Вектор RAG:
скрытая компрометация
корпоративного ИИ
Для взлома AI-ассистента больше не нужен прямой доступ к инфраструктуре. Единственный легитимный документ, загруженный в базу знаний (RAG), способен заставить LLM работать против вашего бизнеса. Cybear Verdict — платформа, которая выявляет отравленные данные и блокирует атаки на ML-модели до их выхода в продакшен.
RAGVECTOR
Классические средства защиты (WAF, SIEM, EDR) не предназначены для анализа данных внутри векторных баз. Вредоносный контент в RAG-системе маскируется под легитимный бизнес-текст, обходя сигнатурные фильтры и правила безопасности. Это позволяет злоумышленнику скрытно управлять контекстом корпоративной LLM, масштабируя ущерб на тысячи запросов без срабатывания стандартных алертов.
Санация перед индексацией
Verdict анализирует каждый документ до того, как он попадёт в векторную базу. Система выявляет императивные конструкции и обфусцированные инструкции, блокируя их на этапе загрузки.
Обнаружение Hijack-атак
В режиме реального времени анализируются extracted-документы на наличие вредоносных директив. Детализация выдается по каждому скомпрометированному фрагменту.
Контроль целостности баз
Каждый легитимный документ подписывается цифровой подписью. При несанкционированной модификации система моментально фиксирует изменения, формируя основание для инцидента.
Резервные снапшоты
Автоматическое создание слепков коллекции перед каждым изменением. При атаке — восстановление до безопасного состояния в одно действие без потери данных.
Сравнительная оценка ASR
Платформа вычисляет Attack Success Rate для различных сценариев на ваших данных и автоматически очищает базу от зараженных документов за один цикл тестирования.
Числовое основание
для каждого решения о релизе
Каждая обнаруженная уязвимость получает балл по пяти критериям методологии DREAD (Damage, Reproducibility, Exploitability, Affected Users, Discoverability). Никакой субъективности и абстрактных метрик — только воспроизводимая математика, которая позволяет системе автоматически блокировать скомпрометированные сборки до их выхода в продакшен
Три шага от уязвимой модели к защищенному релизу
Verdict нативно встраивается в ML-пайплайн через API. Платформа работает как независимый Gate-контроллер, не требуя изменений в архитектуре ваших нейросетей.
без смены стека
On-Premises с поддержкой air-gap для полностью изолированных сред. Ваши обучающие датасеты, веса моделей и RAG-базы никогда не покидают защищенный периметр инфраструктуры.
При каждом коммите в ветку release система сканирует RAG-базу на наличие отравленных документов и проводит тест на устойчивость к инъекциям. Результат формируется за минуты без участия человека.
Деплой разрешается или блокируется автоматически на основе DREAD-скоринга. 83% релизов проходят без привлечения ИБ-команды, оставляя экспертам только инциденты с подтвержденным риском.
Единая платформа
для трех линий защиты
Внедрение без замедления Time-to-Market
Мгновенная обратная связь прямо в CI/CD-пайплайне. Зеленый свет для безопасных сборок без долгого ручного согласования ИБ-комитета. Разработчики получают детализацию вектора атаки до уровня конкретного метода и воспроизводимого сценария.
Директивное управление ML-рисками
Управление уязвимостями ИИ без погружения в технический шум. Платформа переводит угрозы на язык математически обоснованных блокировок, заменяя субъективные догадки строгими метриками DREAD. Формирует структурированные отчеты для регуляторов и аудиторов.
Фокус на реальных угрозах
Инструмент видит слепые зоны RAG-систем, недоступные классическим сканерам (WAF, SIEM). Вы получаете полный аудиторский след по каждой проверке и актуальную базу атак, синхронизированную с фреймворками MITRE ATLAS и OWASP Top 10 for LLMs.
Российское ПО.
Российские стандарты.
Платформа помогает обеспечить соответствие требованиям национальных и международных регуляторов.