Yandex Cloud
Поиск
Связаться с экспертомПопробовать бесплатно
  • Кейсы
  • Документация
  • Блог
  • Все сервисы
    • Cloud Interconnect
    • Cloud Backup
    • Cloud Registry
    • Yandex AI Studio
    • Compute Cloud
    • Object Storage
    • Managed Service for Kubernetes®
    • Yandex BareMetal
    • Smart Web Security
    • Security Deck
    • Managed Service for PostgreSQL
    • Managed Service for ClickHouse®
    • Monium
    • Cloud CDN
    • Network Load Balancer
    • Virtual Private Cloud
    • Cloud DNS
    • Application Load Balancer
    • Yandex Cloud Video
    • Stackland
    • Yandex Cloud Router
    • Yandex Managed Service for Trino
    • Managed Service for MySQL®
    • Managed Service for Valkey™
    • Managed Service for Apache Spark™
    • Yandex StoreDoc
    • Managed Service for OpenSearch
    • Managed Service for Apache Kafka®
    • Data Transfer
    • Yandex MPP Analytics Engine for PostgreSQL
    • Yandex Managed Service for Apache Airflow®
    • Data Processing
    • Yandex MetaData Hub
    • Managed Service for YDB
    • Managed Service for Sharded PostgreSQL
    • Managed Service for YTsaurus
    • Yandex WebSQL
    • DataLens
    • Yandex Search API
    • SpeechSense
    • SpeechKit
    • DataSphere
    • Vision OCR
    • Translate
    • Yandex Neurosupport
    • VibeCraft
    • Yandex Cloud Detection and Response
    • Yandex Identity Hub
    • Key Management Service
    • Certificate Manager
    • Yandex Lockbox
    • Audit Trails
    • SmartCaptcha
    • Cloud Desktop
    • GOST Gateway
    • Yandex SIEM
    • SourceCraft Code Assistant
    • Container Registry
    • Managed Service for GitLab
    • SourceCraft
    • Managed Service for Prometheus®
    • Cloud Functions
    • API Gateway
    • Yandex Cloud Postbox
    • Message Queue
    • Serverless Integrations
    • IoT Core
    • Data Streams
    • Serverless Containers
    • Cloud Notification Service
    • Yandex Query
    • Identity and Access Management
    • Yandex Cloud Console
    • Resource Manager
    • Yandex Cloud Billing
    • Yandex Cloud Quota Manager
    • Cloud Apps
  • Статус работы сервисов
  • Marketplace
    • Популярные
    • Инфраструктура и сеть
    • Платформа данных
    • Искусственный интеллект
    • Безопасность
    • Инструменты DevOps
    • Бессерверные вычисления
    • Управление ресурсами
  • Все решения
    • По отраслям
    • По типу задач
    • Экономика платформы
    • Yandex Cloud Trust
    • Техническая поддержка
    • Каталог партнёров
    • Обучение и сертификация
    • Облако для стартапов
    • Облако для крупного бизнеса
    • Центр технологий для общества
    • Облако для интеграторов
    • Поддержка IT-бизнеса
    • Облако для фрилансеров
    • Обучение и сертификация
    • Блог
    • Документация
    • Контент-программа
    • Мероприятия и вебинары
    • Контакты, чаты и сообщества
    • Идеи
    • Калькулятор цен
    • Тарифы
    • Акции и free tier
  • Кейсы
  • Документация
  • Блог
Создавайте контент и получайте гранты!Готовы написать своё руководство? Участвуйте в контент-программе и получайте гранты на работу с облачными сервисами!
Подробнее о программе
Проект Яндекса
© 2026 ООО «Яндекс.Облако»
Безопасность в Yandex Cloud
  • Ключевые принципы безопасности
  • Разделение ответственности за обеспечение безопасности
  • Соответствие требованиям
  • Меры безопасности на стороне Yandex Cloud
  • Средства защиты, доступные пользователям облачных сервисов
    • Все разделы на одной странице
    • Введение
    • Безопасная архитектура и разработка ИИ-приложений
    • Данные, обучение, модели и выпуски
    • IAM, сеть, шифрование, секреты и аудит
    • Среда исполнения, RAG-хранилища и вывод из эксплуатации
    • Мониторинг и реагирование на инциденты
    • Агенты, инструменты, MCP и агентный RAG
    • Цепочка поставок
    • Профили реализации в Yandex Cloud
    • Соответствие требованиям и обработка персональных и регулируемых данных
    • Проверка и тестирование безопасности
    • Метрики внедрения и контроля стандарта
    • Безопасность систем искусственного интеллекта для финтех-организаций
  • Фреймворк безопасной работы с агентами AI-SAFE
  • Политика поддержки пользователей при проведении проверки уязвимостей
  • Бюллетени безопасности
  • Диапазоны публичных IP-адресов

