Массовое внедрение генеративных моделей, мультиагентных систем, RAG и LLM-адаптеров, а также усложнение архитектур ИИ-решений существенно изменили ландшафт киберугроз для всех современных организаций. Обновлённая модель угроз Сбера, учитывающая эти изменения, опубликована в открытом доступе на портале «Кибрарий» в разделе «Экспертам». Актуализированная модель описывает 37 угроз и 51 способ их реализации. Для каждой угрозы определены возможные последствия, нарушаемые свойства информации, связанные объекты и этапы жизненного цикла. Реализация конкретных описанных в модели угроз может привести, например, к утечке или искажению данных, нарушению доступности и логики работы ИИ-решений, компрометации моделей и инфраструктуры, а также выполнению ИИ-агентами нелегитимных действий. Угрозы и способы их реализации соотнесены с видами потенциальных нарушителей, различающихся уровнем осведомлённости, технических возможностей и доступа к компонентам ИИ-решений, а также объектами защиты и воздействия. Кроме того, перечень объектов защиты расширен: он включает компоненты, которые ранее не рассматривались, но сегодня стали критическими точками атак. Это позволяет точнее определять актуальные угрозы с учётом архитектуры и условий эксплуатации конкретного ИИ-решения. Модель предназначена для разработчиков ИИ-решений, MLOps-инженеров, архитекторов и специалистов по кибербезопасности, руководителей, отвечающих за управление рисками. Она помогает выстроить системный подход к моделированию и учёту угроз кибербезопасности на всех этапах жизненного цикла данных, моделей и ИИ-решений — от сбора и подготовки данных до разработки, обучения, эксплуатации моделей и их интеграции с бизнес-системами. Модель может применяться в процессах безопасной разработки и MLOps при проектировании и эксплуатации генеративных, агентных и мультиагентных систем в реальной инфраструктуре. Документ базируется на анализе актуальных угроз, мировых практиках и собственном опыте Сбера по обеспечению кибербезопасности инфраструктуры разработки, обучения и эксплуатации ИИ-решений. Публикация документа даёт российским организациям готовый инструмент для выявления и приоритезации угроз на ранних стадиях проектирования, а также определять ответственных за митигацию. ПАО Сбербанк - Россия
- Северо-Западный
-
Центральный
- Белгородская область
- Брянская область
- Владимирская область
- Воронежская область
- Ивановская область
- Калужская область
- Костромская область
- Курская область
- Липецкая область
- Москва
- Московская область
- Орловская область
- Рязанская область
- Смоленская область
- Тамбовская область
- Тверская область
- Тульская область
- Ярославская область
- Южный
- Северо-Кавказский
- Приволжский
- Уральский
- Сибирский
- Дальневосточный
Выбрать субъект
Воронежская область
- Все субъекты
- Белгородская область
- Брянская область
- Владимирская область
- Воронежская область
- Ивановская область
- Калужская область
- Костромская область
- Курская область
- Липецкая область
- Москва
- Московская область
- Орловская область
- Рязанская область
- Смоленская область
- Тамбовская область
- Тверская область
- Тульская область
- Ярославская область
Сбер открыл доступ к обновлённой модели угроз для систем ИИ
Массовое внедрение генеративных моделей, мультиагентных систем, RAG и LLM-адаптеров, а также усложнение архитектур ИИ-решений существенно изменили ландшафт киберугроз для всех современных организаций. Обновлённая модель угроз Сбера, учитывающая эти изменения, опубликована в открытом доступе на портале «Кибрарий» в разделе «Экспертам». Актуализированная модель описывает 37 угроз и 51 способ их реализации. Для каждой угрозы определены возможные последствия, нарушаемые свойства информации, связанные объекты и этапы жизненного цикла. Реализация конкретных описанных в модели угроз может привести, например, к утечке или искажению данных, нарушению доступности и логики работы ИИ-решений, компрометации моделей и инфраструктуры, а также выполнению ИИ-агентами нелегитимных действий. Угрозы и способы их реализации соотнесены с видами потенциальных нарушителей, различающихся уровнем осведомлённости, технических возможностей и доступа к компонентам ИИ-решений, а также объектами защиты и воздействия. Кроме того, перечень объектов защиты расширен: он включает компоненты, которые ранее не рассматривались, но сегодня стали критическими точками атак. Это позволяет точнее определять актуальные угрозы с учётом архитектуры и условий эксплуатации конкретного ИИ-решения. Модель предназначена для разработчиков ИИ-решений, MLOps-инженеров, архитекторов и специалистов по кибербезопасности, руководителей, отвечающих за управление рисками. Она помогает выстроить системный подход к моделированию и учёту угроз кибербезопасности на всех этапах жизненного цикла данных, моделей и ИИ-решений — от сбора и подготовки данных до разработки, обучения, эксплуатации моделей и их интеграции с бизнес-системами. Модель может применяться в процессах безопасной разработки и MLOps при проектировании и эксплуатации генеративных, агентных и мультиагентных систем в реальной инфраструктуре. Документ базируется на анализе актуальных угроз, мировых практиках и собственном опыте Сбера по обеспечению кибербезопасности инфраструктуры разработки, обучения и эксплуатации ИИ-решений. Публикация документа даёт российским организациям готовый инструмент для выявления и приоритезации угроз на ранних стадиях проектирования, а также определять ответственных за митигацию. ПАО Сбербанк



