AI-Security by Design
Архитектура защиты LLM-интеграций, RAG-пайплайнов и AI-агентов. AI-SDLC: security gates в CI/CD для AI-кода, аудит зависимостей моделей, валидация конфигураций векторных хранилищ. Единый стандарт для всех продуктовых команд.
Вы внедряете AI в продукты и процессы. Мы проектируем архитектуру защиты, которая позволяет расти быстрее, не теряя данные и репутацию.
Каждая LLM-интеграция, RAG-система и AI-агент с доступом к корпоративным данным — это новая поверхность атаки. Классические средства защиты её не покрывают: трафик выглядит легитимным, а утечка происходит через смысл, а не через порт.
Сотрудники загружают договоры, код и клиентские данные в публичные LLM. Политик нет, логов нет, следов нет.
Векторное хранилище без разграничения доступа отдаёт фрагменты документов пользователю, который не имел права видеть оригинал.
Агент получает сервисный токен «чтобы работало» и наследует права администратора в CRM, почте и хранилище.
152-ФЗ и 187-ФЗ писались не про эмбеддинги. Где хранится векторное представление ПДн и кто к нему имеет доступ — ответа обычно нет.
Не отчёт и не список рекомендаций. Проектные решения, встроенные в ваши процессы разработки и эксплуатации.
Архитектура защиты LLM-интеграций, RAG-пайплайнов и AI-агентов. AI-SDLC: security gates в CI/CD для AI-кода, аудит зависимостей моделей, валидация конфигураций векторных хранилищ. Единый стандарт для всех продуктовых команд.
Сегментация сети для GPU-кластеров и MLOps-конвейеров, защита векторных БД, изоляция данных для обучения моделей. Governance и контроль shadow AI: политики использования публичных LLM, предотвращение утечки ПДн и интеллектуальной собственности через промпты.
Маппинг 152-ФЗ и 187-ФЗ на AI-обработку данных. Архитектурные решения для доказательной базы: где и как шифруются данные для моделей, кто имеет доступ к векторным представлениям. Аудит классической инфраструктуры на готовность к AI-нагрузкам.
Три плоскости — разработка, выполнение AI и данные — и общая плоскость контроля поверх них. Точки контроля 01–05 закладываются в архитектуру, а не навешиваются после инцидента.
Схему можно прокручивать по горизонтали
Проверка AI-кода, промпт-шаблонов и конфигураций до слияния. Небезопасное решение не доходит до прода.
Маскирование персональных данных на входе и выходе, защита от инъекций в промпт и утечки системных инструкций.
Сегмент для GPU и MLOps, контроль датасетов, отсутствие прямого доступа из продуктовой сети.
Фрагмент документа наследует права оригинала. Поиск не выдаёт то, что пользователю не положено.
Минимально достаточные права инструментов, подтверждение человеком на критичных действиях, полный след в аудит-логе.
Реестр AI-активов, политики использования публичных LLM, регулярный review решений продуктовых команд.
У каждой роли свой вопрос к AI-безопасности. Ответы даются в понятной этой роли форме: бюджет и сроки, blueprint и требования, управляемый контур.
Инвестируете в AI. Нужно знать, где риски и сколько стоит защита.
Получаете roadmap безопасности AI-продуктов с бюджетом и сроками. Понятно, что делаем сейчас, что можно отложить, а что остановит сделку с крупным заказчиком. Без найма в штат.
Команды хотят внедрять AI сейчас, а не после согласований.
Получают готовый blueprint безопасности: требования до кода, а не блокировки после. Архитектор говорит с разработчиками на языке схем и пул-реквестов, а не на языке регламентов.
AI-риски выходят за рамки классической экспертизы команды.
Получаете архитектора, который работает под вашим управлением: говорит с продуктовыми командами на одном языке, проектирует защиту и возвращает вам контроль над контуром, а не забирает его.
Начать можно с малого объёма и нарастить, когда станет понятен масштаб работ. Переход между форматами не требует перезапуска процесса.
