Обеспечьте безопасность критически важных веб-ресурсов компанииДалее

Тестирование безопасности
ИИ-систем (LLM/AI Security Testing)

Минимизируйте риски, связанные с использованием систем искусственного интеллекта.

Наши услуги по тестированию безопасности ИИ призваны помочь вам обнаружить и устранить уязвимости, угрозы и риски, связанные с функционированием систем искусственного интеллекта в ваших информационных системах.

Что вы получите:

Профессиональный технический отчет: подробное описание найденных уязвимостей и примеры их эксплуатации;

Заключение для руководителя:
экспертная оценка уровня защищенности ИИ;

Рекомендации: руководство по устранению уязвимостей и усилению защиты.

ЧТО ТАКОЕ Тестирование безопасности ИИ-систем?

Тестирование безопасности ИИ-систем - это комплекс мероприятий, направленных на выявление уязвимостей, угроз и рисков, связанных с функционированием искусственного интеллекта путем моделирования действий злоумышленников. В отличие от классического анализа защищенности, тестирование безопасности ИИ охватывает не только инфраструктурные аспекты, но и особенности моделей машинного обучения — включая их архитектуру, входные данные, поведение, интерпретируемость и устойчивость к неправомерным воздействиям. Тестирование безопасности ИИ позволяет выявить слабые места, заложенные как на этапе обучения, так и в процессе эксплуатации, и служит важнейшим инструментом в защите ИИ-инфраструктуры.

Подробнее

Как проведение тестирования безопасности ИИ поможет защитить наши системы искусственного интеллекта?

ИИ — это не просто код, это поведение: В отличие от классического ПО, модели ИИ работают на основе вероятностных вычислений и обученных паттернов. Это означает, что уязвимости могут проявляться не в уязвимом участке кода, а в логике обработки вводимых данных. Промпт-инъекции, адверсариальные атаки, обходы фильтрации — всё это примеры атак на поведение, а не структуру. Без тестирования такие аномалии остаются незамеченными до инцидента.
Обнаружение атак возможно только через имитацию угроз: ИИ-системы нельзя просто «просканировать» на уязвимости. Их нужно проверять в боевых сценариях: с атакующими промптами, искажёнными данными, поддельными запросами. Анализ защищённости включает именно такой подход — моделирование злоумышленника, который тестирует границы модели, подбирает уязвимые вводы и проверяет реакцию. Только так можно понять, где модель может «сломаться».
Скрытые уязвимости могут жить в модели годами: Модель может быть обучена на токсичных или скомпрометированных данных, случайно получить вредоносное поведение через сторонние датасеты или вести себя нестабильно при определённом сочетании вводов. Эти дефекты не проявляются сразу, но могут быть активированы спустя месяцы или годы эксплуатации. Тестирование выявляет такие "закладки" — триггеры, аномальные ответы, нежелательные зависимости от данных.

ПОЧЕМУ СЛЕДУЕТ ПРОВОДИТЬ ТЕСТИРОВАНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ ИИ

Использование искусственного интеллекта в продуктивной среде — будь то генеративные модели, системы распознавания, рекомендательные механизмы или голосовые интерфейсы — требует пересмотра подходов к безопасности. Эти системы обладают уникальными свойствами, из-за которых традиционные методы защиты оказываются недостаточными.

Увеличение количества кибератак на системы ИИ

В последние годы наблюдается стремительное увеличение числа целевых атак на ИИ-инфраструктуру и ИИ становится объектом атак не реже, чем классические информационные системы, но часто — менее защищённым.

Усиление регуляторных требований

Организации, работающие с персональными данными, государственными ИС или критической инфраструктурой, обязаны обеспечивать соответствие нормам кибербезопасности. Тестирование безопасности ИИ позволяет задокументировать меры контроля и продемонстрировать соблюдение требований.

Усложнение методов кибератак

Усложнение характера и методов проведения кибератак: злоумышленники активно используют ИИ в наступательных целях. Более того, ИИ может быть использован против ИИ: например, для генерации adversarial-паттернов или jailbreak-промптов. Только активная проверка защищённости позволяет оставаться на шаг впереди.

Ограничения традиционных решений ИБ

Традиционные подходы к обеспечению информационной безопасности такие как межсетевые экраны, IDS/IPS, антивирусы и другие стандартные средства защиты не рассчитаны на архитектуру и поведение языковых моделей, систем машинного зрения и генеративного ИИ. Без специализированного анализа эти риски остаются незамеченными.

