Защищаем и масштабируем

Команда под задачу

AI security, red teaming и governance

Проверяем LLM-, RAG- и агентные системы, проектируем контроль доступа, тесты и процесс управления качеством.

Что решаем

AI-система создаёт новые риски: утечку контекста, prompt injection, некорректные действия агента и непрозрачные изменения качества. Проверка должна учитывать не только модель, но и данные, инструменты, права и человеческий контроль.

Что получится

Формируется модель угроз, набор проверок, список подтверждённых проблем и меры контроля. Команда получает правила доступа, журналирования, выпуска изменений и реакции на инциденты.

Состав

  • Карта компонентов, данных и полномочий AI
  • Модель угроз и сценарии злоупотребления
  • Подбор команды red teaming
  • Тестирование защитных мер и поведения системы
  • Governance-процессы, отчёт и план исправлений

Как работаем

  1. Определяем критичные действия и данные.
  2. Согласуем безопасный контур и методику проверки.
  3. Проводим тесты и воспроизводим находки.
  4. Встраиваем меры в разработку и эксплуатацию.

Дополнительно

  • Набор регрессионных AI-тестов
  • Мониторинг качества и злоупотреблений
  • Обучение продуктовой команды
  • Повторная проверка после изменений

Важно учесть

Тестирование не устраняет риск полностью. Границы системы, допустимые данные, полномочия AI и обязательное подтверждение критичных действий человеком фиксируются до запуска.