{ "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@type": "BreadcrumbList", "@id": "https://in4security.com/llmsecops#breadcrumb", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Главная", "item": "https://in4security.com/" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Безопасность ИИ", "item": "https://in4security.com/bezopasnost-ii" }, { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "MLSecops Безопасная разработка систем на базе больших языковых моделей", "item": "https://in4security.com/llmsecops" } ] }, { "@type": "Service", "@id": "https://in4security.com/llmsecops#service", "serviceType": "MLSecops — безопасная разработка систем на базе LLM", "name": "MLSecops", "description": "Внедрение практик MLSecops, LLMSecOps, защита RAG и ИИ-агентов, контроль поведения модели, безопасность цепочки поставок ИИ-компонентов. Оценка зрелости, дорожная карта, интеграция с CI/CD", "url": "https://in4security.com/llmsecops", "provider": { "@id": "https://in4security.com/#organization" }, "areaServed": { "@type": "Country", "name": "Россия" }, "hasOfferCatalog": { "@type": "OfferCatalog", "name": "Этапы внедрения LLMSecOps", "itemListElement": [ { "@type": "Offer", "itemOffered": { "@type": "Service", "name": "Оценка зрелости процессов безопасной разработки LLM" } }, { "@type": "Offer", "itemOffered": { "@type": "Service", "name": "Планирование внедрения LLMSecOps" } }, { "@type": "Offer", "itemOffered": { "@type": "Service", "name": "Внедрение практик LLMSecOps" } }, { "@type": "Offer", "itemOffered": { "@type": "Service", "name": "Развитие практик LLMSecOps" } } ] } }, { "@type": "FAQPage", "@id": "https://in4security.com/llmsecops#faq", "inLanguage": "ru-RU", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "MLSecops – это то же самое, что DevSecOps?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Нет, это расширение. DevSecOps закрывает безопасность кода, сборок и инфраструктуры, но не учитывает специфические риски LLM: атаки через промпты, утечки данных через ответы модели, отравление датасетов, галлюцинации. LLMSecOps добавляет защиту этих аспектов в пайплайн разработки и эксплуатации." } }, { "@type": "Question", "name": "Нам обязательно внедрять MLSecops, если мы просто используем ChatGPT через API?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Зависит от сценария использования. Если сотрудники отправляют в ChatGPT бизнес-данные, персональные данные или коммерческую тайну – риски утечки высоки. LLMSecOps помогает выстроить политики безопасного использования, контроль входящих и исходящих данных, а также мониторинг обращений к внешним LLM." } }, { "@type": "Question", "name": "Сколько времени занимает внедрение MLSecops?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Типовой проект занимает от 1 до 3 месяцев в зависимости от количества LLM-систем, зрелости существующих процессов DevSecOps и требований к глубине внедрения." } }, { "@type": "Question", "name": "MLSecops готовит к сертификации по ISO 42001?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Нет, это отдельная услуга. LLMSecOps создаёт техническую и процессную основу, которая упрощает прохождение сертификации, но не заменяет её. Дальнейшая сертификация выполняется в рамках отдельного проекта." } }, { "@type": "Question", "name": "Что делать, если модель уже в продакшене, а безопасность не встроена?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Это один из самых частых сценариев. Проводится аудит текущего состояния, выявляются критические риски, внедряется защита инференса и мониторинг. Процессы разработки настраиваются без остановки эксплуатации." } }, { "@type": "Question", "name": "Какие специалисты нужны со стороны заказчика?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Достаточно выделенного координатора со стороны ИТ или ИБ. Все остальные роли закрываются нашей командой." } }, { "@type": "Question", "name": "Вы работаете с open-source моделями (Llama, Mistral, Qwen)?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Да, LLMSecOps применим к любым LLM – проприетарным (OpenAI, Anthropic, GigaChat), открытым (Llama, Mistral, Qwen), а также к дообученным под задачи заказчика моделям." } }, { "@type": "Question", "name": "Что входит в отчёт об оценке зрелости?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Отчёт содержит оценку по 9-10 направлениям (управление данными, промптами, CI/CD, тестирование, мониторинг, безопасность инференса, доступы, обучение, соответствие нормам) с указанием текущего уровня, пробелов и рекомендаций." } }, { "@type": "Question", "name": "Сколько стоит типовой проект?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Стоимость проекта начинается от 0,8 млн рублей. Итоговая цена зависит от количества LLM-систем, сложности инфраструктуры и глубины внедрения." } } ] } ] }

