Решения, которые позволяют защищать ИИ-модели и безопасно использовать их в корпоративной среде для решения бизнес-задач и внедрения MLSecOps в процессы разработки ПО, обеспечивая безопасность на всех этапах.
В последние годы искусственный интеллект стал неотъемлемой частью множества отраслей и технологий. ИИ применяется в клиентских сервисах, для автоматизации процессов, анализа клиентских данных, генерации кода в процессе разработки ПО и т.д. Но с ростом популярности использования ИИ моделей в корпоративной инфраструктуре возникает и новый класс угроз, с которыми традиционные механизмы безопасности не могут эффективно справляться.
Интеграция ИИ в корпоративные процессы требует особого внимания к защите. MITRE ATLAS, OWASP Top 10 for Agentic Applications и OWASP Top 10 LLM разработаны для оценки угроз, специфичных для ИИ-систем, включают в себя техники атак, нацеленных на ИИ и ML-системы, а также угрозы для автономных ИИ-систем.
Компании, использующие LLM и ИИ-модели, должны внедрить многоуровневую защиту, обеспечивать регулярные проверки безопасности и использовать современные методы защиты от уязвимостей, манипуляций и современных атак.
Интеграция ИИ в корпоративные процессы требует особого внимания к защите. MITRE ATLAS, OWASP Top 10 for Agentic Applications и OWASP Top 10 LLM разработаны для оценки угроз, специфичных для ИИ-систем, включают в себя техники атак, нацеленных на ИИ и ML-системы, а также угрозы для автономных ИИ-систем.
Компании, использующие LLM и ИИ-модели, должны внедрить многоуровневую защиту, обеспечивать регулярные проверки безопасности и использовать современные методы защиты от уязвимостей, манипуляций и современных атак.
INFERA AI.Firewall –
решение для защиты и безопасного использования LLM-моделей, включая контроль доступа и защиту конфиденциальных данных, фильтрацию вредоносных запросов и аудит взаимодействия с ИИ.
Преимущества и результат от использования INFERA AI.Firewall
- Фильтрация вредоносных запросов и защита от атак на ИИ-модели
- Аудит всех взаимодействий с ИИ, что позволяет отслеживать, какие данные и запросы обрабатываются, а также выявлять любые аномалии или потенциальные угрозы
- Анализ запросов в реальном времени, защита конфиденциальной информации через маскирование и контроль доступа
- Проверка устойчивости к атакам и защита данных от манипуляций
- Автоматизированное тестирование, выявление и устранение уязвимостей в ИИ-моделях сканером ML Red Teaming
- Мониторинг, фильтрация и контроль запросов и ответов, обрабатываемых ИИ-моделями: LLM, ML API, генеративный ИИ
- Контроль использования ИИ в процессах разработки ПО
INFERA AI.SafeCode –
платформа для анализа исходного кода и open-source компонентов с целью обнаружения уязвимостей и аномалий в режиме реального времени, внедрения методологии DevSecOps и MLSecOps в процессы разработки ПО.
MLSecOps расширяет и адаптирует существующие практики DevSecOps к особенностям ML-пайплайнов. В фокусе – не только уязвимости в коде приложения, но и качество, происхождение и целостность данных, а также устойчивость самой ИИ-модели, используемой в R&D, к внешним манипуляциям и атакам. Генерация кода LLM-моделями увеличивает скорость разработки, но одновременно создаёт новые риски: появление труднообнаружимых уязвимостей, включение небезопасных паттернов, использование сомнительных open-source компонентов, отступление от корпоративных стандартов безопасности.
INFERA AI.SafeCode помогает выявить и предотвратить уязвимости ещё на стадии проектирования и кодирования, а не находить их после развертывания и сборки ПО, как делают SAST-инструменты. Преимущества: меньше багов и уязвимостей на проде, быстрее релизы – меньше откатов и исправлений, снижение стоимости устранения уязвимостей, анализ кода, сгенерированного ИИ.
MLSecOps расширяет и адаптирует существующие практики DevSecOps к особенностям ML-пайплайнов. В фокусе – не только уязвимости в коде приложения, но и качество, происхождение и целостность данных, а также устойчивость самой ИИ-модели, используемой в R&D, к внешним манипуляциям и атакам. Генерация кода LLM-моделями увеличивает скорость разработки, но одновременно создаёт новые риски: появление труднообнаружимых уязвимостей, включение небезопасных паттернов, использование сомнительных open-source компонентов, отступление от корпоративных стандартов безопасности.
INFERA AI.SafeCode помогает выявить и предотвратить уязвимости ещё на стадии проектирования и кодирования, а не находить их после развертывания и сборки ПО, как делают SAST-инструменты. Преимущества: меньше багов и уязвимостей на проде, быстрее релизы – меньше откатов и исправлений, снижение стоимости устранения уязвимостей, анализ кода, сгенерированного ИИ.
Оставьте заявку на демонстрацию работы продуктов или запуск пилотного проекта в вашей компании.
Раннее выявление уязвимостей:
INFERA AI.SafeCode анализирует исходный код в процессе его написания в среде IDE, что позволяет обнаруживать уязвимости на самой ранней стадии разработки. Это предотвращает появление уязвимостей в финальной версии продукта, как это происходит при использовании традиционных инструментов SAST.
Постоянная проверка на аномалии и угрозы:
в отличие от традиционных инструментов, которые анализируют только известные уязвимости, INFERA AI.SafeCode использует интеллектуальные алгоритмы для выявления сложных паттернов и новых угроз, которые могут быть пропущены другими инструментами.
платформа генерирует варианты исправлений уязвимостей, обновления зависимостей и настройку параметров безопасности, что снижает трудозатраты и ускоряет процесс устранения проблем.
Автоматизированное исправление уязвимостей:
платформа автоматически интегрируется в пайплайны CI/CD, обеспечивая проверку безопасности кода и зависимостей на всех этапах. Это позволяет команде разработки работать с высокой скоростью, не нарушая при этом требования безопасности.
Интеграция с CI/CD:
Масштабируемость:
INFERA AI.SafeCode легко масштабируется на уровне команды разработки. Каждый разработчик может подключить плагин к своей среде разработки, что облегчает внедрение и использование инструмента.
Преимущества и результат от использования INFERA AI.SafeCode:
