Связаться с нами
AI Security
Безопасность искусственного интеллекта
Поможем защитить AI: будьте уверены в безопасности инновационных решений
ИИ-модели всё активнее внедряются в бизнес-процессы, но вместе с этим увеличиваются риски безопасности
Мы помогаем компаниям выстроить комплексный подход к безопасности ИИ с учетом актуальных угроз, требований регуляторов и специфики архитектуры.
43%
российских компаний используют искусственный интеллект в своей работе
25%
оганизаций в финтехе несколько раз испытали на себе атаки на ИИ
Исследование АФТ и Swordfish Security, 2025 г.
36%
организаций утвердили политику обеспечения информационной безопасности в области ИИ
Какие ИИ-риски мы помогаем контролировать
Данные и целостность
Допустимость
Отказоустойчивость
и надежность
и надежность
Прозрачность
Объяснимость
Комплаенс
AI Security: комплексная защита вашего искусственного интеллекта
Управление и риск-менеджмент
AI Governance
AI Governance
Исследование защищенности AI-систем - где и как функционирует ИИ в организации, прозрачность для принятия решений
Защита данных в ИИ и конфиденциальность
AI Data and Privacy Security
AI Data and Privacy Security
Аудит данных ИИ-систем, оценка выхода/выхода данных ИИ
Безопасность модели
Model Security
Model Security
Выполняет ли модель именно то, для чего она была разработана, как часто модель дает правильные результаты?
Безопасность цепочек поставок
Supply Chain Security
Supply Chain Security
Инфраструктура и операционная безопасность
Infrastructure & Operations Security
Infrastructure & Operations Security
Может ли ИИ масштабироваться, сохраняя архитектурную устойчивость и предсказуемость работы
Безопасность агентных систем
Agents Security
Agents Security
Контроль агентных систем и мониторинг
Комплаенс
Compliance
Compliance
Соответствуют ли ваши решения регуляторным требованиям в РФ
Комплексные услуги
Аудит, оценка, GAP-анализ и стратегия
- Анализ пробелов в ИБ
- Оценка текущий процессов в области AI Security
- Анализ ландшафта ИИ-угроз и подробные рекомендации по улучшению защиты
- Моделирование угроз
- Стратегия, развитие процессов и анализ рисков AI Security
Безопасность ИИ в проде
- Анализ состава решений на базе ИИ
- Анализ состава цепочки разработки безопасного ИИ (AI-BOM)
- Оценка устойчивости ИИ-моделей как атакам
Безопасный конвейер MLSECOps и защита инфраструктуры
- Безопасное проектирование конвейера MLSecOps
- Проверка безопасности IaC
Обучение и онбординг команд по безопасной разработке и использованию моделей ИИ
- Самостоятельное обучение на платформы
- Обучение с наставников
- Практически соревнвания, CTF
Скачать руководство
Выгоды внедрения
Защита от новых видов кибератак на ИИ
Предотвращение вредоносных воздействий на модели, включая изменения входных данных и отравление обучающих выборок
Снижение риска утечки конфиденциальной информации
Защита моделей от атак, направленных на получение личных и корпоративных данных
Повышение устойчивости и надежности AI-систем
Исправление ошибок конфигурации и обеспечение безопасной интеграции ИИ в инфраструктуру
Комплексный подход к безопасности
Разработка стратегий и процессов с учетом специфики бизнеса и актуальных угроз
Вы сможете
Обеспечить надежную защиту AI-моделей от современных киберугроз
Снизить риски утечки и компрометации конфиденциальных данных
Увеличить устойчивость и безопасность инфраструктуры с ИИ
Повысить квалификацию команды для безопасной разработки и эксплуатации ИИ-систем
Почему Swordfish Security
Более 10 лет успешно внедряем решения DevSecOps
для компаний любого размера и отрасли
Член Консорциума исследований безопасности технологий искусственного интеллекта
Способствуем созданию и развитию защищённых технологий для работы с различными типами данных с использованием технологий машинного обучения и методов ИИ, возглавляем РГ-2 "Тестирование технологий ИИ" Консорциума ИИ
Индивидуальный подход
Разрабатываем индивидуальные решения для защиты ИИ
Хотите снизить риски и обеспечить устойчивость AI-решений?
Свяжитесь с нами, чтобы получить персональную консультацию
FAQ
Основные угрозы включают вредоносные входные данные (Adversarial Attacks), которые вводят модель в заблуждение, отравление обучающих данных (Data Poisoning), атаки на конфиденциальность через извлечение информации, ошибки конфигурации и интеграции, а также атаки на цепочку поставок, которые могут нарушить работу и безопасность всей системы.
Выявление уязвимостей происходит через комплексный аудит: анализ архитектуры и инфраструктуры, тестирование моделей на атаки, проверка качества и целостности данных, а также оценка настроек безопасности и контроля доступа. Такой подход помогает выявить слабые места до того, как ими воспользуются злоумышленники.
Да, обучение критически важно. Оно повышает осведомленность команд о специфике угроз ИИ, обучает методам безопасной разработки и эксплуатации моделей, что значительно снижает риски ошибок и инцидентов, связанных с человеческим фактором.
В первую очередь это компании, активно использующие ИИ в своих бизнес-процессах и обрабатывающие чувствительные или персональные данные. Это могут быть финансовые организации, ритейл, телекоммуникации, промышленность и другие отрасли, где безопасность и конфиденциальность критически важны.
В первую очередь это компании, активно использующие ИИ в своих бизнес-процессах и обрабатывающие чувствительные или персональные данные. Это могут быть финансовые организации, ритейл, телекоммуникации, промышленность и другие отрасли, где безопасность и конфиденциальность критически важны.
Смотрите также
Swordfish: SAIMM
Фреймворк оценки зрелости безопасности ИИ
AI Security Assessment
Оценка процессов AI Security и gap-анализ
Education
Онбординг команд и обучение