Связаться с нами
AI Security
Защита LLM в runtime (AI Firewall)
Остановите утечки данных и атаки через запросы к LLM в продакшене
Без контроля на этом рубеже модель раскрывает конфиденциальные данные и поддаётся вредоносным инструкциям через запросы.
Услуга закрывает разрыв между обученной моделью и безопасной эксплуатацией: подбираем и внедряем AI Firewall — контроль запросов и ответов LLM, — интегрируем решение с инфраструктурой заказчика.
Услуга закрывает разрыв между обученной моделью и безопасной эксплуатацией: подбираем и внедряем AI Firewall — контроль запросов и ответов LLM, — интегрируем решение с инфраструктурой заказчика.
LLM в продакшене получают запросы из внешнего мира — от пользователей, партнёрских систем, автоматизированных сценариев.
40%
утечек данных ИИ-систем к 2027 году будет вызвано неконтролируемым трансграничным использованием GenAI
Gartner, 2025 г.
№1
Prompt Injection признана главной угрозой в OWASP Top 10 for LLM Applications & Generative AI
OWASP Top 10 for LLM Applications & Generative AI, 2025 г.
70%
на столько вырос объём похищенных данных при результативных атаках на организации
Positive Technologies, «Актуальные киберугрозы», 2025 г.
Выгоды внедрения
Полная картина рисков ИИ-систем в компании
Получите структурированный отчёт с текущим состоянием безопасности ИИ, приоритизированными угрозами и слабыми местами — без лишних инструментов, только реальная оценка
Дорожная карта с понятными этапами развития
Планируйте инвестиции в AI Security системно: дорожная карта переводит результаты аудита в конкретные шаги с обоснованием приоритетов и сроков
Методология SAIMM как основа оценки зрелости
Оценивайте процессы безопасности ИИ по пяти уровням зрелости — от хаотичных практик к оптимизированным, с чёткими критериями для каждого этапа
Swordfish: SAIMM
Фреймворк "Swordfish: SAIMM" основывается на экспертном опыте Swordfish Security и аналитике результатов работ международных сообществ и регуляторных требованиях в РФ, в частности CMMI, BSIMM, OWASP AIMA, Google SAFR, DASF, при этом адаптирован под специфику ИИ-систем, разрабатываемых в РФ.
Расчеты и порядок оценки модели применим к любой системе, использующей ИИ (как государственных организаций, так и коммерческих).
Расчеты и порядок оценки модели применим к любой системе, использующей ИИ (как государственных организаций, так и коммерческих).
Поддерживает международные практики (Databricks, NIST AI RMF, OWASP AIMA, Google SAIF)
Способствует обеспечению соответствия регуляторным требованиям РФ
Определяет измеримые пути развития и ответственное внедрение практик безопасной разработки ИИ-систем
Скачать фреймворк SAIMM
Что мы предлагаем
Подготовка отчёта об обследовании
Обследование ИИ-ландшафта
Интервью с ключевыми командами
Анализ рисков и уязвимостей
Оценка зрелости по SAIMM
Разработка дорожной карты
Вы сможете
Понять реальное состояние безопасности ИИ-систем
Получите независимую оценку текущего уровня защиты: не предположения, а факты об уязвимостях, рисках и зрелости процессов по каждому домену
Выстроить системный подход к безопасности ИИ
Замените точечные меры на управляемую стратегию: дорожная карта задаёт чёткий маршрут от текущего состояния к целевому уровню зрелости
Обосновать инвестиции в безопасность ИИ
Приоритизированный список рисков и поэтапный план дают руководству понятное обоснование для бюджетных решений в области AI Security
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
SAIMM (Security AI Maturity Model) — фреймворк оценки зрелости процессов безопасности ИИ-систем. Описывает пять уровней: от начального (хаотичные практики) до оптимизированного (системное управление). Аудит по SAIMM даёт измеримую базу для сравнения текущего состояния с целевым.
Срок зависит от масштаба ИИ-ландшафта компании. В среднем аудит занимает 4–8 недель: от первичного интервью до передачи отчёта и дорожной карты. Детальный план согласовывается на этапе инициации проекта.
Для качественной оценки потребуется вовлечение AppSec- и DevOps-команд, архитекторов ИИ-систем и представителей бизнес-подразделений, использующих ИИ. Мы заранее подготовим список участников и форматы интервью.
Два ключевых документа: отчёт об обследовании с текущим состоянием и приоритизированными рисками — и дорожная карта развития AI Security с конкретными этапами, сроками и критериями успеха.
- 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