РЕШАЕМЫЕ ЗАДАЧИ ДЛЯ БИЗНЕСА

Системы на базе искусственного интеллекта всё чаще интегрируются в бизнес-процессы, клиентские сервисы и критически важные функции. Однако по мере роста их влияния на инфраструктуру возрастает и интерес со стороны злоумышленников. Тестирование безопасности ИИ-систем — не просто желательный этап, а необходимый элемент современной стратегии управления рисками в области информационной безопасности.

Устранить уязвимости

Идентифицируйте и исправьте слабые места в вашей системе искусственного интеллекта, которые могут быть использованы злоумышленниками для неправомерных действий.

Обеспечить экономию средств

Тестирование безопасности ИИ помогает предотвращать инциденты и может существенно снизить потенциальные финансовые потери, связанные с атаками, такими как простои, утечка данных и репутационные потери.

Защита непрерывности бизнеса

Тестирование безопасности ИИ поможет повысить устойчивость компании к сбоям, обеспечивая доступность услуг и бизнес процессов, ограничивая потенциальное воздействие атак.

Минимизация бизнес-рисков

Компрометация ИИ-модели может привести не только к утечке данных, но и к искажению логики принятия решений, потере репутации и прямым убыткам.

Соблюдение требований

Успешно выполните требования по кибербезопасности различных нормативных стандартов и третьих сторон, избегая штрафов и санкций регуляторов.

Укрепить доверие клиентов

Надёжность и устойчивость моделей к манипуляциям становится важным критерием доверия со стороны клиентов, партнёров и регуляторов.

Устраните слабые места в вашей системе ИИ
и обеспечьте ее безопасность

Ответьте на несколько вопросов относительно ваших потребностей, масштаба проекта и целей,
чтобы быстро получить индивидуальное предложение. Без обязательств.

Рассчитать стоимость проекта>

Нужна помощь? Хотите обсудить ваши потребности?

info@pentect.ru

+7 (812) 983 38 83

ЧТО БУДЕТ ОЦЕНИВАТЬСЯ
ВО ВРЕМЯ ТЕСТИРОВАНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ИИ?

Наш процесс тестирования безопасности ИИ сочетает в себе элементы ручного тестирования, автоматизированного анализа и моделирования атак. Во время исследования мы используем методы и процедуры, идентичные тем, которые используют настоящие хакеры. В ходе тестирования анализируются как технические, так и поведенческие аспекты ИИ-систем. Основные направления оценки включают:

Устойчивость модели к prompt-инъекциям

можно ли заставить модель нарушить предписанные инструкции.

Оценка векторных баз знаний и модулей RAG

можно ли повлиять на результаты выдачи через манипуляцию в индексируемых данных.

Возможность утечки чувствительных данных

может ли модель "вспомнить" чувствительную информацию из обучающего датасета.

Анализ цепочек инструментов

проверки на уязвимости при взаимодействии модели с внешними сервисами.

Проверка модели на вредоносный вывод

склонность генерировать токсичный, дискриминационный, фейковый или вредоносный контент.

И МНОГОЕ ДРУГОЕ

включая устойчивость к атакам на входные данные (data poisoning, adversarial examples). и т. д.

ТИПИЧНЫЕ ПРОБЛЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ В СИСТЕМАХ ИИ

Риски кибербезопасности — это неотъемлемые недостатки системы, которыми могут манипулировать киберпреступники. Интеллектуальные модели обладают высокой гибкостью, но это делает их уязвимыми для нестандартных и сложно обнаруживаемых атак. Ниже перечислены наиболее актуальные проблемы, с которыми сталкиваются современные ИИ-системы:

Манипуляции с промптами (Prompt Injection)

Злоумышленник может скрытно внедрить инструкции в пользовательский запрос, чтобы изменить поведение модели — например, заставить её проигнорировать системные ограничения, выдать закрытую информацию или сформулировать ответ в обход фильтрации. Это одна из самых распространённых и опасных атак на языковые модели.

Обход ограничений и фильтров (Jailbreak)

Используя необычные формулировки, кодировки символов или цепочки вопросов, атакующий может обмануть встроенные механизмы модерации и получить доступ к функциям, которые по умолчанию заблокированы. Результат — генерация запрещённого контента или выполнение недопустимых инструкций.

Атаки на входные данные (адверсариальные воздействия)

В текстах, изображениях или аудио можно скрыть специально подготовленные шаблоны, которые приводят к некорректной работе модели. Такие «провокации» могут вызывать ложные срабатывания, неправильную классификацию или ошибочные ответы — даже если визуально данные выглядят безобидно.

