Узнайте, какие гарантии по безопасности могут давать создатели ИИ‑приложений, чего они не могут обещать, где скрываются слепые зоны и какие практические меры помогут безопаснее выпускать приложения, созданные с помощью ИИ.
Термин «приложение, созданное с помощью ИИ» может означать немного разное; в этой записи он используется в широком смысле. Под ним понимаются:
Цель проста: уменьшить риск, не претендуя на идеальную безопасность. ИИ может ускорить разработку и принятие решений, но он меняет то, как происходят ошибки — и как быстро они могут распространиться.
Материал адресован основателям, продуктовым лидерам и инженерным командам, у которых нет полноценной функции безопасности либо есть поддержка безопасности, но нужна практическая инструкция, вписывающаяся в реальность поставки.
Вы узнаете, какие «гарантии безопасности» реально можно заявлять (а какие — нет), получите лёгкую модель угроз для разработки с помощью ИИ и увидите самые распространённые слепые зоны, которые появляются, когда LLM затрагивает код, зависимости, тулзы и данные.
Вы также увидите простые, но действенные защитные меры: управление идентификацией и доступом, изоляция арендаторов, обращение с секретами, безопасные процессы деплоя, а также мониторинг и механизмы борьбы с злоупотреблениями, помогающие ловить проблемы на ранней стадии.
Это не руководство по соответствию требованиям, не замена полноценного security‑ревью и не чек‑лист, который магически защищает любое приложение. Безопасность — это общее дело: люди (обучение и владение), процесс (ревью и gates релиза) и инструменты (сканеры, политики, логи). Задача — сделать эту совместную ответственность явной и управляемой.
«Гарантии» вокруг ИИ‑приложений часто подразумеваются, но не формулируются явно. Команды слышат «модель не будет сливать секреты» или «платформа соответствует стандартам» и мысленно превращают это в всеобъемлющие обещания. Отсюда искажение ожиданий.
Часто встречаются (или подразумеваются) утверждения вроде:
Частично это может быть верно — но редко универсально.
Реальные гарантии имеют ограничения: какие фичи, какие конфигурации, какие окружения, какие пути передачи данных и на какой срок. Например, «мы не тренируемся на ваших данных» отличается от «мы их не храним», а это отличается от «админы не могут случайно их раскрыть». Аналогично, «безопасно по умолчанию» может относиться к стартовым шаблонам, но не к каждому куску кода, сгенерированному после нескольких итераций.
Полезная мыслительная модель: если гарантия зависит от того, что вы включите правильный переключатель, задеплоите в определённом виде или не подключите конкретную интеграцию — это условная гарантия, а не всеобщая.
Если это нельзя измерить, это не гарантия.
Просите то, что можете проверить: периоды хранения в письменном виде, задокументированные границы изоляции, покрытие аудит‑логов, объём и рамки пентеста, и чёткое распределение обязанностей (что защищает вендор, а что — вы).
Если вы используете платформу типа vibe‑coding, например Koder.ai (генерация приложений через чат с агентами под капотом), применяйте тот же подход: рассматривайте «мы сгенерировали это для вас» как ускорение, а не как заявление о безопасности. Вопрос, который имеет значение: какие части стандартизированы и повторяемы (шаблоны, пайплайны деплоя, откат), а какие требуют ваших собственных контролей (authZ, scoping арендаторов, секреты, ворота ревью).
Вам не нужен 40‑страничный документ, чтобы принимать лучшие решения. Лёгкая модель угроз — это просто общая карта: кто взаимодействует с вашим приложением, что вы защищаете и как это может пойти не так — особенно когда код и рабочие процессы частично генерирует ИИ.
Начните с перечисления сторон, которые могут вносить изменения или инициировать действия:
Это удерживает разговор в рамках: «какой актор что может сделать и с какими правами?»
Выделите небольшой набор вещей, которые пострадают, если станут доступны, изменены или недоступны:
Перечислите места, где ввод пересекает границу:
Используйте этот быстрый проход для каждой новой фичи:
Это не заменяет полноценное security‑ревью, но надёжно выявляет наиболее рискованные предположения на ранней стадии, пока изменения ещё недорогие.
ИИ может быстро набрасывать много рабочего кода — но «работает» не равно «безопасно». Многие ошибки в ИИ‑созданных приложениях не являются экзотическими взломами; это обычные баги и небезопасные дефолты, которые пробираются, потому что модель оптимизирует правдоподобие и скорость, а не соответствие стандартам безопасности вашей организации.