В этой статье:

  • Сторонние датасеты
  • Происхождение и целостность стороннего датасета проверены
  • Содержимое стороннего датасета проходит приемную проверку
  • Сторонние модели
  • Формат, загрузчик и поведение сторонней модели проверены до допуска
  • Сторонняя модель проходит формальную процедуру приемки
  • Уязвимости программных компонентов
  • Уязвимости зависимостей и контейнерных образов управляются
  • Воспроизводимый состав выпуска
  • Для выпуска известен состав программных и ИИ-компонентов
  • Изменение риска поставщика
  • Изменение компонента или внешнего сервиса вызывает повторную оценку
  1. Стандарт безопасности для внедрения и эксплуатации ИИ-систем в Yandex Cloud, версия 1.0.0
  2. Цепочка поставок

Цепочка поставок

Статья создана
Yandex Cloud
Обновлена 16 сентября 2026 г.
Открыть в Markdown
  • Сторонние датасеты
    • Происхождение и целостность стороннего датасета проверены
    • Содержимое стороннего датасета проходит приемную проверку
  • Сторонние модели
    • Формат, загрузчик и поведение сторонней модели проверены до допуска
    • Сторонняя модель проходит формальную процедуру приемки
  • Уязвимости программных компонентов
    • Уязвимости зависимостей и контейнерных образов управляются
  • Воспроизводимый состав выпуска
    • Для выпуска известен состав программных и ИИ-компонентов
  • Изменение риска поставщика
    • Изменение компонента или внешнего сервиса вызывает повторную оценку

Программные зависимости, контейнерные образы, модельные артефакты, датасеты, промпты, агентные конфигурации и внешние сервисы проверяются раздельно по AI-SUPPLY1–AI-SUPPLY6 и AI-DATA-CHECK1. Проверка одной категории не подтверждает безопасность другой.

Сторонние датасетыСторонние датасеты

Происхождение и целостность стороннего датасета провереныПроисхождение и целостность стороннего датасета проверены

Идентификатор требования: AI-SUPPLY1

Применимость

Требование применяется к датасету или RAG-корпусу, полученному от внешнего автора, поставщика или публичного источника.

Требование

До использования должны быть зарегистрированы источник, автор или поставщик, дата получения, версия, условия использования и контрольная сумма принятого объекта. Если автор публикует подпись или контрольную сумму через независимый доверенный канал, она проверяется до распаковки и преобразования. Если независимое подтверждение недоступно, это не подменяется собственной контрольной суммой: риск источника и решение о допуске фиксируются отдельно.

Карточка поставщика дополнительно содержит контакт и точную версию принятого внутреннего объекта; скачивание и импорт выполняются изолированной идентичностью по пути подготовки. Продуктивная система использует только принятую внутреннюю копию, а не внешний изменяемый URL.

Реализация

Полученный объект сначала помещается в область приемки, недоступную продуктивному обучению и поиску. После проверки его неизменяемый идентификатор связывается с записью AI-DATA1.

Проверка

Повторно получите или выберите сохраненный исходный объект, вычислите контрольную сумму и сопоставьте ее с записью приемки и, если доступно, публикацией автора. Измененный объект либо объект без требуемого решения не должен пройти в следующую стадию. Несовпадение контрольной суммы переводит партию в карантин; при провале изолируются и производные объекты — индекс или модель.

Артефакт

  • Запись приемки.
  • Повторное получение и сопоставление суммы.
  • Исходный и внутренний хеши.
  • Тест карантина.

Содержимое стороннего датасета проходит приемную проверкуСодержимое стороннего датасета проходит приемную проверку

Идентификатор требования: AI-DATA-CHECK1

Применимость

Требование применяется к внешнему, пользовательскому или иному недоверенному набору до обучения, дообучения, оценки или публикации в RAG.

