От оценки зрелости по фреймворку SAIMM до промышленного MLSecOps. Для классических ML-моделей, LLM и агентных систем.
Модели обучаются на данных из недоверенных источников. LLM-агенты получают доступ к корпоративным данным без контроля. Готовые веса попадают в продакшен без проверки. Классический AppSec эти векторы не закрывает.
Отравление данных, программные закладки (backdoor), инъекции в промпт, извлечение модели, определение обучающих данных, обход ограничений агентов.
ИИ уже в процессах компании, но системной безопасности нет: за рисками никто не следит или внимания недостаточно.
Растущие требования к ответственному ИИ, защите данных (152-ФЗ) и учёт угроз из БДУ ФСТЭК России.
Все услуги построены вокруг единой модели зрелости. Это даёт измеримый, повторяемый путь развития безопасности ИИ.
Наша модель зрелости SAIMM основана на CMMI, BSIMM, OWASP AIMA, Google SAFR, Databricks DASF, NIST AI RMF и адаптирована под специфику ИИ-систем в РФ. Определяет измеримые пути развития по доменам.
Классификация тактик и техник атак с рекомендациями по защите. Синтез OWASP, NIST, ENISA, MITRE ATLAS с привязкой к регуляторике РФ. Учитывает LLM, RAG, мультимодальные и агентные архитектуры.
Нажмите на квадрант, который описывает вашу работу с ИИ, — подсветим релевантный набор услуг под ваш профиль.
Вам будут полезны:
Вам будут полезны:
Вам будут полезны:
Вам будут полезны:
Каждую услугу можно взять отдельно или собрать в программу. Выберите услугу в меню, чтобы посмотреть детали.
Каждой угрозе на конвейере соответствует контрмера Swordfish Security. Сценарий зависит от того, обучаете вы модель сами или берёте готовую.
SAIMM и Таксономия из 15 поверхностей атак — не адаптированный западный шаблон, а методология под специфику ИИ-систем в России.
Доводим до результата: от оценки зрелости до внедрения средств защиты и отладки процессов MLSecOps, а не только рекомендации в отчёте.
Учёт требований к ответственному ИИ и 152-ФЗ по умолчанию. Модели угроз соотносим с БДУ ФСТЭК России и требованиями отраслевых регуляторов.
Swordfish Security руководит рабочей группой №2 Консорциума исследований безопасности технологий ИИ (при поддержке Минцифры России) и разработала Методику тестирования безопасности технологий ИИ — действующий инструмент оценки защищённости ИИ-систем, принятый Консорциумом.
Подбираем средства защиты под задачу и инфраструктуру заказчика: работаем с решениями разных вендоров — от AI Firewall до контроля цепочки поставок ИИ — и не навязываем единый стек. Рекомендации привязываем к классам решений, а не к продуктам одного производителя.
Фиксируем уровень зрелости по SAIMM до и после проекта — прозрачная динамика для руководства и регулятора. Запускаем работы по готовым алгоритмам и методологиям, поэтому результат предсказуем: понятные этапы, сроки и измеримые критерии успеха на каждом шаге дорожной карты.
Три точки входа — от быстрой диагностики до полного сопровождения. Выберите подходящий или опишите задачу в форме — предложим оптимальный путь по дорожной карте SAIMM.
Быстрый gap-анализ зрелости по SAIMM. Понимаете текущий уровень и приоритеты за минимальный срок.
Пентест ML-модели или аудит безопасности ИИ-системы. Конкретный результат на одном объекте.
Комплексное сопровождение: от данных до промышленной среды с отладкой процесса за спринты и обучением.
Расскажите о вашей задаче — эксперт свяжется с вами и предложит формат старта.