Таксономия угроз ИИ

Получите комплексную карту угроз и практик защиты ИИ-систем
Таксономия управления угрозами ИИ — системная методология картирования угроз на всех стадиях жизненного цикла AI-систем.
Уникальные для ИИ угрозы не покрываются классическим AppSec. Для обеспечения безопасности необходимо оценивать все компоненты AI-системы в контексте жизненного цикла.

Помимо атак на приватность и качество моделей, злоумышленники активно эксплуатируют операционные аспекты AI-систем, нацеливаясь на экономические потери владельцев или обход защитных механизмов.
Уникальность рисков
Возникают новые векторы атак, возникающие именно в ИИ-системах: атаки на данные, промпты, веса моделей, RAG-компоненты
Системный охват
Все стадии жизненного цикла — от подготовки данных до деплоя и поддержки — имеют собственные уязвимости и требуют комплексного подхода
Разнообразие архитектур
LLM, RAG, мультимодальные и агентные системы имеют разные механизмы работы и угрозы — таксономия учитывает специфику каждой из них

AI Threats Controls Taxonomy Swordfish Security

Комплексная карта угроз, поверхностей атак, тактик и практик защиты для AI-систем.

Мы объединили OWASP, NIST, ENISA, MITRE ATLAS и другие международные практики в единую структурированную таксономию, адаптировав её под реальные сценарии атак и специфику российских компаний.
Комплексная матрица 15 критических поверхностей атак (актив)
Покрытие угроз на всех стадиях жизненного цикла AI-системы
Стандартизованная классификация тактик атак на AI-системы
Декомпозиция тактик до конкретных техник
Рекомендации и лучшие практики защиты
Связи с международными стандартами

Почему выбирают нас

Член Консорциума исследований безопасности технологий искусственного интеллекта
Знаем регуляторные требования в области разработки безопасного ПО, которые влияют на вашу индустрию
Более 10 лет опыта в построении процессов РБПО
Внутренний центр экспертизы по AI Security

Обращайтесь к Swordfish Security

Оцените зрелость ваших ИИ-систем уже сегодня