Требование

Для конкретного типа данных владелец должен определить автоматические и ручные проверки: ожидаемый объем и число объектов, форматы и типы полей, обязательные метаданные, категории чувствительных данных, структурные аномалии, дубликаты и выбросы, согласованность источника, управляющие и скрытые символы, неожиданные исполняемые объекты и признаки внедренных инструкций. Результат проверки связывается с точным идентификатором или контрольной суммой входной версии и версиями примененных валидаторов.

Для мультимодального набора дополнительно проверяется скрытое содержимое, если выбранный анализатор способен его выявлять; отсутствие такой возможности указывается как слепая зона, а не как успешная проверка.

Реализация

Объект с ошибкой парсинга, неизвестным типом, запрещенным полем или превышением утвержденного порога не публикуется автоматически. Он отклоняется либо помещается в карантин с причиной, владельцем и решением ручного рассмотрения. Порог статистической аномалии и объем ручной выборки утверждаются политикой конкретного сценария. DSPM может сканировать поддерживаемое хранилище, но не преобразует данные и не доказывает их отсутствие; Guardrails не сканирует корпус вне потока запросов.

Проверка

  1. Подайте допустимый набор и синтетический набор с неверным объемом, отсутствующими метаданными, несовместимым типом, чувствительным полем, управляющим или скрытым символом и поврежденным объектом.
  2. Проверьте связь отчета с точной входной версией, автоматическое решение, запись причины, карантин и ручное решение там, где оно предусмотрено.

Ни один отклоненный объект не должен появиться в опубликованной версии. Отсутствие отклоненного объекта подтверждается и в индексе; при провале производные индексы перестраиваются.

Артефакт

  • Тестовый набор с ошибками.
  • Связь отчета с входной версией.
  • Версии валидаторов.
  • Подтверждение отсутствия объекта в индексе.

Сторонние моделиСторонние модели

Формат, загрузчик и поведение сторонней модели проверены до допускаФормат, загрузчик и поведение сторонней модели проверены до допуска

Идентификатор требования: AI-SUPPLY2

Применимость

Требование применяется к модели, весам, токенизатору или коду загрузки, полученным вне утвержденного внутреннего конвейера.

Требование

Модельный комплект должен быть связан с проверяемым источником и контрольными суммами. До доступа к продуктивной сети, секретам и данным проверяются формат сериализации, сопутствующий код, пользовательский загрузчик и зависимости; первый запуск выполняется в изолированной среде по AI-MODEL2. Формат, не требующий исполнения произвольного кода при загрузке, предпочтителен, но одно название формата не является свидетельством безопасности.

Реализация

Статическая проверка файла и динамический запуск отвечают на разные вопросы. Объем поведенческих тестов, тестовые входы и критерий допуска определяет владелец риска; стандарт не приписывает облачному сканеру способность анализировать веса или скрытое поведение.

Проверка

Сопоставьте комплект с источником и контрольными суммами, повторите загрузку в изолированной среде и наблюдайте файловые, процессные и сетевые действия. Несовпадение, неожиданное исполнение либо попытка внешней записи блокируют допуск до отдельного решения. После проверки среда первичной загрузки удаляется.

Артефакт

  • Комплект с источником.
  • Наблюдение за действиями при загрузке.
  • Конфигурация среды первичной проверки.

Сторонняя модель проходит формальную процедуру приемкиСторонняя модель проходит формальную процедуру приемки

Идентификатор требования: AI-SUPPLY3

Применимость

Требование применяется до первого продуктивного использования стороннего модельного комплекта и после его существенного изменения.

Требование

Процедура должна включать заявку с назначением, проверку источника и условий использования, проверку целостности, анализ формата и загрузчика, изолированный запуск, результаты утвержденных поведенческих тестов, решение о допуске и регистрацию точной версии. Запрашивающий не должен единолично утвердить свой комплект, если политика организации требует независимого рассмотрения. Подтверждение привязывается к точному хешу пакета приемки; контроль развертывания принимает только утвержденный пакет.

Реализация

Запись приемки связывается с AI-MODEL1, а продуктивный выпуск — с AI-REL1. Повторное использование другой версии по старому решению не допускается.

Ручная проверка

  1. Выберите работающую стороннюю модель и восстановите заявку, проверенный комплект, результаты, решение и запись реестра.
  2. Подмените тестовую контрольную сумму или версию: старое решение не должно разрешать новый комплект.

Отсутствующий или просроченный пакет приемки также отклоняется.

