Используя сайт, вы предоставляете согласие на обработку ваших персональных данных с помощью сервисов веб-аналитики.
Консалтинговые услуги в рамках LLMSecOps
4 услуги, которые избавят вас от множества проблем:
№1
Аудит внутренних процессов, регуляторики и внутренних политик
Цель. Оценка текущего уровня зрелости компании в части безопасного использования LLM, генеративного ИИ и ИИ-агентов.
Включает в себя:
Включает в себя:
- Анализ существующих процессов использования ИИ внутри компании;
- Оценку внутренних политик, регламентов и подходов к работе с данными;
- Анализ использования внешних и внутренних LLM-сервисов;
- Оценку рисков утечки данных и shadow AI;
- Проверку соответствия внутренним требованиям ИБ и регуляторике;
- Выявление слепых зон в текущем ИИ-контуре.
-
Результат:- Понимание текущего уровня зрелости управления ИИ;
- Карта рисков и потенциальных уязвимостей;
- Перечень критичных зон, требующих внимания;
- Практические рекомендации по снижению рисков и развитию LLMSecOps-подхода.
№2
Разработка дорожной карты защиты данных при работе с LLM и ИИ-агентами
Цель. Формирование пошагового плана безопасного внедрения и масштабирования ИИ внутри компании.
Включает в себя:
Включает в себя:
- Определение приоритетных направлений защиты.
- Разработку целевой архитектуры ИИ-безопасности.
- Рекомендации по защите корпоративных данных при использовании LLM.
- Подходы к контролю ИИ-агентов и ИИ-сервисов.
- Рекомендации по организационным и техническим мерам защиты.
- Результат:
- Понятный roadmap развития LLMSecOps.
- Снижение хаотичного внедрения ИИ.
- Понимание необходимых шагов и приоритетов.
- Основа для безопасного масштабирования ИИ-инициатив.
№3
Разработка регламентов и политик использования ИИ
Цель. Создание формализованных правил безопасной работы сотрудников с LLM и ИИ-сервисами.
Включает в себя:
Включает в себя:
- Разработку политик использования генеративного ИИ.
- Регламенты работы с корпоративными данными в ИИ.
- Правила использования внешних и внутренних LLM.
- Требования к работе с ИИ-агентами.
- Рекомендации по разграничению доступа и журналированию.
- Определение ролей и зон ответственности.
- Результат:
- Снижение рисков неконтролируемого использования ИИ.
- Единый подход к использованию LLM внутри компании.
- Повышение прозрачности ИИ-процессов.
- Формирование базового уровня управления ИИ.
№4
Разработка стратегии защиты LLM и ИИ-инфраструктуры
Цель. Формирование комплексного подхода к защите данных и ИИ-сервисов в корпоративной среде.
Включает в себя:
Включает в себя:
- Разработку стратегии защиты LLM.
- Подготовку руководства по безопасной работе с ИИ.
- Разработку модели угроз ИИ и LLM.
- Анализ рисков промт-инъекций, утечек данных и shadow AI.
- Рекомендации по контролю передачи данных в ИИ.
- Подходы к мониторингу и управлению ИИ-рисками.
- Результат:
- Системный подход к защите ИИ-инфраструктуры.
- Понимание ключевых угроз и сценариев атак.
- Снижение рисков утечки корпоративных данных.
- База для построения LLMSecOps-практики внутри компании.
Преимущества "Смартехснаб"
Почему к нам обращаются за консалтингом:
- Комплексный подход к LLMSecOpsМы рассматриваем безопасность ИИ как совокупность процессов, технологий, регламентов и управления рисками, а не как внедрение отдельного инструмента. Это позволяет выстроить полноценный безопасный ИИ-контур внутри компании.
- Практические рекомендации вместо формальных отчетовПо итогам проекта заказчик получает не только анализ текущей ситуации, но и конкретный план действий, дорожную карту, приоритеты внедрения и рекомендации по снижению рисков.
- Экспертиза на стыке ИИ и кибербезопасностиОбъединяем практический опыт в области информационной безопасности, защиты данных, DevSecOps и внедрения ИИ-решений. Это позволяет учитывать реальные угрозы и особенности корпоративной среды.
- Подготовка к масштабированию ИИПомогаем выстроить процессы и правила, которые позволяют безопасно расширять использование LLM, ИИ-ассистентов и ИИ-агентов без потери контроля над данными и бизнес-процессами.
Хотите оценить безопасность использования ИИ вашими сотрудниками?
Получите анализ процессов и список рисков, которые можно устранить уже на этой неделе.
Что вы получите
Реализация проекта силами "Смартехснаб"
даст вам следующее:
даст вам следующее:
- Полную картину текущих рисковВыявление слепых зон, потенциальных утечек данных, случаев shadow AI и других угроз, связанных с использованием LLM и генеративного ИИ.01
- Дорожную карту развития LLMSecOpsПошаговый план внедрения организационных и технических мер для безопасного использования ИИ с учетом целей и особенностей компании.02
- Политики и регламенты работы с ИИКомплект рекомендаций и документов, определяющих правила использования LLM, ИИ-сервисов и ИИ-агентов внутри организации.03
- Систему управления ИИ-рискамиПодходы к контролю использования ИИ, защите данных, мониторингу угроз и управлению рисками на постоянной основе.04
- Подготовленные команды и повышение зрелости процессовОбученные сотрудники, повышение осведомленности руководителей и формирование культуры безопасного использования искусственного интеллекта.05
- Основу для безопасного масштабирования ИИВозможность внедрять новые ИИ-сценарии и ИИ-агентов без роста неконтролируемых рисков и нарушений требований информационной безопасности.06
Обсудить услуги
Оставьте заявку — подскажем, с чего лучше начать и как внедрить безопасное использовании ИИ.