Архитектор встроен в ваш ритм: участвует в архитектурных комитетах, делает review AI-решений, консультирует продуктовые команды по мере появления вопросов.
Ограниченная по времени задача с измеримым итогом: аудит AI-инфраструктуры, разработка AI-SDLC или проектирование защиты под конкретный новый AI-продукт.
Фиксированный объём часов в месяц на постоянный review AI-решений и обновление стандартов по мере появления новых сервисов, моделей и требований регулятора.
Ни на одном шаге не требуется root-доступ к вашей инфраструктуре. Исполнение всегда остаётся за вашими инженерами — архитектор проектирует и проверяет.
Архитектор изучает ваш AI-roadmap, текущие интеграции, MLOps-конвейеры и продуктовые планы. Разговаривает с командами, а не только читает документы.
Без root-доступаShadow AI, незащищённые RAG-пайплайны, утечки через API публичных LLM, избыточные права агентов. Приоритизация по реальному ущербу, а не по формальной критичности.
Карта рисковТребования к командам, схемы защиты, hardening AI-инфраструктуры. Один стандарт безопасности AI-продуктов вместо разрозненных решений в каждой команде.
Blueprint и ADRAI-решения продуктовых команд проходят архитектурный review до деплоя. Замечания приходят в тот момент, когда их ещё дёшево исправить.
ИтеративноСтандарты, ADR и runbooks остаются в вашей документации. Команды продолжают строить самостоятельно — без зависимости от внешнего архитектора.
Ваша документацияРабота заканчивается не отчётом, а набором артефактов, которыми ваша команда пользуется каждый день. Даже если сотрудничество завершится, стандарт продолжит работать.
Единые требования, обязательные для всех продуктовых команд.
Security gates в CI/CD, чек-листы и правила прохождения пайплайна.
Архитектурные диаграммы контуров, потоков данных и точек контроля.
Маппинг требований 152-ФЗ и 187-ФЗ на реальную AI-обработку данных.
Почему выбран именно такой вариант защиты и какие альтернативы отброшены.
Пошаговые сценарии реагирования на AI-специфичные инциденты.
Требования закона не содержат слова «векторное представление». Задача архитектора — перевести их в конкретные технические решения и собрать доказательную базу до, а не во время проверки.
Нет. Работаем с документами, схемами, кодом и интервью с вашими командами. Root-доступ, привилегированные учётные записи и выгрузки продуктовых данных не требуются. Исполнение всех изменений — ваши инженеры, под вашим контролем и в вашем контуре.
Консультант пишет отчёт и уходит. Архитектор в аутстаффе работает внутри ваших процессов: участвует в архитектурных комитетах, делает review решений, проходит с командами несколько итераций и накапливает знание вашего контекста.
Разница в том, что остаётся: не набор рекомендаций, а встроенные в пайплайн правила, которые продолжают работать без него.
Да, и это самый выгодный момент. Чем раньше защита зашита в архитектуру, тем дешевле она обходится. Исправить AI-решение в проде стоит примерно в десять раз больше, чем заложить безопасность на этапе проектирования — и это без учёта репутационных потерь.
Нет. Архитектор работает под управлением вашего CISO и усиливает его в той зоне, где классическая экспертиза команды заканчивается — LLM, RAG, агенты, MLOps. Управление рисками, приоритеты и финальные решения остаются за вами.
Стандарт безопасности AI-продуктов, AI-SDLC с настроенными security gates, схемы защиты, ADR с обоснованием принятых решений, runbooks для AI-специфичных инцидентов и compliance-map по AI-обработке данных. Всё — в вашей документации, в вашем формате.
На заявку отвечаем в течение четырёх часов. Дальше — короткий разговор о вашем AI-roadmap и текущем контуре, после которого мы предлагаем формат и объём. Погружение обычно стартует в течение недели.
Расскажите, что уже внедрено и что в планах. В ответ пришлём предварительную оценку рисков и предложим формат работы.