Отравление обучающих данных (Data Poisoning)

Если на этапе обучения или дообучения в модель попадают намеренно искажённые данные, это может привести к появлению устойчивых уязвимостей. Например, определённая фраза или образ может запускать нежелательное поведение модели, которое не проявляется в других ситуациях.

Закладки и скрытые триггеры (Trojan-поведение)

Некоторые атаки предполагают внедрение вредоносных шаблонов, которые «спят» в модели до момента, пока не встретят нужный триггер. Это позволяет активировать вредоносную функциональность строго при заданных условиях, оставаясь незаметным в стандартной эксплуатации.

Риск утечки обучающих данных

Некорректно сконфигурированные или недостаточно защищённые модели могут возвращать информацию, которая использовалась при обучении — включая внутренние документы, персональные данные или приватные запросы. Особенно опасно в корпоративной среде и при использовании моделей с доступом к внутренним базам знаний.

НАШ ПОДХОД И МЕТОДОЛОГИЯ

Чтобы обеспечить оптимальное исследование безопасности и предоставить точную картину текущих рисков модели ИИ, которые могут перерасти в инцидент, мы используем ключевые всемирно признанные отраслевые стандарты адаптированные для оценки ИИ, такие как методологии тестирования MITRE ATLAS, NIST AI Risk Management Framework, OWASP Top 10 для LLM-приложений. Выявление уязвимостей в системах искусственного интеллекта требует изменения мышления по сравнению с традиционным тестированием безопасности ПО. Эти системы не ломаются бинарными, детерминированными способами. Вместо этого они дают сбои по вероятностным, контекстно-зависимым и часто малозаметным схемам, что затрудняет их обнаружение, воспроизведение и устранение без тестирования под давлением атаки.

Подробнее

НАШ ПРОЦЕСС ТЕСТИРОВАНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ИИ

Наш процесс тестирования безопасности ИИ состоит из нескольких этапов и позволяет оценить, как система поведёт себя в реальных условиях эксплуатации, и насколько она устойчива к нестандартным сценариям использования.

Setup & Onboarding

ИТОГОВЫЙ ОТЧЕТ ПО ТЕСТИРОВАНИЮ БЕЗОПАСНОСТИ ИИ-СИСТЕМ

Мы предоставим подробный отчет, который позволит вам четко понять слабые места в вашем внешнем периметре сети и принять необходимые меры для устранения проблем безопасности, чтобы сохранить конфиденциальность, целостность и доступность ваших критически важных ресурсов и обеспечить надежную защиту своих ИТ-активов.

Наши отчеты по тестированию безопасности ИИ — это гораздо нечто большее, чем просто экспорт данных из инструментов оценки безопасности. Каждая уязвимость эксплуатируется, измеряется (оценка по методике Common Vulnerability Scoring System) и документируется опытным специалистом, чтобы вы могли полностью понять ее влияние на бизнес. Каждый элемент отчета предоставляет краткую и актуальную информацию, которая вносит существенный вклад в улучшение вашего состояния безопасности и соответствия требованиям и стандартам, все это обеспечивает прозрачность и тщательность нашего подхода.

Профессиональный технический отчет

Включает детальную характеристику всех проведенных нами исследований, обнаруженных уязвимостях рассортированных по уровню риска с доказательствами обнаружения, подробными техническими выводами, оценкой вероятности использования уязвимости злоумышленниками, наиболее вероятными сценариями проведения атаки, степенью ущерба для бизнес-процессов компании.

Заключение для руководителя

Содержит информацию к чему может привести эксплуатация обнаруженных уязвимостей в части их влияния на бизнес, краткое описание и экспертную оценку уровня защищенности и эффективности внедренных средств защиты изложенный понятным, нетехническим языком, предназначенное для понимания управления.

СТОИМОСТЬ УСЛУГ

Основные элементы, влияющие на стоимость проведения тестирования на проникновение:

Сложность и масштаб системы: число моделей, количество компонентов (RAG, базы знаний, API).
Наличие внешних интеграций: использование сторонних сервисов, плагинов, инструментов.
Тип развертывания: облачное решение, self-hosted или гибрид.
Временные требования: В некоторых компаниях существуют определенные временные требования по проведению исследования, что сказывается на конечной стоимости.

ПОДРОБНЕЕ

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ ПО ТЕСТИРОВАНИЮ БЕЗОПАСНОСТИ ИИ

Не смогли найти нужную информацию? Ознакомьтесь с полным перечнем часто задаваемых вопросов или задайте вопрос эксперту напрямую.

МОЖЕТ ЛИ ТЕСТИРОВАНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ ИИ ВЫВЕСТИ ИЗ СТРОЯ НАШУ СИСТЕМУ (МОДЕЛЬ)?