8 800 350-62-21

sales@in4security.com

Оставить заявку

8 800 350-62-21

sales@in4security.com

Бесплатная консультация

MLSecops
Безопасная разработка систем на базе больших языковых моделей

Управляйте рисками ИИ на этапе разработки. Внедрите безопасный конвейер CI/CD для LLM – от прототипа до продуктивной среды.
Получить консультацию Внедрить LLMSecOps
портфель из 320 проектов в информационной безопасности
Более 320 проектов
реализовано
Команда инженеров по иб
Более 250 инженеров
в команде
15 лет на рынке информационной безопасности
Более 15 лет
на рынке ИБ

Что такое MLSecops

  • Large Language Model Security Operations

    LLMSecOps (Large Language Model Security Operations) — это подход, объединяющий безопасность, разработку и эксплуатацию систем на базе больших языковых моделей (LLM).

  • атаки через промпты, утечки данных через ответы модели, отравление обучающих данных

    LLMSecOps это расширение классического DevSecOps, адаптированное под уникальные риски LLM: атаки через промпты, утечки данных через ответы модели, отравление обучающих данных, галлюцинации и непредсказуемое поведение.

Этапы LLMSecOps
Дорожной карты, ролей, политик, инструментов
Планирование
Мониторинга, обучения, улучшения практик
Развитие
Валидации промптов, тестирования модели, защиты инференсов
Внедрение
Датасетов, промптов, CI/CD
Оценка

Уникальные для MLSecops процессы

Управление жизненным циклом моделей

Управление жизненным циклом моделей

Обеспечение безопасности процессов обучения, дообучения, обновления и замены моделей, управление версиями моделей и обучающих датасетов. Проверка происхождения данных и анализ изменений перед выпуском модели в продуктивную среду

Защита RAG, векторных БД и баз знаний, контроль источников данных

Защита RAG

Защита векторных БД и баз знаний, контроль источников данных, процессов индексации

и обновления информации. Выявление рисков утечки данных, внедрения вредоносных инструкций и манипуляций механизмами поиска информации

Защита ИИ-агентов

Защита ИИ-агентов

Контроль взаимодействия модели с внешними инструментами, интерфейсами приложений и корпоративными системами. Ограничение прав ИИ-агентов, контроль вызова инструментов и предотвращение несанкционированных действий

Контроль поведения и устойчивости моделей

Контроль поведения
и устойчивости моделей

Внедрение механизмов фильтрации пользовательского ввода и ответов модели, контроль системных промптов и конфигураций моделей, а также проведение Red Teaming тестирования

Контроль цепочки поставок ИИ-компонентов

Контроль цепочки поставок
ИИ-компонентов

Управление рисками использования внешних LLM API, open-source моделей, MCP и сторонних поставщиков данных, включая контроль обновлений и оценку зависимостей

LLMSecOps актуален, если вы:

  • разрабатываете и внедряете
    собственные LLM-решения

  • используете внешние LLM-сервисы (Chat GPT, DeepSeek, Claude)

  • обрабатываете конфиденциальную информацию и персональные данные в ИИ-системах

  • предоставляете ИИ-решения в составе сервиса, внедряете ИИ в бизнес-процессы Заказчиков

  • стремитесь исключить риски использования ИИ в качестве вектора атаки

  • работаете в отраслях с высокими требованиями к надёжности (финтех, ритейл, государственный сектор)

Проверьте, нужен ли вашей компании MLSecops

Определим, какие риски уже есть в вашем LLM-решении: при работе с внешними API, промптами, датасетами, CI/CD и конфиденциальными данными.
Получить консультацию Получить КП на внедрение LLMSecOps

