Тест из 20 вопросов «да/нет» оценивает зрелость защиты ИИ в компании по пяти направлениям: инвентаризация ИИ-сервисов, данные и доступы, регламенты, реакция на инциденты и комплаенс. Счёт считается автоматически, результат — красная, жёлтая или зелёная зона с конкретным следующим шагом. Прохождение занимает 5–7 минут; результат сразу показывает, какие направления требуют разбора в первую очередь.
Ответьте «да» или «нет» на 20 вопросов о защите ИИ-разработок в вашей компании — от инвентаризации сервисов до готовности к 243-ФЗ и 420-ФЗ. Счёт посчитается автоматически: вы узнаете свою зону — красную, жёлтую или зелёную — и получите конкретный следующий шаг.
Как считать: каждый ответ «да» — один балл. Чем честнее ответы, тем полезнее результат: тест вы видите только вы, отправлять ответы никуда не нужно.
Четыре блока по пять вопросов. «Да» означает, что контроль есть и работает не только на бумаге; «нет» и «не знаю» здесь равнозначны.
Отвечено: 0 из 20
1. У нас есть актуальный список всех ИИ-сервисов, моделей и LLM, которыми пользуется компания, — включая встроенные в продукт и оплаченные отделами напрямую.
2. Новый ИИ-инструмент проходит согласование до того, как сотрудники начинают работать с ним, — а не после.
3. Мы знаем, какие рабочие данные сотрудники вводили во внешние LLM-чаты за последние месяцы, — не «предполагаем, что ничего критичного», а знаем.
4. Доступ к внутренним ИИ-ассистентам и ИИ-функциям продукта выдаётся по ролям, а не автоматически всем сотрудникам.
5. В договорах с вендорами ИИ-сервисов зафиксировано, где хранятся наши данные и могут ли они использоваться для обучения чужих моделей.
6. Данные, которые проходят через ИИ-функции, классифицированы: персональные, клиентские, финансовые, коммерческая тайна.
7. Персональные данные клиентов не попадают в промпты внешних моделей технически — маскированием или фильтрацией, а не только договорённостью «так не делать».
8. Секреты, ключи и чувствительные данные исключены из обучающих выборок, RAG-баз и системных промптов.
9. Запросы к LLM и ИИ-функциям логируются, и назначенный человек регулярно эти логи просматривает.
10. При увольнении или смене роли сотрудника его доступ к ИИ-сервисам отзывается по чек-листу, а не «когда-нибудь потом».
11. Системные промпты продуктовых функций спроектированы с расчётом на попытки инъекций, а не скопированы из примеров документации.
12. ИИ-функции, принимающие текст пользователей или внешние документы, проверяли на прямые и косвенные prompt-инъекции — хотя бы один раз перед релизом.
13. Модели, датасеты и зависимости из открытых репозиториев проверяются перед подключением: происхождение, целостность, известные уязвимости.
14. ИИ-агенты с доступом к файлам, почте или API работают с минимальными правами, а критичные действия требуют подтверждения человека.
15. Ответы модели в чувствительных сценариях проходят контроль — фильтры, ограничения инструментов или проверку человеком — до показа пользователю.
16. В компании есть назначенный владелец рисков ИИ — конкретный человек, отвечающий за безопасность ИИ-функций.
17. Регламент использования ИИ существует в письменном виде, и сотрудники реально знают его правила — а не «где-то лежит в базе знаний».
18. Мы способны за один рабочий день показать по каждой ИИ-функции, какие данные она обрабатывает и на каком правовом основании.
19. Применимость 243-ФЗ (закон об ИИ) и 420-ФЗ (штрафы за утечки ПДн) к нашим продуктам оценена — письменно, а не «на словах не касается».
20. Есть план реагирования на ИИ-инцидент: кого вызываем, что отключаем, кого и в какие сроки уведомляем — включая требования НКЦКИ при ФСБ России, если они применимы.
За 20 минут разберём вашу зону риска: что закрыть в первые 30 дней и сколько это стоит. Аудит ИИ-использования — от 150 000 ₽.
Заявка принята — свяжемся с вами по указанному контакту.
Базовые контроли отсутствуют или не работают: сервисы не учтены, данные не классифицированы, правил нет. Реализовать любую угрозу из таксономии — от утечки через сотрудника до выдувания RAG-базы — можно уже сегодня, и вы об этом не узнаете. Первая задача — увидеть контур целиком и закрыть критичные разрывы: с этого начинается аудит ИИ-использования.
Заказать аудит ИИ-использования от 150 000 ₽Каркас выстроен, но часть контролей держится на энтузиазме отдельных людей или существует только на бумаге. Именно такие дыры первыми находят пентестеры, заказчики на тендере и проверяющие. Стоит подтвердить реальные разрывы аудитом и закрыть их по приоритетам — обычно это регламент, технические фильтры и документы под 420-ФЗ/243-ФЗ.
Проверить разрывы: аудит от 150 000 ₽Большинство контролей на месте — это заметно лучше типичной картины по рынку. Теперь задача другая: подтвердить устойчивость практически. Проверка на prompt-инъекции и извлечение данных покажет, работают ли контроли под давлением реальных атак, а регламент стоит поддерживать в актуальном состоянии — подписка на сопровождение дешевле одного пропущенного изменения.
