БЕЗОПАСНОСТЬ AI / 8 МОДУЛЕЙ ПРОВЕРКИ

AI REDTEAM.

У AI-помощника есть данные и полномочия. Проверим его границы доверия на практике.

CYBER-BRO оценивает влияние неправильного управления чатботом, LLM-приложением, RAG-базой и агентом с инструментами на ваш бизнес. Руководитель получает приоритеты рисков, техническая команда — проверяемые доказательства и задачи по исправлению.

Обсудить AI-проект ↗Посмотреть 8 модулей ↓

РЕШЕНИЕ ДЛЯ БИЗНЕСА

Превращаем AI-риск в практическую задачу.

Проверяем влияние результата на реальный бизнес-процесс. Объём определяется доступными функциями и полномочиями системы.

Данные клиентов

Может ли чатбот поддержки показать пользователю чужую запись или внутренний документ? Проверяем потоки данных и доступ с доказательствами.

Действие от имени компании

Может ли агент изменить CRM, отправить письмо или вернуть платёж? Определяем полномочия и подтверждение для важных операций.

Расходы и доступность

Может ли один запрос удлинить цикл агента или увеличить расходы API? Результат превращается в задачу по лимитам, бюджетным уведомлениям и безопасной остановке.

ОБЪЁМ ПРОВЕРКИ

От модели до бизнес-процесса.

Foundation или fine-tuned LLM, клиентские чатботы и внутренние copilots; RAG-индексы и источники документов; инструменты API, CRM, почты и файлов; аутентификация, приложение, облако и интеграции. Анализируем доступ, поток данных и доверие к внешнему контенту на каждом уровне.

LLM / APIChatbot / CopilotRAGAgent / ToolsIdentity / Cloud

8 ОТДЕЛЬНЫХ МОДУЛЕЙ

Что проверяем и какие решения предлагаем?

Модули не ограничены списком jailbreak. Каждый связывает практический риск, защитный контроль и бизнес-результат. Отсутствующий в вашей среде уровень не обозначаем как проверенный.

Prompt Injection

Проверка: Проверяем прямое воздействие через запрос пользователя и косвенное через документы, веб-контент или tool output. Прослеживаем границу доверия от RAG-ответа до последующего действия агента.
Техническое решение: Предлагаем разделение внешнего контента и инструкций, проверку доступа к источникам, серверную валидацию аргументов инструментов и ограничения разрешённых операций.
Результат для бизнеса: Проверяем, может ли текст из чата или документа привести к неразрешённому действию от имени компании.

Jailbreaks & guardrail bypass

Проверка: Проверяем многошаговые диалоги, смену роли и контекста, способные вывести модель за ограничения безопасности. Сопоставляем разрешённые и запрещённые ответы в бизнес-сценариях на узбекском, русском и английском.
Техническое решение: Рекомендуем настройку guardrail-политик, независимых проверок и регрессионных тестов. Отдельно фиксируем ошибочную блокировку обычных клиентских запросов.
Результат для бизнеса: Оцениваем риск обещаний клиентам и ответов, противоречащих политике компании.

Sensitive information disclosure

Проверка: Проверяем признаки раскрытия system prompt, PII, внутренних документов, истории диалогов и training data. Оцениваем разделение пользователей и tenants на тестовых аккаунтах и согласованных canary-данных.
Техническое решение: Формируем задачи по retrieval ACL, авторизации в контексте пользователя, минимизации PII и исключению секретов из контекста модели. System prompt не заменяет авторизацию.
Результат для бизнеса: Выявляем доступ клиента к чужим или внутренним данным. Утечку training data утверждаем только при проверяемых доказательствах.

Insecure output handling

Проверка: Проверяем передачу ответов модели в HTML, Markdown, URL, SQL и исполняемый код. Риски XSS, SSRF и code execution оцениваем в цепочке обработки ответа, а не по наличию текста в модели.
Техническое решение: Предлагаем контекстное output encoding, JSON Schema, URL allowlist, параметризованные запросы и sandbox. Ответ модели рассматривается как недоверенный ввод.
Результат для бизнеса: Устраняются пути превращения AI-ответа в воздействие на браузер клиента, внутренний сервер или интеграцию.