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности.
Как мы работаем
6 простых и понятных шагов.
Аудит текущего состояния
Проводим анализ существующих сценариев использования ИИ, LLM и ИИ-агентов, оцениваем процессы, политики, риски и уровень зрелости компании в области управления ИИ.
Выявление рисков и формирование требований
Определяем ключевые угрозы, включая утечки данных, shadow AI, использование несанкционированных ИИ-сервисов, промт-инъекции и другие риски, формируем требования к безопасному использованию ИИ.
Разработка стратегии и дорожной карты LLMSecOps
Создаем целевую модель безопасного ИИ-контура, определяем приоритеты, архитектуру защиты, организационные меры и последовательность внедрения изменений.
Разработка политик и регламентов
Формируем внутренние правила работы с LLM и ИИ-сервисами, политики использования генеративного ИИ, требования к работе с данными, распределение ролей и ответственности.
Внедрение процессов управления и контроля
Настраиваем процессы управления ИИ, контроля использования LLM, мониторинга рисков, защиты корпоративных данных и управления ИИ-инициативами.
Обучение и развитие LLMSecOps-практики
Проводим обучение руководителей, ИТ- и ИБ-команд, формируем культуру безопасного использования ИИ и обеспечиваем готовность компании к масштабированию ИИ-решений.
Вопросы и ответы
Здесь мы собрали ответы на наиболее часто возникающие вопросы.
LLMSecOps — это комплексный подход к безопасному использованию LLM, генеративного ИИ и ИИ-агентов. Он помогает контролировать использование ИИ внутри компании, защищать корпоративные данные, управлять ИИ-рисками и выстраивать процессы безопасного внедрения и масштабирования ИИ.
Классическая информационная безопасность не учитывает многие специфические риски, связанные с LLM и генеративным ИИ: промт-инъекции, утечки через запросы пользователей, shadow AI, неконтролируемое использование внешних сервисов и ИИ-агентов. LLMSecOps дополняет существующую систему ИБ и закрывает именно эти риски.
Shadow AI — это использование сотрудниками ChatGPT, Copilot и других ИИ-сервисов без согласования с ИТ и ИБ-службами. В результате корпоративные данные могут попадать во внешние системы без контроля компании, что создает риски утечек, нарушения требований безопасности и потери контроля над информацией.
Мы выявляем риски утечки данных через LLM, использование несанкционированных ИИ-сервисов, отсутствие регламентов работы с ИИ, риски промт-инъекций, ошибки в работе ИИ-агентов, нарушения требований ИБ и другие угрозы, связанные с внедрением генеративного ИИ.
Нет. Наша задача не запретить использование ИИ, а сделать его контролируемым и безопасным. Мы разрабатываем правила и механизмы, которые позволяют использовать ИИ без создания угроз для бизнеса и корпоративных данных.
Мы работаем с ведущими решениями:
- SAST, SCA, DAST для анализа кода и зависимостей,
- IaC‑сканеры и проверку контейнеров,
- Kubernetes Security, управление секретами, контроль доступа.
- Kaspersky Container Security для защиты контейнерной разработки.
Компания получает:
- Карту рисков;
- Оценку зрелости использования ИИ;
- Дорожную карту развития LLMSecOps;
- Внутренние политики и регламенты;
- Рекомендации по защите данных;
- Модель угроз и практические рекомендации по безопасному масштабированию ИИ.
Не всегда. Часто значительную часть рисков можно снизить за счет процессов, регламентов и организационных мер. При необходимости мы также даем рекомендации по техническим решениям для контроля и защиты использования ИИ.
Основные признаки:
- Сотрудники используют ChatGPT и другие сервисы без регламентов;
- Отсутствует учет ИИ-инструментов;
- Нет правил работы с корпоративными данными в ИИ;
- Неизвестно какие данные передаются во внешние сервисы;
- Нет ответственных за управление ИИ.
Да. В рамках проекта мы разрабатываем политики использования генеративного ИИ, регламенты работы с корпоративными данными, правила использования LLM и ИИ-агентов, а также рекомендации по распределению ролей и ответственности.
Это оптимальный момент для внедрения LLMSecOps. Намного проще сразу выстроить правильные процессы и правила использования ИИ, чем устранять риски после масштабного внедрения.
Наоборот. Наличие понятных правил, процессов и механизмов контроля позволяет быстрее внедрять новые ИИ-решения, поскольку бизнес и ИБ понимают допустимые сценарии использования и уровень рисков.
Мы не ограничиваемся проверкой текущего состояния. Наша цель — помочь компании выстроить полноценную систему управления использованием ИИ, включающую аудит, стратегию, политики, управление рисками, обучение сотрудников и подготовку к масштабированию ИИ-инициатив.
Контактная информация
Вы можете связаться с нами по телефону, электронной почте или заполнить контактную форму.
Мы всегда рады помочь вам!
Мы всегда рады помочь вам!
+7 919 45 000 91
sales@smartechsnab.ru
sales@smartechsnab.ru
г. Москва, ул. Нарвская, д. 2, корпус 3
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности.