🤖 ИИ научили работать, а что насчёт защиты?
🤖 ИИ научили работать, а что насчёт защиты?
При тестировании AI-агентов мы обнаруживали довольно неприятные вещи: раскрытие системных инструкций, конфигурации безопасности и даже учётных данных.
И это лишь часть того, что нужно проверять при анализе AI-приложений: современные агенты не просто отвечают на вопросы, они уже работают с корпоративными данными, обращаются к API, используют RAG и самостоятельно выполняют действия через инструменты.
И здесь появляются новые вопросы:
Причём одного сканирования или WAF перед приложением уже недостаточно. Нужно не только находить уязвимости, но и защищать продовую систему, пока их исправляют.
Поэтому в SolidLab мы подходим к защите AI-приложений комплексно:
- AI-SAFE 2.0 — открытая методология для системного подхода к безопасности ИИ-систем, которая помогает разобраться в архитектуре AI-системы, определить потенциальные угрозы и подобрать необходимые меры защиты.
- SolidPoint AI-SPM + SolidWall AI Security Gateway — продуктовая связка для поиска уязвимостей и защиты приложений в эксплуатации.
SolidPoint позволяет автоматически проверять AI-агентов, в том числе при выпуске новых версий, используя многошаговые атаки и более 70 методов изменения атакующих промптов, а SolidWall AI Security Gateway контролирует AI-трафик, выявляет опасные инструкции и помогает блокировать попытки атак, пока обнаруженные проблемы не устранены в коде, а также обнаруживает и предотвращает утечки чувствительной информации из доверенного контура - например, персональные данные клиентов, секреты и токены доступа.
- SolidLab AI Redteaming и выстраивание процессов безопасной разработки AI — экспертная проверка нестандартных сценариев атак, бизнес-логики и полномочий агентов, а также внедрение практик безопасности на всех этапах разработки и эксплуатации AI-приложений.
И важный нюанс: защита должна учитывать всю архитектуру приложения. Например, шлюз перед веб-интерфейсом не увидит обмен с внешней LLM, если этот трафик проходит мимо него.
Поэтому безопасность AI — это не только защита модели, но и контроль всего, что она читает, передаёт и может выполнить.
@channel_solidlab
При тестировании AI-агентов мы обнаруживали довольно неприятные вещи: раскрытие системных инструкций, конфигурации безопасности и даже учётных данных.
И это лишь часть того, что нужно проверять при анализе AI-приложений: современные агенты не просто отвечают на вопросы, они уже работают с корпоративными данными, обращаются к API, используют RAG и самостоятельно выполняют действия через инструменты.
И здесь появляются новые вопросы:
- Можно ли через prompt injection заставить агента раскрыть конфиденциальные данные?
- Что произойдёт, если подменить информацию в базе знаний или ответе инструмента?
- Сможет ли агент выполнить критичное действие без подтверждения пользователя?
- Кто контролирует данные, которые приложение отправляет во внешнюю LLM?
Причём одного сканирования или WAF перед приложением уже недостаточно. Нужно не только находить уязвимости, но и защищать продовую систему, пока их исправляют.
Поэтому в SolidLab мы подходим к защите AI-приложений комплексно:
- AI-SAFE 2.0 — открытая методология для системного подхода к безопасности ИИ-систем, которая помогает разобраться в архитектуре AI-системы, определить потенциальные угрозы и подобрать необходимые меры защиты.
- SolidPoint AI-SPM + SolidWall AI Security Gateway — продуктовая связка для поиска уязвимостей и защиты приложений в эксплуатации.
SolidPoint позволяет автоматически проверять AI-агентов, в том числе при выпуске новых версий, используя многошаговые атаки и более 70 методов изменения атакующих промптов, а SolidWall AI Security Gateway контролирует AI-трафик, выявляет опасные инструкции и помогает блокировать попытки атак, пока обнаруженные проблемы не устранены в коде, а также обнаруживает и предотвращает утечки чувствительной информации из доверенного контура - например, персональные данные клиентов, секреты и токены доступа.
- SolidLab AI Redteaming и выстраивание процессов безопасной разработки AI — экспертная проверка нестандартных сценариев атак, бизнес-логики и полномочий агентов, а также внедрение практик безопасности на всех этапах разработки и эксплуатации AI-приложений.
И важный нюанс: защита должна учитывать всю архитектуру приложения. Например, шлюз перед веб-интерфейсом не увидит обмен с внешней LLM, если этот трафик проходит мимо него.
Поэтому безопасность AI — это не только защита модели, но и контроль всего, что она читает, передаёт и может выполнить.
@channel_solidlab
Views: 3