Excessive agency & tool abuse

Проверка: Проверяем полномочия агента в CRM, почте, файлах, платежах и других API. Оцениваем права пользователя, аргументы tool, подтверждение и аудит; неразрешённые действия моделируем на тестовых аккаунтах.
Техническое решение: Предлагаем least privilege, узкие OAuth scopes, read-only режим, подтверждение важных действий человеком и серверную авторизацию каждого tool-вызова.
Результат для бизнеса: Проверяем, что агент не использует полномочия на возврат денег, удаление файлов и отправку сообщений без разрешения.

Data & model poisoning

Проверка: Проверяем влияние некорректных записей в training, fine-tuning и retrieval-данных на решения модели и RAG-ответы. Включаем индексацию, утверждение документов, embeddings и версии; training pipeline тестируется только при наличии и разрешённом доступе.
Техническое решение: Формируем задачи по data provenance, approval workflow, правам записи в индекс, версиям dataset/model и rollback.
Результат для бизнеса: Становится понятно, кто может изменить AI-источник и как обнаружить и откатить вредоносное изменение.

Model denial of service

Проверка: Оцениваем истощение ресурсов и рост расходов — cost attacks. Проверяем длинный контекст, циклы агента, tool-вызовы и параллельные запросы в согласованных небольших пределах нагрузки.
Техническое решение: Рекомендуем per-user и per-tenant quotas, token/step limits, timeouts, concurrency caps, бюджетные ограничения и circuit breakers.
Результат для бизнеса: Измеряем риск неконтролируемых затрат и недоступности сервиса для других клиентов из-за одного пользователя.

Supply chain & plugin risks

Проверка: Анализируем риски провайдеров моделей, библиотек, plugins, MCP-серверов и внешних connectors. Проверяем версии, хранение токенов, описания tools и границы доверия к ответам; уязвимость компонента сопоставляем с его реальным использованием.
Техническое решение: Рекомендуем dependency pinning, SBOM, ограничения интеграций, secret rotation и план замены сторонних компонентов.
Результат для бизнеса: Определяем, какой поставщик или интеграция в AI-цепочке имеет доступ к бизнес-данным и действиям.

ПРОЦЕСС

Согласованный объём. Контролируемая проверка. Подтверждённый результат.

Архитектура и критерии

Определяем model/provider, RAG, tools и потоки данных. Согласуем запрещённые действия, защищаемые данные и критерии результата.

Среда проверки

Согласуем тестовые аккаунты, синтетические данные, письменный объём, лимиты токенов/расходов и условия остановки. Влияние на production обсуждается заранее.

Доказательства и анализ

Сочетаем автоматизированные проверки с анализом специалиста. Отдельно фиксируем ответ модели, tool-вызов и фактический результат в следующей системе.

Исправление и повторная проверка

Для находки указываем ответственный уровень, задачу и критерий проверки. Retest и регрессионный объём для изменений модели/prompt/tool согласуются в плане проекта.

РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Руководству — решение, команде — выполнимый план.

Бизнес-вывод: затронутые данные или операции, возможный ущерб и приоритет исправления.
Техническая находка: условия теста, шаги повторной проверки и доказательства с маскировкой секретных данных.
Задачи инженерам: конкретное исправление доступа, retrieval, output handling или интеграции и критерий приёмки.
Карта объёма: категории OWASP LLM Top 10 и MITRE ATLAS, пройденные/непройденные проверки и ограничения.

Оценка относится к согласованной версии и объёму. Отсутствие находок не гарантирует абсолютную безопасность; изменения prompt, модели, источника данных или tool требуют актуализации проверок. Training pipeline, нагрузка и запись данных тестируются только при доступе и письменном разрешении.

Согласуем план проверки вашей AI-системы.

Кратко опишите AI-продукт, доступные ему данные и действия. Объём, сроки и стоимость определяются в предложении с учётом model/provider, интеграций и стадии запуска.

Обсудить AI-проект ↗