Новая услуга: Цифровая защита менеджмента и первых лиц
Безопасная разработка
Training Center
QMULO
SOC
DLP
Защита от утечек данных
Сервисы
CYBERDEF
Наш DRP-сервис — мониторинг угроз бренду и утечек
Партнёрские интеграции
Kaspersky (EDR/KATA/KUMA/XDR/KSMG), Dr.Web, миграция PTAF
New
Аудит и консалтинг
Защита данных и доступа
Сетевая безопасность
New
Защита от цифровых рисков (DRP)
Мониторинг и реагирование
Все решения
Полный каталог решений по мониторингу и реагированию
СКОРО
Получить консультацию
Оставьте ваши данные и мы с вами свяжемся!
Оставьте ваши данные
и мы вышлем на почту чек-лист готовности к LLMSecOps
Получить коммерческое предложение
Оставьте ваши данные, и мы с вами свяжемся!
Заказать внедрение LLMSecOps
Оставьте ваши данные, и мы с вами свяжемся!
Получить консультацию
Оставьте ваши данные, и мы с вами свяжемся!
MLSecops
Безопасная разработка ИИ систем на базе больших языковых моделей
Управляйте рисками ИИ на этапе разработки. Внедрите безопасный конвейер CI/CD для LLM – от прототипа до продуктивной среды.
Более 320 проектов
реализовано
реализовано
Более 250 инженеров
в команде
в команде
Более 15 лет
на рынке ИБ
на рынке ИБ
Что такое MLSecops
-
LLMSecOps (Large Language Model Security Operations) — это подход, объединяющий безопасность, разработку и эксплуатацию систем на базе больших языковых моделей (LLM).
-
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.
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
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
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
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
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
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.
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.
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
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.
Преимущества от внедрения MLSecops
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
Практики MLSecops закладывают фундамент для соответствия требованиям 152-ФЗ, ГОСТ Р ИСО МЭК 42001 и других стандартов
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
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
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
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.
С помощью этого перечня вы сможете самостоятельно оценить текущий уровень зрелости процессов безопасной разработки LLM-систем и выявить первоочередные зоны для улучшения.
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.
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.
Типовой проект занимает от 1 до 3 месяцев в зависимости от количества LLM-систем, зрелости существующих процессов DevSecOps и требований к глубине внедрения.
Нет, это отдельная услуга. LLMSecOps создаёт техническую и процессную основу, которая упрощает прохождение сертификации, но не заменяет её. Дальнейшая сертификация (при необходимости) выполняется в рамках отдельного проекта.
Это один из самых частых сценариев. В таком случае проводится аудит текущего состояния, выявляются критические риски, внедряется защита инференса (контроль входа/выхода модели) и мониторинг. Процессы разработки настраиваются без остановки эксплуатации.
Достаточно выделенного координатора со стороны ИТ или ИБ. Все остальные роли (анализ, внедрение, настройка инструментов, документирование) закрываются нашей командой.
Да, LLMSecOps применим к любым LLM – проприетарным (OpenAI, Anthropic, GigaChat), открытым (Llama, Mistral, Qwen), а также к дообученным под задачи заказчика моделям. Подход и инструменты адаптируются под конкретную модель и среду развертывания.
Отчёт содержит оценку по 9-10 направлениям (управление данными, промптами, CI/CD, тестирование, мониторинг, безопасность инференса, доступы, обучение, соответствие нормам). По каждому направлению указывается текущий уровень, выявленные пробелы и рекомендации по их устранению с приоритетами.
Стоимость проекта начинается от 0,8 млн рублей. Итоговая цена зависит от количества LLM-систем, сложности инфраструктуры, требуемой глубины аудита и состава внедряемых инструментов. Точные сроки и стоимость определяются после первичной диагностики.
Мы всегда находимся на связи с помощью различных каналов – почта, мессенджеры, обычные звонки. Конкретный вид связи зависит от ваших предпочтений и пожеланий.
В рамках постпроектного сопровождения ответим на все вопросы, обсудим результаты, внесем уточнения или корректировки.
Мы всегда на старте проекта проводим установочную встречу, где знакомимся с командой с вашей стороны, определяем основные каналы взаимодействия и обозначаем ближайшие шаги – это могут быть запрос документации, планирование встреч и так далее.
Сергей Гаркуша
Опыт в сфере ИБ и безопасной разработке ПО — 4 года
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
Образование
Негосударственное образовательное частное учреждение высшего образования «Московский финансово-промышленный университет «Синергия»
Компетенции
Релевантный опыт реализации
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
Опыт в сфере ИБ и безопасной разработке ПО — 4 года
Бесплатная консультация
У Вас остались вопросы?
Оставьте заявку и мы свяжемся с вами в ближайшее время.