяем в RAG
RAG расширяет модель внешними знаниями, а вместе с ними — и поверхность атаки. Аудит RAG-системы охватывает:
- Косвенные prompt-инъекции через документы, попавшие в базу знаний.
- Отравление базы знаний, подмена и внедрение вредоносных источников.
- Утечка чужих документов, обход разграничения доступа к источникам.
- Нарушение прав на уровне данных: доступ к контенту вне разрешений пользователя.
- Утечка через эмбеддинги и векторную базу.
- Раскрытие конфиденциальных фрагментов в ответах модели.
Что мы находим чаще всего
За каждым проектом стоит список конкретных находок. Вот что встречаем регулярно:
- Отравление базы знаний: внедрение скрытых инструкций в документы, которые попадают в контекст.
- Непрямая prompt injection, исполнение инструкций из извлечённых фрагментов.
- Утечка данных между границами: доступ к чужим документам через слабый контроль на этапе retrieval.
- Избыточная выборка (over-retrieval): модель получает больше, чем пользователю положено видеть.
- Отсутствие проверки происхождения, доверие к непроверенному и устаревшему контенту.
- Некорректная фильтрация по правам: права проверяются при загрузке, но не при выдаче.
Почти все эти проблемы — следствие того, что защита RAG-пайплайна строится вокруг модели, а не вокруг данных, которые в неё подаются.
Как устроена проверка безопасности RAG-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
Тестовые отравленные документы, проверка контроля доступа на retrieval, кросс-тенант-сценарии, анализ пайплайна эмбеддингов. Автоматику пускаем только первым проходом: основную ценность даёт ручной анализ и понимание бизнес-логики.
Что вы получаете
- Отчёт с резюме для руководства и техническими деталями для инженеров.
- Каждая уязвимость с шагами воспроизведения, оценкой по CVSS 3.1 и бизнес-контекстом.
- Приоритизированные рекомендации по устранению, применимые сразу.
- Бесплатный повторный тест после исправлений и письмо-подтверждение для клиентов и аудиторов.
Кому нужна безопасность RAG-систем
- Продуктам с ИИ-поиском по своей базе знаний
- Корпоративным ассистентам поверх внутренних документов
- Сервисам поддержки на RAG
- Командам, работающим с чувствительными данными
Не уверены, подходит ли услуга именно вам? Оставьте заявку — бесплатно проконсультируем и подскажем оптимальный вариант.
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.
Частые вопросы
Чем аудит RAG отличается от обычного пентеста LLM-приложения?
Пентест LLM-приложения проверяет саму модель и промпты, а проверка безопасности RAG — ещё и весь конвейер поиска: базу знаний, эмбеддинги, контроль доступа к документам и то, как модель обрабатывает извлечённый контент.
Что если у нас несколько источников данных с разными правами доступа?
Это как раз частая находка: избыточная выборка и утечка данных между границами доступа, когда права проверяются при загрузке документа, но не при его выдаче в ответе модели. Отдельно тестируем такие кросс-тенантные сценарии.
Как вы находите непрямые prompt-инъекции в документах?
Загружаем тестовые «отравленные» документы со скрытыми инструкциями и смотрим, выполнит ли их модель при ответе — это стандартный сценарий из нашего набора инструментов и техник.
Смежные услуги
RAG — часть LLM-приложения, поэтому его тестируют вместе с пентестом ИИ и LLM и red teaming LLM.
Почему выбирают SecurityLab.Pro
Мы команда экспертов по кибербезопасности с практическим опытом аудита LLM- и RAG-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.
- Проверяем весь пайплайн: от загрузки документа до ответа модели
- 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 «Безопасность RAG-систем» зависит от объёма и глубины работ и фиксируется заранее, без скрытых доплат. Чтобы заказать безопасность RAG-систем и узнать точную цену, оставьте заявку: бесплатно проконсультируем, согласуем границы и рассчитаем стоимость под ваш бюджет и сроки.