Используя сайт, вы предоставляете согласие на обработку ваших персональных данных с помощью сервисов веб-аналитики.
Согласен
Сценарии использования LLM злоумышленниками
LLM — привлекательная цель для атак, потому что они работают с данными и логикой бизнеса.
  • Промт-инъекции
    Злоумышленники формулируют запрос так, чтобы модель игнорировала системные инструкции, раскрывала внутренние данные и выполняла запрещенные действия.
  • Утечки данных
    Через LLM могут утекать персональные данные, коммерческая тайна, внутренние документы компании, данные клиентов и партнёров. Это особенно опасно при использовании внешних API без контроля.
  • Социальная инженерия через ИИ
    LLM может быть использован как источник убедительных фишинговых писем, инструмент для сбора внутренней информации, “говорящее лицо” компании с ошибочной логикой.
  • Подмена знаний (RAG-атаки)
    Если злоумышленник получает доступ к базе знаний, то модель начинает отвечать неправильно, выдаёт искажённую информацию, подрывает доверие пользователей.
  • Финансовые атаки
    Без лимитов и контроля можно вызвать лавину запросов, спровоцировать резкий рост расходов на API, создать DoS-эффект для ИИ-сервисов.
Хотите оценить уровень безопасности
при использовании LLM в вашей компании?
Получите отчет с уровнем безопасности и списком рисков, которые можно устранить в течение месяца.
Заявка на бесплатный аудит
Что такое LLMSecOps?
LLMSecOps — это не набор точечных защит, а целостный контур, который делает использование LLM безопасным, управляемым и соответствующим требованиям бизнеса и регуляторов.
Понимание того, как злоумышленники могут использовать LLM, меняет взгляд на внедрение генеративного ИИ.

LLM — это уже не просто вспомогательный сервис, а новая точка входа в корпоративную инфраструктуру.

Современные языковые модели: имеют доступ к внутренним данным и базам знаний, взаимодействуют с сотрудниками и клиентами от имени компании, формируют ответы и рекомендации, влияющие на бизнес-решения. Без специализированного контура защиты такие системы становятся уязвимыми для prompt-атак и обхода правил, утечек конфиденциальной информации, подмены знаний и манипуляций ответами, финансовых и репутационных инцидентов.

LLMSecOps — это подход и набор технологических и процессных мер, направленных именно на противодействие этим сценариям злоупотреблений. Он обеспечивает контроль доступа, защиту данных, фильтрацию опасных запросов, аудит действий и управляемость поведения LLM на всём жизненном цикле.
Наша экспертиза в LLMSecOps
Для обеспечения безопасности мы внедряем следующие блоки LLMSecOps:
  • Контроль доступов и ролей
    Этот блок обеспечивает строгий контроль того, кто и к каким данным может обращаться через LLM.
    Это включает:
    • разграничение ролей пользователей и сервисов;
    • ограничение доступа к базам знаний и RAG-источникам;
    • контроль сценариев использования ИИ;
    • интеграцию с корпоративными системами аутентификации (SSO, AD, LDAP).
    В результате LLM перестаёт быть «общим входом» ко всем данным компании.
  • Предотвращение утечек данных
    С помощью этой составляющей LLMSecOps предотвращает утечку конфиденциальной информации через ИИ.
    Функциональность включает:
    • обнаружение персональных данных и коммерческой тайны;
    • маскирование или запрет вывода чувствительной информации;
    • контроль передачи данных во внешние LLM;
    • защиту при работе с документами и файлами.
    ИИ начинает работать в рамках корпоративных правил безопасности данных.
  • Защита от промт-инъекций
    Эта составляющая LLMSecOps предотвращает попытки обойти правила работы модели с помощью специально сформулированных запросов.
    Система:
    • анализирует входящие промпты;
    • выявляет попытки игнорирования инструкций;
    • блокирует или обезвреживает вредоносные запросы;
    • гарантирует выполнение системных политик безопасности.
    Это защищает от утечек, манипуляций и злоупотреблений.

