F5 ADSP | 22 октября 2026 г.
«Универсальный подход» не может быть целью, когда речь идет о безопасности ИИ. То, что организациям следует искать в своей платформе безопасности ИИ — это единое решение, которое можно адаптировать для удовлетворения всех их потребностей в безопасности. Если мои «готовые» средства контроля достаточно хорошо решают мои задачи — это замечательно! Но реальность такова, что ИИ проявляется совершенно по-разному в глобальном банке, медицинском учреждении или розничной сети, а это означает, что потребности в безопасности обычно различаются.
Представленная ранее в этом году, F5 AI Security Platform является наиболее адаптируемой платформой для защиты приложений, сервисов, моделей и агентов ИИ. Итак, как клиенты ее используют? И какие проблемы она решает?
«Примерно 38% всех защитных барьеров и политик, которые наши клиенты используют в рабочей среде, созданы ими на 100%. Это убедительное доказательство того, что кастомизация на данном этапе глобального внедрения ИИ — это не «приятное дополнение», а «необходимость».»
Основа по-прежнему заключается в предотвращении инъекций промптов
Главная проблема, с которой начинают почти все наши клиенты — это инъекции промптов (prompt injection), и ваш поставщик определенно должен уметь эффективно с этим справляться. В OWASP’s Top 10 for LLM 2026 инъекции промптов снова занимают первое место, поскольку их проще всего реализовать, а радиус поражения включает в себя весь объем данных, действий и разрешений инструментов, которыми обладает конкретная модель или агент ИИ. Для большинства наших клиентов 99,3% подтвержденной эффективности против прямых инъекций промптов, обеспечиваемой F5 AI Security Platform, достаточно для большинства производственных сценариев использования. Но эта защита также должна сохранять свою эффективность по мере роста нагрузки.
Один глобальный инвестиционный банк столкнулся с этой задачей, имея действующие приложения, обрабатывающие около 100 000 промптов ИИ в день, и амбиции распространить защиту на сотни приложений. Команде по киберконтролю необходимо было поддерживать максимальную точность обнаружения угроз, измеряемую по F1-мере, даже при увеличении рабочих нагрузок. Банк выбрал F5 AI Guardrails, часть F5 AI Security Platform, для инспекции взаимодействий с ИИ в режиме реального времени, применяя защиту от инъекций промптов к каждому приложению и добавляя защиту PII для особо конфиденциальных сценариев. Первоначальное развертывание в режиме аудита продемонстрировало улучшенную точность обнаружения угроз, при этом выполнив требование банка по поддержанию максимальной точности F1 по мере расширения нагрузок.
Масштабируемость — не единственная причина, по которой клиенты строят свою защиту на этой основе. Мы также видели, как клиенты с исключительно низким уровнем допустимого риска внедряют собственные защитные барьеры, основанные на специфических паттернах атак, которые они ожидают или уже видели во время выполнения. Благодаря нашей нативной интеграции с NVIDIA’s Nemo Guardrails, а также возможности создания защитных барьеров на естественном языке в F5 AI Guardrails, клиенты со схожим отношением к риску используют весь спектр доступных им опций для реализации стратегии глубокоэшелонированной защиты от инъекций промптов.
Модерация контента и соответствие требованиям — следующий уровень
Как только клиенты «запирают входную дверь» с помощью средств защиты от угроз, мы видим, как дискуссия смещается в сторону модерации контента и соответствия нормативным требованиям. За последний год общения с клиентами я слышал о большем количестве стандартов соответствия и систем управления рисками (RMF), чем могу сосчитать, включая стандарты соответствия для ИИ, организационные RMF, а также политики ответственного ИИ, специфичные для команд и регионов. Если ваша платформа безопасности ИИ не позволяет вам создавать свои собственные политики и затем оценивать эффективность этих средств контроля, управление ИИ перестает быть практически применимым и превращается в пустые слова.
Для другого клиента, одного из крупнейших в мире системно значимых банков (G-SIB), эта потребность в доказательствах сдерживала внедрение. У банка было более 50 сценариев использования ИИ, готовых к запуску в различных департаментах, включая HR, закупки и кибербезопасность, но у внутренних аудиторов не было способа подтвердить, что системы безопасны для развертывания.
Банк выбрал F5 AI Security Platform, объединив готовые и пользовательские защитные барьеры, управляемые централизованными командами ИИ и безопасности, с тестированием того, как системы ИИ ведут себя на самом деле. Тестирование продемонстрировало уровень защиты выше 90% в отношении раскрытия PII, инъекций промптов, джейлбрейков и вредоносного контента. Отчетность, приведенная в соответствие с требованиями EU AI Act и ISO/IEC 42001, предоставила аудиторам доказательства безопасности, которых им не хватало. После подтверждения архитектуры безопасности банк смог продвинуться вперед со сценариями использования, которые ранее были заблокированы.
Это лишь один конкретный пример того, как сделать управление практически применимым. Благодаря созданию пользовательских политик в F5 AI Security Platform мы видели, как клиенты создают средства контроля для таких сценариев, о которых даже я, будучи энтузиастом, никогда бы не осмелился заявить как о поддерживаемых. Примерно 38% всех защитных барьеров и политик, которые наши клиенты используют в рабочей среде, созданы ими на 100%. Это убедительное доказательство того, что кастомизация — это не «приятное дополнение», а «необходимость» на данном этапе глобального внедрения ИИ.
Дело не в выборе между on-prem и SaaS. Дело в гибкости.
F5 известна тем, что предоставляет и защищает каждое приложение и API в любой среде. Та же философия распространяется и на защиту рабочих нагрузок ИИ. На наш взгляд, целью платформы безопасности ИИ должно быть встраивание в существующие архитектуры и потребности в суверенитете данных без каких-либо оговорок.
Даже эти два банковских клиента использовали разные подходы. Инвестиционный банк выбрал F5 AI Guardrails с самостоятельным размещением (self-hosted) в своей корпоративной облачной среде, а не как SaaS-сервис, что дало команде киберконтроля полный контроль над тем, где обрабатывается трафик ИИ и как обрабатываются данные. Клиент из числа G-SIB решил самостоятельно разместить F5 AI Security Platform, используя выделенную локальную инфраструктуру (on-premises), которой банк полностью владеет и управляет.
Многие наши клиенты развертывают нашу платформу локально, иногда полностью изолированно от интернета (air-gapped), если этого требует сценарий использования. Для наших клиентов, развертывающих платформу через SaaS, возможность перенести инспекцию и принудительное применение политик полностью локально, если позже возникнет такая необходимость, стала важным отличительным фактором. Суверенитет данных стал требованием для многих наших клиентов, а другие предпочитают придерживаться аналогичного саморегулируемого стандарта. Учитывая капитал, интеллектуальную собственность и инвестиции в квалифицированные кадры, которые наши клиенты вкладывают в ИИ, неудивительно, что конфиденциальность является не подлежащим обсуждению требованием.
Соответствие — это главное
Клиенты постоянно говорят нам, что хотят получить мощную защиту «из коробки», но не хотят, чтобы эти существующие средства контроля диктовали границы того, чем они могут управлять. У них есть свои риски, которые нужно учитывать, политики, которые нужно соблюдать, и среды, которые не будут меняться только ради того, чтобы подстроиться под ограничения поставщика. Вот почему адаптируемая платформа имеет решающее значение, и наши клиенты уже пожинают плоды этого.
Чтобы узнать больше, посетите нашу веб-страницу F5 AI Security Platform. Также ознакомьтесь с нашим саммитом по безопасности F5 Post-Mythos по запросу.