Аутентификация и авторизация — частые точки отказа. Сгенерированный код может:
isAdmin: true) вместо серверных проверок.\n- Забывать scoping по арендаторам, позволяя пользователю получить записи другого клиента, подменив ID.Валидация входных данных — ещё один повторяющийся отказ. Код может проверять только счастливый путь и пропускать крайние случаи (массив вместо строки, трюки с Unicode, экстремально большие вводы) или конкатенировать строки в SQL/NoSQL‑запросы. Даже при использовании ORM может быть небезопасная динамическая фильтрация.
Неправильное использование криптографии проявляется как:
Модели часто воспроизводят паттерны, похожие на примеры из открытых источников. Это значит, что вы можете получить код, который:
Начните с безопасных шаблонов: заранее одобренные skeleton‑проекты с вашей аутентификацией, логированием, обработкой ошибок и безопасными настройками. Затем требуйте ручного ревью для всех изменений, критичных по безопасности — потоки авторизации, проверки прав, слои доступа к данным и всё, что работает с секретами.
Добавьте автоматические проверки, которые не полагаются на идеальных людей:
Если вы генерируете приложения через Koder.ai (фронтенды на React, бекенды на Go, PostgreSQL), рассматривайте шаблоны как контракт: однажды закладывайте deny‑by‑default авторизацию, scoping по арендаторам, безопасные заголовки и структурированное логирование, а затем держите ИИ в этих границах. Также используйте возможности платформы, снижающие операционный риск (например, снимки и откат), но не путайте откат с предотвращением инцидента.
Регрессии по безопасности часто приходят как «маленькие рефакторы». Положите несколько высокоэффективных тестов:
ИИ может быстро сгенерировать фичу, но «приложение», которое вы выпускаете, обычно — стек чужого кода: open‑source пакеты, базовые образы контейнеров, управляемые сервисы (где конфигурация — это безопасность), аналитические скрипты и CI/CD actions. Это даёт скорость — пока какая‑то зависимость не становится вашим слабым звеном.
Типичное ИИ‑созданное приложение может содержать немного собственного кода и сотни (или тысячи) транзитивных зависимостей. Добавьте Docker‑образ (пакеты ОС), плюс managed‑сервисы (где конфигурация имеет значение), и вы зависите от множества релизных циклов и практик безопасности, которые не контролируете.
Начните с простых, исполнимых правил:
Задайте явный порядок патчей (например, еженедельно для зависимостей, в тот же день для критических CVE). Определите путь «break glass» для быстрой апгрейда, если уязвимость затрагивает прод: предодобренные шаги, план отката и on‑call владелец.
Наконец, назначьте чёткую ответственность: у каждого сервиса должен быть именованный поддерживающий, ответственный за обновления зависимостей, обновление базовых образов и поддержание SBOM и сканов в зелёном статусе.
Инъекция подсказок возникает, когда атакующий прячет инструкции в содержимом, которое вы отправляете модели (сообщение чата, тикет поддержки, веб‑страница, PDF), пытаясь переопределить намерение. Это можно представить как «недоверенный текст, который отвечает обратно». Это отличается от обычных инъекций, потому что модель может выполнить инструкции, даже если ваш код явно их не прописывал.
Традиционные инъекции направлены на ломание парсинга или эксплуатацию интерпретатора (SQL, shell). Prompt injection нацелена на принимающее решение — модель. Если приложение даёт модели тулзы (поиск, запрос к базе, отправка почты, закрытие тикетов, выполнение кода), цель атакующего — заставить модель использовать эти тулзы небезопасным образом.
Относитесь к всем входным данным модели как к недоверенным — включая документы, которые вы извлекаете, страницы, которые вы парсите, и сообщения, вставленные «доверенными» пользователями.
lookup_order(order_id), а не «выполнять произвольный SQL».\n- Ограничьте то, что тулзы видят: не передавайте секреты, полные записи клиентов или админ‑токены модели «на всякий случай».Инъекция подсказок не означает «не используй LLM». Это значит проектировать систему так, будто модель может подвергнуться социальной инженерии — потому что это так и есть.
ИИ‑приложения часто «работают», перемещая текст: ввод пользователя становится подсказкой, подсказка — вызовом тулза, результат — ответом, и многие системы тихо сохраняют каждый шаг. Это удобно для отладки — и частая причина, по которой чувствительные данные разлетаются дальше, чем вы намеревались.
Очевидное место — сама подсказка: пользователи вставляют счета, пароли, медицинские данные или внутренние документы. Но менее очевидные пути зачастую хуже:
Риск приватности — это не только «хранится ли?», но и «кто имеет доступ?». Чётко укажите:
Документируйте периоды хранения по системам и убедитесь, что «удалённые» данные действительно удаляются (включая кэши, векторные индексы и бэкапы, где это возможно).