Подтвердить стойкость: AI Red Teaming от 300 000 ₽Тест — экспресс-самооценка, а не аудит: он показывает, куда смотреть, но не заменяет проверку систем и документов. Или напишите нам: sales@vyshka.cloud
Границы зон подобраны так, чтобы отделять отсутствие базовых контролей от рабочего каркаса и подтверждённой зрелости.
| Зона | Баллы («да») | Что это значит и первый шаг |
|---|---|---|
| Красная | 0–11 | Менее 60% контролей работают. Контур защиты ИИ не управляется, данные уходят неконтролируемо, комплаенс не подтверждён. Первый шаг — аудит ИИ-использования: карта сервисов и данных, разрывы, план. Ориентир по прайсу: от 150 000 ₽. |
| Жёлтая | 12–16 | База выстроена, но 4–8 контролей отсутствуют или формальны — этого достаточно для успешной атаки или претензии заказчика. Первый шаг — точечный аудит и закрытие разрывов: регламент, фильтры, документы. Ориентир: аудит от 150 000 ₽, контур защиты от 250 000 ₽. |
| Зелёная | 17–20 | Зрелый контур: контроли работают, ответственность назначена, документы в порядке. Первый шаг — проверить стойкость атакой и держать регламент живым. Ориентир: AI Red Teaming от 300 000 ₽, сопровождение от 60 000 ₽/мес. |
Чек-лист собран из того, что проверяем на реальных проектах: международные фреймворки, российские нормы и практика Red Teaming.
Блоки про промпты, данные и цепочку поставок опираются на OWASP LLM Top-10 (инъекции, утечки, избыточные полномочия), тактику атакующих MITRE ATLAS и управленческую логику NIST AI RMF: инвентаризация, роли, мониторинг, реагирование.
Вопросы 16–20 отражают то, что спрашивают заказчики и регулятор: 243-ФЗ — закон об ИИ о национальных базовых моделях, 152-ФЗ — правовые основания обработки ПДн, плюс процедуры НКЦКИ при ФСБ России. Разбор требований простыми словами — в гайде «ИИ-комплаенс: закон об ИИ 243-ФЗ и штрафы за утечки по 420-ФЗ», ответственность за инциденты — 420-ФЗ (штрафы за утечки персональных данных по КоАП, ст. 13.11 — до 15 млн ₽ за разовый инцидент, при повторах оборотные от 20 млн ₽, до 1–3% выручки).
Формулировки про модели, веса и зависимости учитывают ГОСТ Р 56939-2024 — профиль защиты для процессов жизненного цикла систем ИИ: от выбора компонентов до выпуска релиза.
Половина вопросов родилась не из стандартов, а из инцидентов и находок на аудитах: невидимые подписки, секреты в системных промптах, агенты с избыточными правами, «мёртвые» регламенты, о которых знают только их авторы.
20 вопросов покрывают весь ИИ-контур: инвентаризацию, данные, устойчивость моделей и процессы. Зоны показывают уровень зрелости защиты ИИ-разработок целиком — и считаются автоматически.
12 вопросов о готовности к 420-ФЗ, 243-ФЗ и запросам заказчиков: регламент, классификация, документация. Пройдите оба — они отвечают на разные вопросы и хорошо дополняют друг друга.
Никуда. Подсчёт выполняется в браузере, ответы не отправляются на сервер и не сохраняются в наших системах. После обновления страницы результаты сбрасываются — это осознанно: тест нужен вам, а не нашей базе лидов.
Красная (0–11 «да») — базовые контроли отсутствуют, риск инцидента максимален. Жёлтая (12–16) — каркас есть, но разрывы реальны и найдутся при проверке или атаке. Зелёная (17–20) — зрелый контур, который стоит подтвердить практикой: тестированием на инъекции и актуальным регламентом. Для каждой зоны в результатах указан конкретный следующий шаг.
Нет, это типичная картина для компаний, где ИИ рос быстрее ИБ. Хорошая новость в том, что базовые контроли закрываются за недели, а не месяцы: инвентаризация, классификация данных, регламент и обучение. Начните с аудита ИИ-использования — вы получите карту разрывов и план вместо ощущения хаоса.
Тест — самооценка по 20 признакам, она занимает три минуты и показывает направление. Аудит — проверка фактического состояния: карты сервисов и потоков данных, конфигураций, промптов, документов, применимости 420-ФЗ и 243-ФЗ, с отчётом и планом закрытия. Тест отвечает «куда смотреть», аудит — «что именно не так и как чинить».
CTO, CISO, руководителю разработки и владельцу продукта — по отдельности. Если их результаты сильно расходятся, это само по себе находка: значит, картинка контура в компании не общая. Среднее из четырёх ответов обычно ближе всего к реальности, подтверждённой аудитом.
Ориентиры — открытые, по прайсу: аудит ИИ-использования от 150 000 ₽, контур защиты от 250 000 ₽, AI Red Teaming от 300 000 ₽, сопровождение от 60 000 ₽/мес, обучение сотрудников от 40 000 ₽. Финальная стоимость зависит от числа систем и данных и фиксируется в КП до договора.
Аудит ИИ-использования от 150 000 ₽ превратит результат теста в проверенную карту разрывов и план закрытия с приоритетами. КП с составом и сроком — после разбора задачи, NDA — до передачи данных.
Тест носит информационный характер и не является юридической консультацией или аудиторским заключением. Нормы 420-ФЗ, 243-ФЗ и 152-ФЗ не пересказываются дословно; применимость конкретных требований определяем на аудите.
← Прайс: защита ИИ — услуги и цены Угрозы ИИ-разработкам в 2026 году →