  • Фильтрация опасного и запрещенного контента
    Этот блок защищает компанию от юридических и репутационных рисков.
    А именно:
    • фильтрует токсичный, незаконный и вредоносный контент;
    • ограничивает генерацию медицинских, юридических и финансовых рекомендаций;
    • применяет отраслевые и корпоративные политики;
    • использует безопасные fallback-ответы.
    Это позволяет использовать ИИ публично и внутри компании без риска.
  • Контроль и защита RAG-источников
    Данный блок LLMSecOps управляет тем, какие знания использует LLM и кому они доступны.
    Функциональность блока:
    • контроль источников данных;
    • разграничение доступа к документам;
    • защита от подмены и устаревших данных;
    • журналирование доступа к базе знаний.
    Это гарантирует корректность и актуальность ответов ИИ.
  • Логирование и аудит всех запросов
    Эта составляющая LLMSecOps делает работу ИИ полностью прозрачной.
    Она включает в себя:
    • запись всех запросов и ответов;
    • привязку действий к пользователям и ролям;
    • хранение истории изменений;
    • формирование отчётов для ИБ и регуляторов.
    Это основа для расследования инцидентов и compliance.
  • Лимиты и контроль затрат
    LLMSecOps предотвращает финансовые и эксплуатационные риски.
    Система позволяет:
    • ограничивать количество запросов и токенов;
    • защищать от злоупотреблений и перегрузок;
    • отслеживать расходы по подразделениям и сценариям;
    • оптимизировать использование моделей.
    Расходы на ИИ становятся прогнозируемыми.
  • Мониторинг и реагирование на ИИ-инциденты
    LLMSecOps превращает инциденты с ИИ в управляемый процесс.
    Функциональность этого блока:
    • выявление аномалий и нарушений;
    • оповещение ИБ и ИТ-команд;
    • блокировка пользователей или сценариев;
    • формирование отчётов и рекомендаций.
    ИИ-инциденты начинают обрабатываться так же, как и любые другие ИБ-инциденты.
Реализация проектов по LLMSecOps
Мы реализуем проекты следующим образом:
Оценка текущего состояния и рисков использования LLM
Мы изучаем где и как используются LLM, какие данные им доступны, какие угрозы и уязвимости существуют, какие требования ИБ и регуляторов применимы.
В итоге вы получаете карту рисков и рекомендации по внедрению LLMSecOps.
Проектирование
LLMSecOps-контура
На этом этапе мы проектируем целевой LLMSecOps-контур под вашу инфраструктуру: облако или on-premise, используемые модели и вендоры, существующие ИБ и DevSecOps-процессы. В результате, вы получаете контур, который можно развивать поэтапно
Внедрение
Мы быстро внедряем минимально необходимы функционал, чтобы вы могли использовать ИИ безопасно и управляемо. Длительность этого этапа от 4 до 8 недель.
Интеграция с существующей ИТ и ИБ-архитектурой
Во время внедрения и после него происходит процесс интеграции с SIEM, DLP, IAM, подключается к CI/CD и DevSecOps, LLMSesOps встраивается в процессы реагирования на инциденты.
Это позволяет ИИ стать частью общей архитектуры, а не "серой зоной".
Развитие и масштабирование
После внедрения мы, при необходимости, помогаем расширять функционал, повышать уровень автоматизации, внедрять продвинутые политики безопасности. Все развитие происходит без остановки бизнес-процессов.
Обсудить LLMSecOps
Разберем вашу ситуацию и риски, предложим решение и инструменты для реализации.
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности.
Выгоды от внедрения LLMSecOps
Реализация проекта силами "Смартехснаб"
даст вам следующее:
  • Снижение рисков информационной безопасности
    LLMSecOps позволяет взять под контроль новый класс угроз, связанных с большими языковыми моделями.
    Компания предотвращает утечки данных, prompt-атаки, обход политик
    и несанкционированный доступ к знаниям. ИИ перестаёт быть «чёрным ящиком»
    и становится управляемым ИТ-активом
    с понятными точками контроля и ответственности.
    01
  • Соответствие требованиям регуляторов и внутренним политикам
    LLMSecOps обеспечивает логирование, аудит и трассируемость всех действий ИИ.
    Это позволяет:
    • подтверждать соблюдение требований ИБ и комплаенса;
    • готовиться к внутренним и внешним проверкам;
    • формировать отчёты для регуляторов и служб безопасности.
    Использование ИИ становится формально и юридически корректным.
    02
  • Контроль качества и предсказуемости ИИ
    Без LLMSecOps модель может вести себя по-разному после каждого изменения.
    LLMSecOps вводит:
    • управление версиями промптов,
    • контроль источников знаний,
    • мониторинг галлюцинаций и ошибок.
    В результате сотрудники и клиенты получают стабильные, проверяемые и корректные ответы, а доверие к ИИ растёт.
    03
  • Контроль затрат и экономия бюджета
    LLMSecOps делает расходы на ИИ прозрачными, вводя лимиты по токенам и запросам, выявляя неэффективные сценарии,
    оптимизируя маршрутизацию между моделями. Благодаря этому компания избегает неожиданных счетов и получает прогнозируемую модель затрат.
    04
  • Рост доверия со стороны клиентов и сотрудников
    Когда искусственный интеллект работает корректно, безопасно и предсказуемо, то клиенты получают качественный сервис, сотрудники начинают использовать ИИ в ежедневной работе, снижается страх перед ошибками и утечками.
    LLMSecOps делает ИИ надёжным партнёром, а не источником риска.
    05
Обсудить услугу
Наши партнеры
Для LLMSecOps мы используем разные решения
от надежных вендоров, исходя из выявленных рисков.
Контактная информация
Вы можете связаться с нами по телефону, электронной почте или заполнить контактную форму.
Мы всегда рады помочь вам!
+7 919 45 000 91
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.