Зачем нужен MLSecops

Проблемы, которые решает LLMSecOps
3

Отсутствие контроля версий промптов и датасетов

Интегрируем безопасные практики в CI/CD

Атаки на модель

Внедряем защиту
начиная с этапа разработки

1

Утечки чувствительных данных через LLM

Защищаем модель от извлечения данных через промпты

2

Не распределены роли и ответственность за безопасность ИИ

Формализуем процессы, политики и зоны ответственности

4

Этапы работы

Этап 1. Оценка зрелости

Что мы делаем:

  • Изучаем техническую документацию и процессы разработки / безопасной разработки ИИ-систем

  • Проводим интервью с командами разработки, ИТ и ИБ отделами

  • Анализируем текущий конвейер CI/CD

Результат: Отчет об обследовании процессов безопасной разработки LLM-систем.

Отчет об обследовании процессов безопасной разработки LLM-систем.
Оценка соответствия процессам безопасной разработки LLM-систем (пример)

Этап 2. Планирование внедрения

Что мы делаем:

  • Формируем дорожную карту LLMSecOps, включающую:

    • управление данными для LLM (политики работы с датасетами, защита от отравления, контроль ПДн и др.);
    • управление промптами (версионирование, валидация);
    • тестирование безопасности LLM (автоматизированная проверка языковой модели на устойчивость к атакам (prompt injection, jailbreak), анализ ответов на токсичность, галлюцинации и утечки данных);
    • мониторинг LLM (логирование запросов/ответов, детекция утечек);
    • управление версиями LLM-артефактов (модели, промпты, датасеты, конфигурации);
    • оценка соответствия ИИ-регуляторам (152-ФЗ, ISO 42001).

  • Оцениваем бюджет мероприятий

Результат: Дорожная карта и бюджетная оценка

Отчет об обследовании процессов безопасной разработки LLM-систем.

Дорожная карта выстраивания процессов безопасной разработки LLM-системы (пример)


К представленному плану в виде диаграммы Ганта прилагается документ, детально описывающий все указанные мероприятия



Этап 3. Внедрение практик MLSecops

Что мы делаем:

  • Занимаемся формализацией различных процессов безопасной разработки LLM-систем в виде регламентов, политик и прочей организационно-распорядительной документации

  • Готовим рекомендации по обучению персонала

  • Внедряем инструменты безопасной разработки LLM-систем для проведения SAST, SCA анализа и проводим Red Teaming тестирование

  • Настраиваем интеграцию инструментов с CI/CD

Результат: Комплект необходимой организационно-распорядительной документации

Этап 4. Развитие практик MLSecops

Что мы делаем:

  • Проводим оценку эффективности внедрённых практик – собираем и анализируем метрики, например, времени реакции Red Team и покрытия тестами

  • Внедряем процесс постоянного обучения персонала – проводим регулярные тренировки по актуальным векторам атак на LLM (в т.ч. на основе реальных сценариев из вашего CI/CD)

  • Улучшаем инструментарий и пайплайны – дорабатываем инструменты CI/CD с учётом новых типов угроз (инъекции через промпты, дрейф поведения модели), автоматизируем процессы, например, сборку защищённых артефактов (весов, промптов)

Результат: Действующая, постоянно адаптируемая система MLSecops с замкнутым циклом обратной связи, актуальной документацией и обученным персоналом, обеспечивающая безопасность LLM-систем на всём жизненном цикле.

Обсудите внедрение MLSecops под ваши LLM-системы

Поможем пройти путь от оценки зрелости до внедрения практик безопасности LLM, интеграции с CI/CD, подготовки документации и развития процессов.
Получить консультацию Узнать стоимость внедрения LLMSecOps

Преимущества от внедрения MLSecops

Снижение риска инцидентов безопасности

Снижение риска инцидентов безопасности

Настраиваем защиту от промпт атак, отравления данных и утечек конфиденциальной информации через ответы модели. Минимизируем риски компрометации LLM-систем на всех этапах ЖЦ

Соответствие регуляторным требованиям

Соответствие регуляторным требованиям

Практики MLSecops закладывают фундамент для соответствия требованиям 152-ФЗ, ГОСТ Р ИСО МЭК 42001 и других стандартов

