+7 915 234 9900

Решения

  • Доступы

    токены, ключи доступа, роли и политики

  • Модели

    веса моделей, конфигурации, шаблоны
    запросов (prompt templates)

  • Интерфейсы

    АРІ, чат-интерфейсы, Al-агенты
    и подключаемые инструменты

  • Логи и телеметрия

    входные запросы (prompts), ответы
    моделей (outputs), метрики работы

  • Данные

    обучающие датасеты, базы знаний (RAG),
    векторные базы данных

  • Среда

    инфраструктура, сеть, хранилища

  • Конвейер разработки (pipeline)

    процессы MLOps/CI-CD, обучение
    и развертывание моделей, библиотеки

Для эффективной защиты экосистемы ИИ необходим комплексный подход, который охватывает данные, модели, алгоритмы, процессы MLSecOps, API и инфраструктуру. Каждый элемент системы должен иметь свои собственные механизмы защиты, мониторинга и контроля, чтобы обеспечить стабильную и безопасную работу ИИ на всех этапах его жизненного цикла.

Консультация эксперта

ML Red Teaming

автоматизированное тестирование, выявление различных типов атак, устранение уязвимостей в ИИ-моделях

Подробнее

MLSecOps и контроль vibe coding

контроль всех взаимодействий разработчика с ИИ, проверка AI-сгенерированного кода и безопасное использование vibe coding, интеграция в DevSecOps процессы

Подробнее

Киоск или единое окно к ИИ-моделям

единый интерфейс, через который пользователи взаимодействуют с несколькими ИИ-моделями и сервисами

Подробнее

INFERA Security. Платформа

безопасное использование ИИ во всех департаментах и бизнес-процессах компании

Подробнее

ML Red Teaming

автоматизированное тестирование, выявление различных типов атак, устранение уязвимостей в ИИ-моделях

Сканер ML Red Teaming моделирует атакующие сценарии, чтобы проверить, насколько эффективно защищены ИИ-модели от различных угроз

Основные возможности:

  • выявление уязвимостей в моделях, таких как утечки данных, манипуляции с обучающими данными или атаки, использующие вредоносные данные

  • мониторинг и оценка воздействия различных типов атак, включая отравление моделей и генерацию промпов, которые могут изменить их поведение

  • тестирование на безопасность в реальных условиях, моделирование атак с целью проверки реакции системы на реальные угрозы, включая безопасность данных и конфиденциальность

  • рекомендации по устранению уязвимостей и усилению защиты

Функции сканирования:

  • выявление одно- и многошаговых атак

  • детализация по уязвимостям и атакам

  • автоматическая генерация тестовых примеров

  • подсчет успешности: расчет количества успешно отраженных атак всего и для каждого типа уязвимости

  • гибридная система детекции, фильтрация ложных срабатываний

  • модульная архитектура

  • многоязыковое тестирование

ML Red Teaming помогает организациям проактивно выявлять риски и улучшать защиту ИИ-систем, обеспечивая более высокий уровень безопасности и доверия в их работе.

ML Red Teaming в MLSecOps позволяет разработчикам:

Записаться на демо

  • защищать ИИ-модели от угроз и выявлять уязвимости

  • улучшать безопасность в процессе разработки, развертывания и эксплуатации

  • автоматически запускать тесты на безопасность и устойчивость моделей в процессе разработки, обнаруживая уязвимости на ранних стадиях

  • проводить стресс-тесты, проверять как модель ведет себя в условиях повышенной нагрузки или атак

MLSecOps и контроль vibe coding

контроль всех взаимодействий разработчика с ИИ, проверка AI-сгенерированного кода и безопасное использование vibe coding, интеграция в DevSecOps процессы

AI-код – это новый класс уязвимостей и рисков

45% AI-сгенерированного кода содержит уязвимости

Java – самый рискованный язык с показателем до ~72% failure rate

разработчик отправляет проприетарный код во внешнюю LLM для отладки 

Copilot / Cursor генерируют код с уязвимостями OWASP Top 10

репозитории с AI-кодом содержат утечки секретов, паролей, API-ключей и данных об инфраструктуре

уязвимости в AI-коде это не просто баги – это масштабируемые и повторяемые риски

Vibe coding меняет правила DevSecOps

DevSecOps строился на предположении, что код создаётся внутри контролируемой среды и проходит проверку до релиза. Vibe coding эти допущения разрушает.

Разработка частично уходит за пределы контура, объём правок растёт в разы. Необходимо внедрять Shift Left – контроль сразу в IDE и в момент взаимодействия с ИИ-моделью.

INFERA Security.
Платформа для MLSecOps

INFERA AI.Firewall и INFERA AI.SafeCode позволяют командам разработки использовать AI-модели и AI-кодинг, включая vibe coding, под полным контролем безопасности

Записаться на демо

  • контроль всех взаимодействий с AI в процессе разработки ПО

  • обеспечение безопасности разработки – контроль за утечкой кода, контроль аномалий в prompt-запросах разработчиков

  • проверка AI-сгенерированного кода, включая vibe coding, в реальном времени в среде IDE

  • детекция OWASP Top 10 в AI-коде

  • контроль администраторов и разработчиков для обнаружения программных закладок и backdoor

  • контроль администраторов и разработчиков для обнаружения программных закладок и backdoor

  • непрерывный мониторинг

  • выявление уязвимостей, быстрый выпуск безопасного и качественного ПО

  • соответствие требованиям безопасности и регуляторов

INFERA AI.SafeCode обнаруживает следующие типы уязвимостей:

  • инъекция команд ОС, SQL- и командные инъекции

  • секреты в коде, отсутствие защиты от XSS

  • некорректная обработка входных данных

  • раскрытие конфиденциальной информации

  • использование MDS для хеширования

  • слабая криптографическая стойкость и/или шифрование, обработка файлов и т.д.

