Связаться с нами
AI Security
Контроль цепочки поставок ИИ
Пускайте в прод только проверенные модели и зависимости
Неизвестное происхождение модельных весов, скрытые бэкдоры и вредоносные зависимости — скрытый риск в цепочке поставок ИИ.
Услуга внедряет автоматизированную проверку артефактов до их использования в продакшене: модели, веса, сторонние пакеты и версии.
Услуга внедряет автоматизированную проверку артефактов до их использования в продакшене: модели, веса, сторонние пакеты и версии.
Готовые ML-модели и зависимости из публичных реестров (Hugging Face, PyPI) попадают в продакшен без проверки происхождения.
1 400+
вредоносных моделей обнаружено и удалено с Hugging Face с 2024 года
JFrog, ReversingLabs — CSO Online, 2024–2025 гг.
1 год
среднее время обнаружения компрометации в цепочке поставок ИИ
ExtraHop, 2025 Security Predictions, 2025 г.
26
инцидентов в месяц в цепочке поставок ИИ в 2025 году
ExtraHop, 2025 Security Predictions, 2025 г.
Выгоды внедрения
Контроль над происхождением всех ИИ-компонентов
Знайте, откуда берётся каждая модель, весовой файл и зависимость: исключите неизвестные артефакты из производственных процессов
Проверка до эксплуатации, а не после инцидента
Внедрите шлюз безопасности перед вводом модели в продакшен: скомпрометированный артефакт блокируется до получения доступа к данным
Автоматизированный контроль сторонних пакетов и весов
Встройте проверку происхождения и безопасности в ML-pipeline: контроль работает при каждом обновлении зависимостей и весовых файлов
Что мы предлагаем
Инвентаризация ИИ-компонентов: модели, весовые файлы и зависимости, их источники и версии
Оценка рисков цепочки поставок на предмет доверенности, репутации и известных инцидентов безопасности
Подбор и ведрение инструментов проверки и автоматизированного сканирования артефактов
Формирование политики допустимых источников
Интеграция контроля в ML-pipeline
Вы сможете
Знать происхождение каждого ИИ-компонента в продакшене
Получите полную видимость цепочки поставок ИИ: какие модели, веса и зависимости используются и откуда взяты
Блокировать до ввода в эксплуатацию скомпрометированные артефакты
Проверяйте каждый новый компонент автоматически: вредоносные модели и зависимости не попадут в продакшен
Снизить риск атаки через сторонние компоненты
Замените неизвестное происхождение на управляемый процесс: только проверенные артефакты получают доступ к производственным данным
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
Злоумышленник внедряет вредоносный код или бэкдор в модель, весовые файлы или зависимость ещё до их загрузки в вашу инфраструктуру. После ввода в продакшен артефакт получает доступ к данным и выполняет несанкционированные действия — незаметно для обычных средств мониторинга.
Нет. Даже официальные реестры, такие как Hugging Face, содержали вредоносные модели — более 1 400 удалено с 2024 года. Репутация источника снижает риск, но не исключает его: необходима активная проверка каждого артефакта.
ML- и DS-командам, работающим с готовыми моделями из публичных реестров, внешними весовыми файлами и сторонними зависимостями. Особенно актуально для команд, использующих модели с Hugging Face, PyPI и GitHub.
Настроенный инструмент проверки артефактов, интегрированный в ML-pipeline; политика допустимых источников; регламент действий при обнаружении подозрительного компонента.
- 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