Нет. Мы используем этичные и контролируемые методы, не влияющие на стабильность или работоспособность вашей ИИ-системы.

СМОЖЕТЕ ЛИ ВЫ ПРОВЕСТИ ТЕСТИРОВАНИЕ ИИ СТОРОННЕГО ПРОВАЙДЕРА?

Да. Мы можем протестировать конечное поведение модели через API или UI, даже если она хостится у OpenAI, Anthropic, Google и др.

БУДУТ ЛИ В ОТЧЕТЕ ПРЕДОСТАВЛЕНЫ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО УЛУЧШЕНИЮ ФИЛЬТРОВ И БЕЗОПАСНОСТИ PROMT?

Да. В рамках отчета мы даем конкретные предложения по усилению фильтрации, безопасной обработке prompt и архитектуре запросов.

ПОЧЕМУ ВЫБИРАЮТ НАС?

Мы гордимся тем, что предоставляем стабильные и высококачественные услуги, подкрепленные нашей квалификацией и отраслевыми стандартами. Наше внимание сосредоточено исключительно на тестировании на проникновение (пентесте), что гарантирует предоставление надежной, объективной и независимой оценки безопасности вашей компании.

КОНКУРЕНТНЫЕ ЦЕНЫ

Мы оказываем качественные услуги по доступным ценам

Постоплата работ

Сначала получаете результат, а работы оплачиваете потом.

ЭКСПЕРТНОСТЬ

Наши специалисты сертифицированы по международным стандартам (CEH, OSCP, OSCE, CISSP).

Скорость работы

Мы экономим ваше время и оперативно решаем поставленные задачи.

КОМПЛЕКСНОЕ ПОКРЫТИЕ

Мы обеспечиваем защиту на всех уровнях: от инфраструктуры до конечного пользователя.

ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ РЕШЕНИЯ

Мы разрабатываем стратегии безопасности, адаптированные под нужды вашего бизнеса.

СЛЕДОВАНИЕ СТАНДАРТАМ

Наши методики тестирования основаны на лучших отраслевых практиках и стандартах.

Осуществимые результаты

Мы предоставляем качественные отчеты с практическими рекомендациями по устранению выявленных уязвимостей.

ГАРАНТИЯ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ

Конфиденциальность ваших данных — основа нашего взаимодействия. Перед началом работ по тестированию на проникновение (пентесту) или анализу защищенности с каждым заказчиком услуг мы заключаем соглашение о неразглашении конфиденциальной информации NDA (от англ. non‑disclosure agreement). Соглашение регламентирует порядок обращения с конфиденциальной информацией, которая может стать известной в ходе выполнения работ. Мы несем полную ответственность за соблюдение условий конфиденциальности и обеспечиваем безопасность передаваемых нам данных, защищая их от несанкционированного доступа третьих лиц. После завершения работ все данные незамедлительно уничтожаются.

Другие наши услуги

Ознакомьтесь с нашим портфолио услуг по комплексной оценке кибербезопасности и узнайте, как наши эксперты могут помочь вам повысить уровень информационной безопасности и предотвратить дорогостоящие кибератаки.

ЗАЩИТА ПРИЛОЖЕНИЙ

ЗАЩИТА СЕТЕВОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ

ЗАЩИТА ОТ ЦЕЛЕВЫХ УГРОЗ

АНАЛИЗ ЗАЩИЩЕННОСТИ ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЙ И САЙТОВ

АНАЛИЗ ЗАЩИЩЕННОСТИ МОБИЛЬНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ

ТЕСТИРОВАНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ МЕХАНИЗМОВ API

АНАЛИЗ БЕЗОПАСНОСТИ ИСХОДНОГО КОДА ПРИЛОЖЕНИЙ

ПЕНТЕСТ ВНЕШНЕГО ПЕРИМЕТРА

ПЕНТЕСТ ВНУТРЕННЕЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ

ПЕНТЕСТ БЕСПРОВОДНОЙ СЕТИ

БЕЗОПАСНОСТЬ СИСТЕМ ICS/SCADA

КОМПЛЕКСНЫЙ АУДИТ БЕЗОПАСНОСТИ

МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИШИНГОВЫХ АТАК

ПРОВЕРКА ФИЗИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

ТРЕНИНГИ ДЛЯ СОТРУДНИКОВ

Статьи о кибербезопасности

Получите представление о ключевых вопросах в индустрии кибербезопасности: от лучших практик проведения пентеста до инструментов управления рисками — используйте наш специализированный опыт для принятия обоснованных решений.