Связаться с нами
AI Security
Аудит безопасности LLM и AI-агентов
Убедитесь, что ваши AI-агенты действуют строго в рамках роли
Плохо ограниченный агент может исполнить вредоносную инструкцию, обратиться к чужим данным или выполнить операцию за пределами роли.
Услуга включает анализ векторов атак, построение модели угроз и динамическую проверку реальных сценариев атак: jailbreak, prompt injection, нарушение правил доступа.
Услуга включает анализ векторов атак, построение модели угроз и динамическую проверку реальных сценариев атак: jailbreak, prompt injection, нарушение правил доступа.
AI-агент — это LLM с доступом к инструментам, данным и действиям в корпоративных системах.
73%
боевых AI-развёртываний содержат уязвимость prompt injection по результатам аудитов
OWASP LLM Top 10 — LLM01:2025 Prompt Injection, 2025 г.
540%
рост числа атак через prompt injection зафиксирован в 2024–2025 годах
Obsidian Security, Prompt Injection Attacks Report, 2025 г.
25%
лидеров финансового рынка РФ уже сталкивались с атаками на ИИ
Исследование Ассоциации ФинТех совместно с Swordfish Security, 2025 г.
Выгоды внедрения
Полный контроль над действиями ИИ-агентов
Получите модель угроз и отчёт о реальных сценариях атак на вашу агентную систему: знайте, что агент делает и что он делать не должен
Подтверждённые границы доступа агента к данным и инструментам
Убедитесь, что ИИ-агент работает строго в рамках отведённой роли: динамический анализ проверяет ограничения в реальных условиях, а не только на бумаге
Проверка устойчивости к jailbreak, инъекциям и вредоносным инструкциям
Тестируйте агента на реальные векторы атак: внедрение инструкций через данные, попытки выйти за разрешённые данные, устойчивость к jailbreak
Что мы предлагаем
Динамический анализ защищённости
Анализ архитектуры агентной системы
Проверка корректности ролей, разрешений и контекстных ограничений агента
Построение модели угроз со сценариями атак
Подготовка отчёта с рекомендациями
Вы сможете
Подтвердить, что агент не выходит за границы роли
Динамический анализ проверяет реальные ограничения, а не декларативные политики: убедитесь, что система работает именно так, как задумано
Выявить критичные векторы атак до их эксплуатации
Проверяйте устойчивость агента к prompt injection, jailbreak и вредоносным инструкциям в контролируемых условиях, а не после инцидента
Получить доказательную базу для регуляторов и руководства
Модель угроз и отчёт с подтверждёнными результатами дают обоснование требований к безопасности агентных систем
Почему Swordfish Security
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
FAQ
AI-агент не только отвечает на вопросы, но и выполняет действия: обращается к базам данных, вызывает API, отправляет сообщения, изменяет файлы. Prompt injection в агенте может привести не просто к неверному ответу, а к реальному несанкционированному действию во внешней системе.
Злоумышленник внедряет вредоносную инструкцию через входные данные агента — например, через документ, письмо или данные из внешнего источника. Агент воспринимает её как легитимную и выполняет, даже если она выходит за пределы отведённой роли.
Реализуем реальные атаки на агента в контролируемой среде: выходим за разрешённые данные, обходим ограничения роли, внедряем вредоносный ввод через данные, проверяем доступ к опасным инструментам.
Три документа: модель угроз со сценариями атак; отчёт о результатах динамического анализа; рекомендации по устранению с указанием приоритетов.
Да. Оцениваем безопасность не самой базовой модели, а агентной системы в целом: ограничения, доступы, инструменты, системный промпт и обработку входных данных — независимо от того, какая LLM используется в основе.
Думаете о DevSecOps и AI Security?
Мы всё расскажем
Узнайте у наших экспертов про защищенное ПО