Сосредоточьтесь на сокращении собираемых данных и сужении круга читающих:
Создайте лёгкие повторяемые проверки:
Прототипы, созданные с помощью ИИ, часто «работают» до того, как становятся безопасными. Когда LLM помогает вам быстро генерировать UI, CRUD‑эндпоинты и таблицы БД, аутентификация начинает казаться отдельной задачей — «добавим позже». Проблема в том, что предположения о безопасности закладываются в маршруты, запросы и модели данных рано, и добавление авторизации позже превращается в грязный рефактор.
Аутентификация отвечает: Кто этот пользователь/сервис? (логин, токены, SSO). Авторизация отвечает: Что ему разрешено делать? (права, роли, проверки владения). Часто сгенерированные ИИ‑приложения реализуют аутентификацию (вход), но пропускают последовательные проверки авторизации на каждом эндпоинте.
Начните с наименьших привилегий: по умолчанию новым пользователям и API‑ключам давайте минимальные права. Создавайте явные роли (viewer, editor, admin) и делайте привилегированные действия доступными только для админов, а не просто для «вошедших в систему».
Для управления сессиями предпочитайте короткоживущие access‑токены, ротируйте refresh‑токены и инвалидируйте сессии при смене пароля или подозрительной активности. Избегайте хранения долговременных секретов в localStorage; относитесь к токенам как к наличным деньгам.
Если ваше приложение мульти‑тенантное, изоляция должна исполняться на сервере. Безопасный дефолт: каждый запрос фасуется tenant_id, и tenant_id берётся из аутентифицированной сессии — не из параметра, который клиент может изменить.
Рекомендуемые меры:
Используйте это как предпусковой проход для каждого нового маршрута:
/resource/123, который принадлежит другому?\n- Слабые админ‑пути: защищены ли /admin‑действия проверками ролей, а не скрытыми URL?\n- Сломанный tenant scoping: доверяет ли сервер tenant_id из тела/query?\n- Пробелы в методах: GET защищён, а PATCH/DELETE — нет.\n- Слишком широкие права: «member» может экспортировать данные, управлять биллингом или приглашать админов.Если исправить можно только одно: убедитесь, что каждый эндпоинт последовательно проверяет авторизацию, а scoping арендатора выводится из аутентифицированной личности.
ИИ ускорит сборку, но не спасёт вас от самых распространённых «упс»-моментов: задеплоить незавершённые изменения, сливать ключи или дать автоматизации слишком много власти. Несколько простых правил предотвращают большинство предотвратимых инцидентов.
Относитесь к development, staging и production как к разным мирам — не просто разным URL.
Development — где экспериментируют. Staging — где тестируют с production‑подобными настройками и формой данных (но не с реальными данными). Production — единственное место, обслуживающее реальных пользователей.
Эта изоляция предотвращает инциденты типа:
Сделайте так, чтобы было сложно «направить dev на prod»: разные аккаунты/проекты, разные БД и креденшелы для каждого окружения.
Надёжное правило: если вы не стали бы вставлять значение в публичный issue, не вставляйте его в подсказку.
Не храните секреты в:
Вместо этого используйте менеджер секретов (облачные хранилища секретов, Vault и т. п.) и подставляйте секреты во время выполнения. Предпочитайте короткоживущие токены вместо долгоживущих API‑ключей, ротируйте ключи по расписанию и отзывайте сразу при подозрении на утечку. Ведите аудит — кто/что и когда получил доступ к секретам.
Добавьте трение в нужных местах:
Если ваш workflow включает быструю итерацию на платформе вроде Koder.ai, рассматривайте экспорт исходников как часть security‑истории: вы должны уметь запускать собственные сканеры, применять собственные политики CI и проводить независимое ревью того, что деплоится. Фичи вроде planning mode помогают, принуждая явный дизайн и границы прав, прежде чем агент начнёт менять код или подключать интеграции.
Если взять только один подход: предполагайте, что ошибки произойдут, и проектируйте окружения, секреты и flow деплоя так, чтобы ошибка превращалась в безвредную ошибку, а не в утечку.
«В тестах работало» — слабый аргумент безопасности для ИИ‑приложений. Тесты обычно покрывают ожидаемые подсказки и счастливые вызовы тулов. Реальные пользователи попробуют крайности, атакующие будут пробовать границы, и поведение модели может меняться с новыми подсказками, контекстом или зависимостями. Без видимости в рантайме вы не узнаете, тихо ли приложение сливает данные, вызывает неправильный тул или при нагрузке открывается.
Вам не нужен SIEM уровня предприятия в день запуска, но нужен последовательный след, отвечающий на вопрос: кто что сделал, с какими данными, через какой тул и удалось ли?
