Экосистема
Ресурсы
Партнеры
Компания
Поддержка
ДЕМО
Контроль и проверки безопасности
Управление безопасностью
Boost-безопасности и защита
AppSec.Wave | SAST (статический анализ безопасности кода)
AppSec.Track | OSA/SCA (анализ опенсорса и сторонних компонентов)
AppSec.Sting | MAST (анализ защищенности мобильных приложений)
AppSec.GenAI | AI Security (анализ защищенности ИИ-моделей)
AppSec.AIGate | AI Security (файрвол для безопасного ИИ)
AppSec.Hub | ASPM (управление процессами DevSecOps)
AppSec.Code | VCS (Git-контроль версий исходного кода)
AppSec.Cryptex | App Shielding (защита приложений от реверс-инжиниринга)
О команде
Карьера
Пресса о нас
Мероприятия
Связаться с нами
Соглашаюсь с
политикой конфиденциальности сайта
и
согласен на обработку персональных данных
.
Отправить
Ваша проактивная защита ИИ-моделей
Поиск уязвимостей
и анализ защищенности
ИИ-моделей
AI Security
[{"lid":"1758966843434","ls":"10","loff":"","li_parent_id":"","li_type":"em","li_ph":"mail@corp.ru","li_nm":"Email"},{"lid":"1758982139211","ls":"20","loff":"","li_parent_id":"","li_type":"cb","li_label":"\u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u044e\u0441\u044c \u0441
\u043f\u043e\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430<\/a> \u0438
\u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u0435\u043d \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a>.","li_name":"pdn","li_req":"y","li_nm":"pdn"}]
AI формируют новые риски для бизнеса
Искусственный интеллект трансформирует организации и процессы, создавая новые риски и уязвимости
Потери данных и моделей
Пакеты AI и его инфраструктура, в которых есть CVE могут привести к потери данных и моделей
Как я нахожу и исправляю уязвимости в моем AI-ландшафте?
Увеличение поверхности атак
Злоумышлении могут сделать инъекцию в промт или отравить данные
Как я могу быть на шаг впереди злоумышленников?
Ограниченный круг квалифицированных экспертов в MLSecOps
Разнообразие моделей усложняет аналитику уязвимостей AI
Как проанализировать киберугрозы AI быстро и эффективно?
Отсутствие прозрачности
Высокий кредит доверия к ИИ-инструментам
Какие ИИ-модели работают в моей инфраструктуре?
Низкая зрелость процессов кибербезопасности AI
Отставание процессов технологической готовности кибербезопасности от скорости процессов развития ИИ
Как мне протестировать модель ИИ, чтобы оценить риски?
AppSec.GenAI
Решение для тестирования ИИ-моделей на киберустойчивость
Быстро и эффективно выявляйте слабые места, угрозы и потенциальные риски моделей искусственного интеллекта.
AI Vulnerability Assessment
Соответствие AppSec.GenAI моделям угроз ИИ
OWASP TOP 10 LLM
MITRE ATLAS
СБЕР
LLM01:2025.
Промпт-инъекции
LLM02:2025.
Утечка конфиденциальной информации
LLM04:2025.
Отравление данных
Т1068.
Отравление модели (эмуляция проверок на «закладки»)
Т1559.
Состязательные примеры.
Библиотека атак для текста/изображений/аудио (FGSM, PGD, DeepFool
S001.
Отравление обучающих данных
Ключевые фичи решения
ЧТО УМЕЕТ
Анализ ИИ-моделей
Сканирование моделей любого типа (текст, аудио, видео и мультимодальные)
Предотвращение выдачи конфиденциальной информации через AI
Интеграция с MLOps
Автоматическое сканирование на всех этапах разработки
Оценка
устойчивости
Имитирует 40+ типов кибератак: от промпт-инъекций до отравления данных и кражи модели
Полезные рекомендации для повышения устойчивости модели ИИ
Отчетность
и уведомления
Комплексные отчеты о безопасности AI с аналитикой и дэшбордами
Уведомления на почту по важным событиям безопасности ИИ
Особенности работы AppSec.GenAI
15+ систем ИИ
GigaChat, ChatGPT, Claude, Kandinsky, DeepSeak, roBERTa, HailuoAI, Qwen и др.
Все типы нейроархитектур
Поддерживает все типы архитектур нейронных сетей
(CNN, RNN, LLM, VLM и другие)
Способ интеграции
Rest API, WebHook, файлы модели
Внешние интеграции
SIEM, SOC
Варианты поставки
SaaS
On Premise
Обеспечивайте соответствие требованиям стандартов безопасности при использовании ИИ.
ФСТЭК №117
(п.61)
Соблюдение требований регуляторов
Полезная информация
материалы
Документация
Смотреть
Релизы продукта
Смотреть
Может быть также полезно из экосистемы
AppSec Solutions
ИНТЕРЕСНО
AppSec.AIGate
Файрвол для безопасного искусственного интеллекта
AI Security
AppSec.Wave
Cкоростной статический анализ безопасности кода при помощи искусственного интеллекта
SAST
AppSec.Track
Предотвращения атак на цепочку поставок ПО через компоненты с открытым исходным кодом
OSA\SCA
AppSec.Sting
Автоматизированный анализ защищенности мобильных приложений
MAST
AppSec.Hub
Управление процессом и практиками разработки защищенных приложений
ASPM
AppSec.Code
Контроль версий кода и командная безопасная разработка
VCS
AppSec.Cryptex
Защита мобильных приложений в один клик
App Shielding