Реализована широкая поддержка языков программирования:
Python, Java, JavaScript, C++, C#, Typescript, SQL, C, Go, PHP и других.

Для кого

  • команды разработки (Backend / Frontend / Fullstack)

  • CISO, DevSecOps и AppSec специалисты

  • CTO и руководители разработки

  • компании, внедряющие AI в SDLC

  • <span class="text-primary">команды, использующие Cursor, GitHub Copilot, Tabnine или Codeium</span>

INFERA Security позволяет внедрить MLSecOps и масштабировать AI-разработку с соблюдением требований безопасности.

Киоск или единое окно к ИИ-моделям

единый интерфейс, через который пользователи взаимодействуют с несколькими ИИ-моделями и сервисами

INFERA AI.Firewall позволяет легко управлять доступом и настройками моделей, обеспечивая безопасность и эффективность при их использовании

Реализовано:

  • поддержка множества провайдеров для централизованного чата (multi-provider support)

  • параллельные чаты (parallel chat)

  • голосовое и видео-взаимодействие (voice/video call)

  • мультимодальность и «думающие» модели: поддержка моделей, способных рассуждать, с отображением процесса «размышления»

  • локальный RAG

  • поддержка внешних серверов инструментов, возможность подключения к любым OpenAPI-совместимым серверам

  • гранулярные права доступа для пользователей

  • орпоративная аутентификация, интеграция с LDAP

Записаться на демо

Идеально подходит для бизнеса, стремящегося оптимизировать использование ИИ в различных процессах, сохраняя при этом высокий уровень безопасности и контроля

INFERA Security. Платформа

Четыре эшелона защиты

1

Контроль взаимодействий с ИИ

  • единая точка входа к внутренним и внешним AI-моделям

  • политики данных и моделей, управление правами

  • выявление конфиденциальной информации и защита от утечек

  • защита от атак на LLM

INFERA AI.Firewall
2

Проверка AI-кода

  • поиск уязвимостей в коде сразу в среде IDE

  • анализ AI-сгенерированного кода на наличие секретов, API-ключей, данных инфраструктуры

  • пометка AI-фрагментов

  • блокировка попадания уязвимостей в прод

INFERA AI.SafeCode
3

Защита AI-агентов

  • гранулярные права, изоляция

  • защита канала «агент – LLM»

  • фиксация всех действий пользователей

  • ограничение прав ИИ-агентов, запрет на критические операции без участия человека

  • мониторинг аномалий

INFERA AI.Firewall
4

Мониторинг и аудит

  • кто использовал ИИ и для чего

  • какие данные передавались

  • какой код сгенерирован ИИ и прошёл ли проверки

  • симуляция атак для выявления слабых мест и уязвимостей до их эксплуатации злоумышленниками

  • журнал запросов и полученных результатов, алерты на подозрительную активность

SIEM · audit logs

ИИ становится частью поверхности атаки

Нужно вводить политики использования AI, контролировать модели, отслеживать взаимодействия и измерять риски. Если ничего не менять, организация постепенно потеряет контроль над данными, кодом и в итоге над всей инфраструктурой.

Безопасное использование ИИ во всех департаментах и бизнес-процессах компании

ИБ

Infera AI.Firewall

  • защита конфиденциальных данных и ИИ-моделей

  • защита от OWASP TOP10 LLM

  • ролевая модель и контроль доступов к ИИ-моделям и данным

  • выявление и устранение уязвимостей в ИИ-моделях, интеграция с SOC

  • сканер ML Red Teaming для тестирования и повышения устойчивости ИИ- моделей, выявление слабых мест в их защите

Infera AI.SafeCode

  • AppSec

  • DevSecOps

  • интеграция с ASOC / ASPM и ЅОС, включение данных об уязвимостях в коде ПО в общую картину угроз

  • защита от атак на цепочку поставок

ИИ

Infera AI.Firewall

  • защита конфиденциальных данных и ИИ-моделей

  • ролевая модель и контроль доступов к ИИ-моделям и данным

  • мониторинг и защита в реальном времени, предотвращение манипуляций с результатами работы ИИ

  • сканирование, выявление и устранение уязвимостей в ИИ- моделях

Infera AI.SafeCode

  • контроль кода, сгенерированного ИИ

  • контроль созданной собственной ИИ и кода вокруг этой разработки

  • анализ кода, который реализует бизнес- логику вокруг ИИ-моделей

  • MLSecOps

R&D

Infera AI.Firewall

  • контроль использования LLM- моделей в процессах разработки

  • мониторинг и фильтрация запросов к моделям

  • обеспечение безопасности разработки - контроль за утечкой кода, контроль аномалий в prompt-запросах разработчиков

  • контроль администраторов и разработчиков для обнаружения программных закладок и backdoor

Infera AI.SafeCode

  • анализа исходного кода с целью обнаружения уязвимостей и аномалий в режиме реального времени

  • обучение разработчиков и взращивание Security Champions

  • статистика, отчеты, интеграция с компонентами DevOps

Инфраструктура

Infera AI.Firewall

  • ролевая модель и контроль доступов к ИИ-моделям и данным

  • защита бизнес-сервисов и АРІ, через которые осуществляется доступ к моделям или передача данных

  • поддержка стабильности и безопасности ИТ-систем, взаимодействующих с ИИ- моделями

  • защита от атак на цепочку поставок

Infera AI.SafeCode

  • анализ интеграций и настроек инфраструктуры

  • анализ файлов конфигураций инфраструктуры, манифестов для виртуалок, Docker

  • проверка интеграций и связей компонентов