Обязательные логи и метрики:
Убирайте чувствительные поля из логов по умолчанию (секреты, сырые подсказки с PII). Если вы вынуждены логировать подсказки для отладки — используйте семплирование и агрессивную редакцию.
Добавьте лёгкое обнаружение сначала:
Злоупотребления часто выглядят как нормальный трафик, пока не перестают выглядеть так. Практичные контролы:
Если вы реализуете только одну вещь на этой неделе: заведите поисковый аудит‑трейл по событиям аутентификации + вызовов тулов + доступу к данным, с оповещениями на необычные всплески.
«Достаточно безопасно, чтобы выпустить» не означает «нет уязвимостей». Это значит, что вы снизили наиболее вероятные и наиболее серьёзные риски до уровня, приемлемого для команды и клиентов — и вы можете обнаружить и отреагировать, когда что‑то всё же пойдёт не так.
Начните с краткого списка реалистичных сценариев отказа для вашего приложения (взлом аккаунта, утечка данных, вредоносные действия тулов, неожиданные расходы). Для каждого решите: (1) какая профилактика нужна до релиза, (2) какое обнаружение обязательно, и (3) какая ваша цель восстановления (как быстро вы остановите утечку).
Если вы не можете простыми словами объяснить свои главные риски и меры — вы не готовы к выпуску.
Используйте чек‑лист, который реально успеть сделать:
Иметь базу записанную и отрепетированную:
Платформы, поддерживающие snapshots и rollback (включая Koder.ai), ускоряют реагирование — но только если у вас заранее определено, что триггерит откат, кто его выполняет и как вы проверяете, что откат исправил проблему.
Запланируйте регулярную работу: ежемесячные обновления зависимостей, ежеквартальные ревью доступа и периодические обновления модели угроз при добавлении тулов, источников данных или новых арендаторов. После любого инцидента или почти‑инцидента проведите разбор без обвинений и превратите уроки в конкретные задачи в бэклоге — не в расплывчатые напоминания.
Рассматривайте любое «гарантированное» утверждение как ограниченное по объему. Спросите:
Если вы не можете проверить это (логи, политики, задокументированные границы), это не гарантия.
Функции безопасности (SSO, шифрование, аудит‑логи, сканирование секретов) — это возможности. Результаты — то, что вы на самом деле можете обещать (нет доступа между арендаторами, секреты не утекли, не было несанкционированного экспорта).
Результаты достигаются только когда функции:
Сделайте быстрый проход:
Это часто достаточно, чтобы выявить самые рискованные предположения, пока изменения ещё дешёвые.
Типичные ошибки — простые, а не экзотические:
isAdmin) вместо серверных проверок.\n- Слабая валидация входных данных и небезопасная конструкция запросов.\n- Неправильное использование криптографии (самодельное шифрование, неверные режимы, захардкоженные ключи).Снизить риск помогут безопасные шаблоны, обязательный ручной ревью для критичных по безопасности изменений и автоматические проверки (SAST/DAST + таргетированные тесты авторизации).
Начните с простых контролей, которые легко обеспечить:
Также задайте cadence обновлений (например, еженедельно; критические CVE — в тот же день) и назначьте владельца для каждого сервиса.
Инъекция подсказок — это не доверенный контент, который управляет моделью и заставляет её игнорировать ваш замысел. Она становится опасной, когда модель имеет доступ к тулзам (запросы к БД, отправка писем, возвраты, деплойменты).
Практические защиты:
lookup_order(id)) вместо выполнения произвольного SQL/шелла.\n- Валидируйте вызовы тулов перед их выполнением (разрешённые домены, лимиты сумм, безопасные шаблоны запросов).\n- Требуйте ручное подтверждение для необратимых или критичных действий.Самые частые утечки происходят не только из подсказок:
Снизьте экспозицию с помощью минимизации данных, агрессивного редактирования перед логированием, жёстких прав доступа и документированных сроков хранения для каждой системы (включая бэкапы, где это возможно).
Принудительно обеспечивайте изоляцию на стороне сервера:
tenant_id.\n- tenant_id берётся из аутентифицированной сессии, а не из тела/параметра запроса.\n- Добавьте проверку владения объектом при чтении/обновлении/удалении.Тестируйте IDOR: убедитесь, что пользователь не может получить доступ к /resource/{id} другого арендатора, даже угадав корректный id.
Три правила:
Операционно: логируйте доступ к секретам, ротируйте по расписанию и при подозрении на утечку немедленно отзывайте/меняйте ключи.
Минимальные сигналы в проде:
Если вы не можете быстро ответить «кто сделал что, каким тулом, к каким данным», реагирование будет медленным и наощупь.