Связаться с нами
AI Security
MLSecOps: безопасность по всему ML-lifecycle
Встройте безопасность в каждый этап разработки ИИ
MLSecOps — подход, при котором меры безопасности становятся частью производственного цикла разработки модели, а не внешним тормозящим слоем.
Результат — целостный процесс, при котором безопасность ускоряет выпуск, а не замедляет.
Результат — целостный процесс, при котором безопасность ускоряет выпуск, а не замедляет.
Разовая проверка в конце не защищает ML-систему: риски присутствуют на каждом из шести этапов — от сбора данных до эксплуатации.
89,6%
успешность атак отравления данных: риски начинаются задолго до продакшена
Mindgard, Training Data Poisoning Report, 2024 г.
26
инцидентов в месяц в цепочке поставок ИИ в 2025 году
ExtraHop, 2025 Security Predictions, 2025 г.
$844 млн+
сделок M&A в сегменте MLSecOps за 2024–2025 гг.
OpenSSF MLSecOps Whitepaper; Medium, 2025 г.
Выгоды внедрения
Безопасность на каждом этапе
Получите защиту, встроенную в сбор данных, обучение, тестирование и эксплуатацию: уязвимости устраняются там, где возникают, а не накапливаются до выхода в прод
Безопасность как ускоритель, а не тормоз разработки
Интегрируйте проверки в спринты: команда работает в новом процессе с первых недель, а time-to-market сокращается за счёт устранения инцидентов на ранних этапах
Технические и организационные меры, работающие в реальности
Внедряйте конкретные контроли — от проверки данных и анализа угроз до automated пентеста ML и runtime AI Firewall — не на бумаге, а в живом процессе
Что мы предлагаем
Сопровождение в новом процессе: отлаживаем, корректируем, фиксируем целевую модель
Аудит текущего ML-процесса
Выявление рисков на каждом этапе жизненного цикла
Внедрение мер в производственный процесс
Разработка технических и организационных мер
Передача и документирование процесса
Вы сможете
Устранять риски там, где они возникают
Безопасность встроена в каждый этап: уязвимость в данных не доживает до продакшена, а проблема в модели выявляется до внедрения
Сократить time-to-market за счёт встроенных проверок
Замените ручные проверки на автоматизированные контроли в pipeline: команда работает быстрее, а не медленнее
Выстроить воспроизводимый процесс безопасной разработки ИИ
Получите задокументированный MLSecOps-процесс, который команда воспроизводит самостоятельно при каждом новом проекте
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
DevSecOps ориентирован на безопасность программного кода и инфраструктуры. MLSecOps расширяет этот подход на ML-специфичные угрозы: отравление данных, кражу модели, атаки уклонения и риски цепочки поставок ИИ — которые стандартные SAST/DAST-инструменты не выявляют.
С аудита текущего ML-процесса: как команда работает сейчас, где возникают риски на каждом этапе и что нужно изменить в первую очередь. На основе аудита формируем план внедрения.
Зависит от зрелости текущего процесса и количества этапов в scope. В среднем от аудита до отлаженного процесса — 2–4 месяца.
Нет. Меры вводятся итерационно в рамках спринтов: команда продолжает работать и одновременно переходит на новый процесс.
Задокументированный MLSecOps-процесс с набором технических и организационных мер, настроенными инструментами контроля и критериями соответствия — готовый к самостоятельному применению командой.
Думаете о DevSecOps и AI Security?
Мы всё расскажем
Узнайте у наших экспертов про защищенное ПО