Прозрачность и контроль использования LLM

Прозрачность и контроль использования LLM

Фиксируем, какие модели, кем и с какими данными используются. Все запросы, ответы и изменения регистрируются, что обеспечивает полную наблюдаемость и уверенность в легитимности каждого обращения к модели

Ускорение выпуска безопасных LLM-решений

Ускорение выпуска безопасных LLM-решений

Безопасность встраивается в CI/CD-пайплайн, а не проверяется в конце. Это исключает длительные доработки перед релизом и позволяет выводить LLM-функции на рынок без простоев на исправления

Экономия бюджета

Экономия бюджета

Устранение уязвимостей на этапе разработки обходится в десятки раз дешевле, чем исправление инцидентов в продуктивной среде. Предотвращение утечек данных также снижает риски штрафов и репутационных потерь

Повышение доверия клиентов и партнеров

Повышение доверия клиентов и партнеров

Выстроенные процессы безопасной разработки LLM служат доказательством зрелого подхода к управлению ИИ. Это становится преимуществом на тендерах и при выходе на новые рынки, где требуются подтверждённые практики безопасности

После реализации проекта Компания получает:

  • Отчет по результатам оценки зрелости текущих процессов безопасной разработки LLM-систем с выявленными пробелами и рисками

  • Дорожную карту внедрения MLSecops с приоритизацией инициатив и бюджетной оценкой

  • Комплект документации по безопасной разработке LLM-систем (политики, процедуры, ролевые модели)

  • Внедрённые инструменты безопасности LLM и их интеграцию в CI/CD-пайплайн

  • План обучения команд разработки, ИТ и ИБ по безопасности LLM

  • Отчёт по результатам внедрения с оценкой эффективности процессов и рекомендациями по дальнейшему развитию

Получите чек-лист готовности к MLSecops

Чек-лист, структурированный по ключевым направлениям: управление данными, промптами, CI/CD, тестирование модели, мониторинг и безопасность инференса.

С помощью этого перечня вы сможете самостоятельно оценить текущий уровень зрелости процессов безопасной разработки LLM-систем и выявить первоочередные зоны для улучшения.
Скачать чек-лист готовности LLMSecOps

Сертификаты Infosecurity

Нам доверяют

FAQ

Нет, это расширение. DevSecOps закрывает безопасность кода, сборок и инфраструктуры, но не учитывает специфические риски LLM: атаки через промпты, утечки данных через ответы модели, отравление датасетов, галлюцинации. LLMSecOps добавляет защиту этих аспектов в пайплайн разработки и эксплуатации.
Сергей Гаркуша
Опыт в сфере ИБ и безопасной разработке ПО — 4 года
Компетенции
  • Аудит и формализация процессов безопасной разработки ПО по международным методикам и ГОСТ Р 56939-2024
  • Проектирование и построение процессов безопасной разработки ПО
  • Внедрение инструментов безопасной разработки ПО (SAST, SCA, DAST)
  • Сертификация СЗИ и процессов РБПО
  • Моделирование угроз для ПО
  • ОУД4
Подробнее об эксперте
Заказать консультацию
Образование
Негосударственное образовательное частное учреждение высшего образования «Московский финансово-промышленный университет «Синергия»

Компетенции
  • Аудит и формализация процессов безопасной разработки ПО по международным методикам и ГОСТ Р 56939-2024
  • Проектирование и построение процессов безопасной разработки ПО
  • Внедрение инструментов безопасной разработки ПО (SAST, SCA, DAST)
  • Сертификация СЗИ и процессов РБПО
  • Моделирование угроз для ПО
  • ОУД4

Релевантный опыт реализации
  • Ритейл
  • Строительство
  • Информационные технологии
  • Финансовый сектор
  • Лизинг
  • Атомная отрасль
  • Облачные технологии
Сергей Гаркуша
Опыт в сфере ИБ и безопасной разработке ПО — 4 года
Заказать консультацию

Бесплатная консультация

У Вас остались вопросы?

Оставьте заявку и мы свяжемся с вами в ближайшее время.

Новости и события

    Смотреть все новости