چرخه توسعه امن هوش مصنوعی

طراحی و ساخت سیستم‌های امن LLM، RAG و هوش مصنوعی از ابتدا با کنترل‌های مهندسی ویژه AI

درباره این سرویس

سرویس چرخه توسعه امن هوش مصنوعی ما به شما کمک می‌کند سیستم‌های امن LLM، RAG، چت‌بات و مبتنی بر AI را از ابتدا طراحی و بسازید. هم‌راستا با NIST SP 800-218A، NIST AI RMF، Google SAIF و OWASP LLM Top 10، ما دفاع در برابر prompt-injection، کنترل‌های دسترسی داده RAG، اعتبارسنجی خروجی و محافظت از مدل و داده را پیش از انتشار محصول AI شما مهندسی می‌کنیم — نه پس از یک حادثه.

چرا مهم است

  • قابلیت LLM، RAG و agentic ریسک‌هایی دارد که SDLC سنتی پوشش نمی‌دهد
  • مرز prompt، model و data به کنترل design-time نیاز دارد
  • ship محصول AI بدون SDLC AI امن بدهی انطباق و ایمنی ایجاد می‌کند
  • pentest پس از release به‌تنهایی نقص معماری AI را fix نمی‌کند

engagement معمول

مدت

۶–۱۲ هفته بسته به پیچیدگی محصول AI و بلوغ تیم

مشارکت شما

دسترسی تیم AI/ML، مستند معماری، نمونه prompt و جریان داده

پیش‌نیازها

شرح قابلیت AI در دامنه و timeline release

بخشی از مهندسی امن سیستم‌های هوش مصنوعی

SDLC AI امن محصولات ship‌شده را پوشش می‌دهد؛ با امنیت agentic برای کنترل اقدام خودمختار جفت کنید.

مشاهده توسعه امن

چه کسانی به این نیاز دارند

تیم‌هایی که چت‌بات، سیستم RAG یا قابلیت‌های مبتنی بر LLM می‌سازند

شرکت‌های محصول که LLM را در محصولات خود یکپارچه می‌کنند

سازمان‌هایی که داده حساس را در workflowهای AI مدیریت می‌کنند

تیم‌هایی که باید از تزریق prompt و نشت داده به‌صورت طراحی‌شده اجتناب کنند

چه چیزی شامل می‌شود

بازبینی معماری و طراحی امن AI

طراحی دفاع در برابر prompt-injection (مستقیم و غیرمستقیم)

طراحی کنترل دسترسی و جداسازی داده RAG

راهبرد اعتبارسنجی و مدیریت ایمن خروجی LLM

کنترل‌های محافظت از مدل، داده و prompt

مدل‌سازی abuse-case و مدل‌سازی تهدید AI

هم‌راستایی با NIST AI RMF، SAIF و OWASP LLM Top 10

راهنمای آمادگی red-team برای AI

چگونه کار می‌کند

1
کشف سیستم AI
معماری سیستم AI، جریان‌های داده، مدل‌ها، promptها و یکپارچه‌سازی‌های شما را ترسیم می‌کنیم تا محیط امنیتی را تعریف کنیم
2
مدل‌سازی تهدید و Abuse-Case
تهدیدهای خاص AI — تزریق prompt، نشت داده، اقدامات ناامن — را با استفاده از OWASP LLM Top 10 و MITRE ATLAS مدل‌سازی می‌کنیم
3
طراحی امن و کنترل‌ها
دفاع‌ها را طراحی می‌کنیم: اعتبارسنجی ورودی/خروجی، کنترل دسترسی RAG، محافظت از مدل و داده و حفاظ‌ها
4
اعتبارسنجی و آمادگی
کنترل‌ها را اعتبارسنجی کرده و سیستم و تیم شما را برای red-teaming هوش مصنوعی و اطمینان مستمر آماده می‌کنیم

هوش مصنوعی کاتالوگ تهدید AI تهیه می‌کند؛ معماران مرزها را اعتبارسنجی می‌کنند

هوش مصنوعی انجام می‌دهد

نسخه اولیه مدل‌های تهدید AI را از ورودی‌های معماری تهیه می‌کند

متخصص تصمیم می‌گیرد

معماران امنیت مدل تهدید را پالایش و اعتبارسنجی می‌کنند

هوش مصنوعی انجام می‌دهد

دفاع‌های تزریق prompt و اعتبارسنجی خروجی را پیشنهاد می‌دهد

متخصص تصمیم می‌گیرد

متخصصان طراحی کنترل متناسب با محصول را تعیین می‌کنند

هوش مصنوعی انجام می‌دهد

شکاف‌های طراحی را به OWASP LLM Top 10 و AI RMF نگاشت می‌کند

متخصص تصمیم می‌گیرد

مهندسان رفع را در برابر ریسک کسب‌وکار اولویت‌بندی می‌کنند

خروجی‌ها
  • معماری امن AI و توصیه‌های طراحی
  • مدل تهدید AI و کاتالوگ abuse-case
  • طراحی کنترل تزریق prompt و اعتبارسنجی خروجی
  • مشخصات کنترل دسترسی داده RAG
  • برنامه محافظت از مدل، داده و prompt
  • نقشه هم‌راستایی NIST AI RMF / SAIF / OWASP LLM Top 10
  • چک‌لیست آمادگی red-team هوش مصنوعی

نتایج قابل اندازه‌گیری

  • فعالیت SDLC AI امن نگاشت‌شده به فاز model، data و deployment
  • مدل تهدید پوشش prompt injection، نشت داده و abuse agent
  • دروازه بازبینی برای component AI pre-production
  • پل به Assess & Pentest برای اعتبارسنجی سیستم AI ship‌شده

این سرویس در کدام بسته است؟

Launch
بازبینی طراحی امن و مدل تهدید برای نخستین قابلیت AI شما.
مشاهده بسته
Scale
چرخه توسعه امن AI کامل با طراحی کنترل در سراسر محصولات AI شما.
مشاهده بسته
Enterprise
مدل عملیاتی امنیت AI، حاکمیت و آمادگی red-team در مقیاس.
مشاهده بسته

چرا وادی ایمن حافظ

مبتنی بر استاندارد
بر اساس NIST SP 800-218A، AI RMF، SAIF و OWASP LLM Top 10 طراحی می‌کنیم تا امنیت AI شما قابل‌دفاع باشد
امن از طراحی
دفاع‌ها را زود در معماری می‌سازیم که بسیار ارزان‌تر از بازسازی پس از یک حادثه است
تخصص بومی AI
الگوهای LLM، RAG و عامل‌محور و تهدیدهای منحصربه‌فردی که ایجاد می‌کنند را می‌شناسیم
دوستدار تیم محصول
طراحی‌ها برای تیم‌های محصول در حال انتشار عملی‌اند و امنیت را با تجربه کاربری متوازن می‌کنند
نتایج معمول

تیم‌های محصولی که SDLC AI امن می‌سازند معمولاً pre-ship دروازه بازبینی طراحی و مدل تهدید AI-specific دارند.

سوالات متداول

آماده شروع هستید؟
با تیم ما تماس بگیرید تا در مورد نیازهای مهندسی امن شما صحبت کنیم