Связаться с нами
AI Security
Безопасность обучающих данных ML и LLM
Защитите модели от отравления данных до начала обучения
Вредоносные фрагменты проникают в датасеты при сборе из недоверенных источников и незаметно меняют поведение модели в продакшене.
Услуга включает автоматизированную проверку текстовых датасетов, разработку правил под задачи клиента и интеграцию контроля в pipeline обучения и дообучения ML- и LLM-моделей.
Услуга включает автоматизированную проверку текстовых датасетов, разработку правил под задачи клиента и интеграцию контроля в pipeline обучения и дообучения ML- и LLM-моделей.
Отравление данных (Data Poisoning) — один из ключевых рисков OWASP LLM Top 10.
89,6%
успешность продвинутых атак отравления данных против LLM-моделей
Mindgard, Training Data Poisoning Report, 2024 г.
3%
отравленных данных в датасете повышают долю ошибок модели с 3% до 24%
IACIS, Data Poisoning: A Systematic Review, 2025 г.
150%
рост штрафов финансовых организаций в 2024 году из-за AI-инцидентов
Lakera, AI Security Blog, 2025 г.
Выгоды внедрения
Снижение риска компрометации модели через данные
Контролируйте качество и доверенность обучающих датасетов: выявляйте вредоносные фрагменты до начала обучения, а не после инцидента в продакшене
Встроенный контроль без остановки разработки
Интегрируйте проверку датасетов в существующий ML-pipeline: контроль работает как часть производственного цикла и не замедляет выпуск моделей
Готовые правила и инструмент для регулярных проверок
Получите настроенное средство анализа и набор правил поиска небезопасных данных, адаптированных под задачи вашей команды
Что мы предлагаем
Аудит источников и процессов сбора данных
Подбор и настройка инструментов анализа
Разработка правил поиска небезопасных данных
Формирование регламента регулярных проверок
Интеграция контроля в в цикл подготовки и дообучения ML- и LLM-моделей
Вы сможете
Защитить модели от скрытых закладок в обучающих данных
Выявляйте вредоносные фрагменты в датасетах до начала обучения: остановите атаку там, где она начинается
Встроить контроль датасетов в производственный ML-цикл
Превратите разовую проверку в системный процесс: контроль запускается автоматически при каждом обновлении данных
Масштабировать проверку гигабайтных датасетов без ручного труда
Автоматизированный анализ справляется с объёмами, при которых ручная проверка невозможна
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
Data Poisoning — атака, при которой в обучающий датасет намеренно внедряются вредоносные фрагменты. Модель обучается на них и начинает вести себя предсказуемо неправильно: выдавать нужные злоумышленнику ответы или игнорировать ограничения. OWASP выделяет это как один из ключевых рисков LLM-систем.
Услуга ориентирована на текстовые датасеты для обучения и дообучения ML- и LLM-моделей: данные из открытых источников, внутренние корпоративные данные или комбинированные наборы.
Первичная проверка и настройка инструмента обычно занимают 2–4 недели. После интеграции в pipeline последующие проверки выполняются автоматически.
Три результата: настроенный инструмент анализа датасетов; набор правил поиска небезопасных и подозрительных данных; регламент регулярных проверок, который команда применяет самостоятельно.
- Да, именно на начальном этапе аудит наиболее ценен: он позволяет заложить правильные практики безопасности с самого начала и избежать накопления технического долга в области AI Security.
Думаете о DevSecOps и AI Security?
Мы всё расскажем
Узнайте у наших экспертов про защищенное ПО