Связаться с нами
AI Security
Моделирование угроз и пентест ML-моделей
Проверьте устойчивость ИИ-систем к реальным атакам
Злоумышленника интересует не только сервер и API, но и логика самой модели: спровоцировать ошибочные предсказания, извлечь обучающие данные или вывести систему из строя в критичном сценарии.
Услуга включает анализ векторов атак, построение модели угроз и динамический пентест реальных сценариев.
Услуга включает анализ векторов атак, построение модели угроз и динамический пентест реальных сценариев.
ML-модель в продакшене — часть бизнес-процесса и новая точка входа для атак.
25%
компаний финансового рынка РФ уже столкнулись с инцидентами безопасности ИИ
Исследование Ассоциации ФинТех совместно с Swordfish Security, 2025 г.
56%
атак prompt injection против протестированных LLM завершились успешно
MDPI Information Journal, 2024 г.
30%
кибератак к 2025 году используют тактики адверсарного машинного обучения
ISACA, Adversarial Machine Learning Report, 2025 г.
Выгоды внедрения
Реальная картина угроз, а не теоретический список рисков
Получите модель угроз, построенную под вашу ИИ-систему: кто атакует, какими способами и с какими последствиями для бизнеса
Обоснованные приоритеты для снижения рисков
Выстраивайте защиту на основе проверенных атак, а не предположений: отчёт содержит конкретные меры с указанием приоритетности устранения
Проверка реальных векторов атак через пентест
Тестируйте устойчивость ML-моделей к эксплуатации: инъекциям, извлечению данных, атакам уклонения и выводу модели из строя
Что мы предлагаем
Динамический анализ защищённости
Анализ поверхности атаки на модель и инфраструктуру: API, данные, среду эксплуатации
Построение модели угроз
Подготовка сценариев атак для динамической проверки
Подготовка отчёта с рекомендациями
Вы сможете
Узнать, как злоумышленник видит вашу ИИ-систему
Получите взгляд на модель глазами атакующего: какие векторы реально применимы и где система наиболее уязвима
Выявить критичные недостатки до инцидента
Проверяйте устойчивость ML-моделей в контролируемых условиях, а не после того, как уязвимость использована в продакшене
Обосновать меры защиты конкретными результатами
Отчёт с подтверждёнными атаками даёт руководству и регуляторам доказательную базу, а не абстрактные оценки рисков
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
Стандартный пентест проверяет инфраструктуру и API. Пентест ML-модели дополнительно проверяет логику самой модели: устойчивость к инъекциям, возможность извлечения обучающих данных, поведение при адверсарных входах. Поверхность атаки ML-систем шире и специфичнее.
Да. Внутренние системы атакуют через инсайдерские угрозы, скомпрометированные интеграции и prompt injection через корпоративные данные. Ограниченный периметр не исключает применимости атак на саму модель.
Тестируем в согласованной контролируемой среде: на отдельном стенде или с явно определёнными ограничениями. Детали согласовываются на этапе планирования.
Два документа: модель угроз с описанием сценариев атак и отчёт с рекомендациями, включающий выявленные недостатки, подтверждённые атаки и меры устранения с приоритетами.
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