AppSec.GenAI · AI Security — тестирование ИИ-моделей Ваша проактивная защита ИИ-моделей
Наступательное тестирование безопасности AI/ML-моделей: состязательные атаки на LLM, компьютерное зрение и распознавание речи, оценка устойчивости и конкретные рекомендации.
ИИ формирует новые риски для бизнеса
Модели становятся частью продуктов быстрее, чем выстраивается их безопасность. AppSec.GenAI проверяет устойчивость ИИ до того, как её проверит злоумышленник.
Потери данных и моделей
Утечки обучающих данных, конфиденциальной информации и кража самих ИИ-моделей.
Рост поверхности атак
Каждая ИИ-функция добавляет новые векторы: промпт-инъекции, jailbreak, состязательные примеры.
Дефицит экспертизы
Квалифицированных специалистов по безопасности ИИ на рынке крайне мало.
Низкая зрелость AI-безопасности
Процессы кибербезопасности ИИ ещё не выстроены, нет прозрачности и контроля.
Атаки на модели
Одна платформа проверяет большие языковые модели, компьютерное зрение, распознавание речи и генерацию изображений — теми же техниками, что используют злоумышленники.
Большие языковые модели
Единая Jailbreak Attack Suite: тактики, ролевые сценарии, кодирование и обфускация, продвинутые режимы.
- 1 000+ промптовRU · EN
Компьютерное зрение
Состязательные атаки на классификаторы изображений — white-box, black-box и гибридные.
- FGSMPGDDeepFoolC&WJSMA
Распознавание речи
Атаки на устойчивость голосовых моделей, включая ультразвуковые и скрытые триггеры.
- DABAPIBAUltrasonicBIM
Генерация изображений
Атаки на модели «текст-в-изображение» (text-to-image): обход контент-фильтров, небезопасная генерация и инъекции в промпт.
- 20+ техник1 000+ промптов
Уверенность в безопасности ИИ-моделей
Проверка защищённости моделей до вывода в эксплуатацию.
Снижение AI-рисков
Слабые места моделей выявляются до продакшна.
Доверие к ИИ
Оценка устойчивости к состязательным атакам и небезопасному поведению.
Прозрачность защиты
Понятные результаты проверок для команд и руководства.
Решение для тестирования ИИ на киберустойчивость
Текст, изображения, аудио и мультимодальные модели — сканирование поведения, а не исходного кода.
Имитация реальных техник злоумышленника, оценка устойчивости и конкретные рекомендации.
Статический анализ артефактов моделей на исполняемые закладки: 40 проверок и 60 поддерживаемых расширений — форматы Pickle, PyTorch, Keras, Safetensors, ONNX, GGUF, CoreML, HuggingFace и другие.
Три уровня: детекторы паттернов, ансамбль из 6 детекторов с голосованием и внешняя модель-судья.
Количественная оценка (Damage, Reproducibility, Exploitability, Affected, Discoverability) и уровни Critical–Info.
Автоматическое сканирование на всех этапах разработки модели — Shift-Left для ИИ.
GigaChat, YandexGPT, ChatGPT, Claude, Kandinsky, DeepSeek, Qwen, Llama и другие; архитектуры CNN, RNN, LLM, VLM.
Дашборды и аналитика, email по событиям безопасности; экспорт в CSV, JSON, XLSX и HTML.
Работает без подключения к внешним сетям — модели и данные остаются в вашем контуре.
Система Judge — три уровня достоверности
Успешность каждой атаки подтверждается не эвристикой, а многоуровневой оценкой — от детекторов паттернов до модели-судьи.
Детекторы паттернов — Keyword, Fuzzy, Regex. Быстрая базовая проверка результата атаки.
Ансамбль из 6 детекторов с голосованием: Chain, Encoding, Roleplay, Context, MultiTurn.
Внешняя модель-судья выносит вердикт с оценкой уверенности для спорных случаев.
Модели, атаки и устойчивость под контролем
Какие атаки прошли и насколько это критично
По каждой атаке — вердикт и уровень риска по DREAD, с привязкой к OWASP LLM и MITRE ATLAS.
Распределение находок и покрытие атак
Сводка по критичности, максимальный DREAD и доля пройденных проверок — прогресс виден сразу.
Модели любых модальностей в одном реестре
Регистрация по API, WebHook или файлом; профили атак настраиваются под каждую модель.
* Изображения интерфейса приведены для иллюстрации.
Соответствие отраслевым стандартам безопасности ИИ
Атаки AppSec.GenAI сопоставлены с признанными фреймворками — покрытие видно и командам, и регуляторам.
| Стандарт / фреймворк | Покрываемые угрозы |
|---|---|
| OWASP Top 10 for LLM | LLM01 — промпт-инъекции · LLM02 — утечка конфиденциальной информации · LLM04 — отравление данных |
| MITRE ATLAS | T1068 — отравление модели · T1559 — состязательные примеры |
| Модель угроз СБЕР | S001 — отравление обучающих данных |
| ФСТЭК № 117 | п. 61 — требования регуляторов к безопасности ИИ |
Встраивается в ваш MLOps-конвейер
AppSec.GenAI подключается к LLM-провайдерам и моделям по REST API или файлом и встраивается в MLOps.
LLM-провайдеры
Способы интеграции
MLOps / CI/CD
Архитектуры
AppSec.GenAI AI Security-ядро Отчёты
ASPM
Экспорт
Развёртывание
Готов к требованиям безопасности ИИ и закрытому контуру
По оценке TAdviser, AppSec Solutions — лидер в двух из четырёх доменов российского рынка AI Security. Продукты компании используют ведущие компании банковского сектора, страхования, промышленности, онлайн-ритейла и телекома — включая участников рейтинга РБК 500. Продукт размещён в репозитории доверенных решений Ассоциации ФинТех (АФТ).
От регистрации модели до отчёта — за три шага
Зарегистрируйте модель
Подключите по REST API, WebHook или загрузите файл модели; выберите профиль атак под задачу.
Запустите тестирование
Состязательные атаки по модальностям LLM, CV, ASR и T2I; результаты оценивает система Judge.
Получите отчёт с DREAD
Приоритизация по критичности, рекомендации и экспорт (CSV/JSON/XLSX/HTML).
Безопасность генеративного ИИ в 2026
