مهندسی امن سیستم‌های هوش مصنوعی

محصولات AI را امن بسازید و ship کنید—SDLC امن AI، طراحی LLM/RAG، کنترل مدل و داده و مهندسی امن agentic.

SDLC امن هوش مصنوعی، طراحی LLM و RAG، محافظت از مدل و داده و کنترل‌های عامل‌محور.

آنچه تیم‌ها می‌گویند

  • قابلیت LLM، RAG یا agent بدون SDLC AI امن ship می‌کنیم
  • ریسک prompt injection و نشت داده در design-time نامشخص است
  • agent ابزار فراخوانی می‌کند—به مدل مجوز و تأیید نیاز داریم
  • به دروازه design قبل از production component AI نیاز داریم
  • ارزیابی پس از launch نقص معماری AI را fix نمی‌کند

چه کسانی از اینجا شروع می‌کنند

تیم محصول که قابلیت AI-powered می‌سازد
سازمان‌هایی که agent با MCP یا tool-calling deploy می‌کنند
خریداران Enterprise که SDLC AI امن و کنترل agentic می‌خواهند
تیم‌هایی که ابزار AI توسعه‌دهنده را از محصول AI ship‌شده جدا می‌کنند

دستاوردهای شما

  • الزامات امنیتی در طراحی و release قابلیت AI
  • کنترل prompt، ابزار، مخزن داده و endpoint مدل
  • workflow عامل بازبینی‌شده برای abuse-case و مرز امتیاز
  • مستند برای audit مشتری و ناظر در مدیریت ریسک AI
چه زمانی شروع کنیم

وقتی AI در محصول ship‌شده است — نه فقط نحوه نوشتن کد. بسته Enterprise اغلب این خانواده را شامل می‌شود.

استانداردها و چارچوب‌ها

فهرست ریسک اپلیکیشن و یکپارچه‌سازی LLM.

OWASP Agentic Top 10

الگوهای امنیت برای agentهای خودکار و tool-using.

چارچوب مدیریت ریسک سیستم‌های AI در production.

تاکتیک‌های adversarial برای سیستم‌های ML.

نحوه همکاری

1

دامنه سطح AI

قابلیت LLM، خط RAG، agent و جریان داده در دامنه را شناسایی می‌کنیم.

2

مدل تهدید و الزامات

OWASP LLM/Agentic Top 10 و abuse-case مبتنی بر ATLAS.

3

مهندسی کنترل‌ها

guardrail، پایش و دروازه SDLC امن برای releaseهای AI.

4

اعتبارسنجی و عملیات

تست سبک red-team و runbook برای حوادث مدل و agent.

تناسب با بسته

مشارکت‌های Enterprise اغلب SDLC امن AI را با امنیت agentic برای AI روبروی مشتری ترکیب می‌کنند.

مشاهده بسته‌های توسعه امن

سوالات متداول

فقط برای کدنویسی داخلی از AI استفاده می‌کنیم—آیا این خانواده مرتبط است؟

آن مورد در خانواده امنیت توسعه به‌کمک AI است. این خانواده وقتی قابلیت LLM، RAG یا agent به کاربر ship می‌کنید یا مدل در محصول production دارید اعمال می‌شود.

آیا مدل‌ها را مثل pentest ارزیابی می‌کنید؟

تحویل امن AI را مهندسی می‌کنیم و با سرویس‌های ارزیابی برای تست LLM/agent هم‌راستا می‌شویم. Build Secure بر نحوه ساخت و عملیات سیستم‌های AI تمرکز دارد.

آیا پس از ساخت می‌توانید سیستم AI را تست کنید؟

بله. SDLC AI امن design-time است؛ به سرویس Assess & Pentest برای اعتبارسنجی LLM، RAG و agent pre/post launch لینک می‌دهیم.

مطمئن نیستید کدام بسته برای تیم شما مناسب است؟

رزرو کارگاه توسعه امن