Артефакт

  • Запись приемки.
  • Тест подмены контрольной суммы.
  • Пакет приемки и его хеш.
  • Подтверждение или исключение.

Уязвимости программных компонентовУязвимости программных компонентов

Уязвимости зависимостей и контейнерных образов управляютсяУязвимости зависимостей и контейнерных образов управляются

Идентификатор требования: AI-SUPPLY4

Требование

Организация должна вести перечень программных зависимостей и образов, получать сведения об уязвимостях, определять срок исправления с учетом риска и не выпускать компонент, нарушающий утвержденный критерий. Исключение должно указывать конкретную версию и компенсирующую меру. Сканирование охватывает зависимости приложения и загрузчика модели; находки связываются с манифестом выпуска. При отсутствии контейнера результат N/A допустим для ветви образа, но ветвь зависимостей остается применимой.

Реализация

Container Registry может сканировать Docker-образы вручную, при загрузке или по расписанию; область и результаты описаны в документации сканера и инструкции по сканированию. Сканер не анализирует модельные веса, поведение модели, RAG-корпус или внешний сервис.

Проверка

  1. Сопоставьте дайджест продуктивного образа и версии зависимостей с актуальными результатами.
  2. Проверьте обработку тестовой находки и невозможность выпуска версии, которая нарушает утвержденный критерий.

Откат к ранее принятому дайджесту выполняется только после проверки его уязвимостей.

Артефакт

  • Дайджест образа.
  • Актуальные результаты сканирования.
  • Тест выпуска.
  • Отчет о зависимостях.
  • Событие повторного развертывания.

Воспроизводимый состав выпускаВоспроизводимый состав выпуска

Для выпуска известен состав программных и ИИ-компонентовДля выпуска известен состав программных и ИИ-компонентов

Идентификатор требования: AI-SUPPLY5

Требование

Для каждого выпуска должен быть сохранен воспроизводимый перечень программных зависимостей, образов, модели, адаптеров и токенизатора, конфигурации, промптов, примененных Guardrails и экземпляра модели, инструментов и MCP, внешнего провайдера и источников данных или индекса.

Для программной части рекомендуется формировать SBOM в стандартном машиночитаемом формате. Для модели и данных может потребоваться отдельный манифест, поскольку программный SBOM не описывает их смысл и происхождение.

Если конвейер формирует SBOM, подпись или аттестацию, на них дается ссылка, но они не называются нативным контролем Yandex Cloud.

Реализация

Документированные функции Container Registry включают хранение и распространение Docker-образов и сканирование уязвимостей. Эти результаты сами по себе не являются полным SBOM или аттестацией выпуска. Организация выбирает отдельный инструмент формирования и проверки и связывает результат с дайджестом выпуска.

Проверка

Восстановите состав работающей версии из сохраненного манифеста и сравните контрольные суммы с фактическими объектами. Неописанный компонент или плавающая версия означает, что выпуск невоспроизводим. Проверка должна обнаружить намеренно пропущенный или измененный компонент.

Артефакт

  • Сохраненный манифест.
  • Сравнение с фактическими объектами.
  • Хеш манифеста.
  • Карточки компонентов.

Изменение риска поставщикаИзменение риска поставщика

Изменение компонента или внешнего сервиса вызывает повторную оценкуИзменение компонента или внешнего сервиса вызывает повторную оценку

Идентификатор требования: AI-SUPPLY6

Требование

Владелец должен определить официальные каналы и публичные источники уведомлений поставщика о безопасности и обрабатывать сведения о компрометации, критической уязвимости, отзыве, изменении условий или недоступности модели, данных, библиотеки, образа или внешнего API. Процедура должна позволять определить затронутые выпуски, ограничить использование, заменить компонент и повторить связанные проверки.

Реализация

Для внешнего сервиса учитываются изменение API, модели, региона обработки, условий хранения и телеметрии. Yandex Cloud не управляет правами и жизненным циклом внешнего поставщика, если отдельная интеграция прямо не документирована. Security Deck и YCDR используются только для сигнала, который фактически поступает в настроенный контур, и не заменяют мониторинг поставщика.

Ручная проверка

Возьмите тестовое уведомление об отзыве версии и проследите поиск затронутых систем, решение об ограничении, замену и повторную проверку. Реестр должен позволять сделать это по точной версии, а не только по названию продукта. Имитация изменения версии, уведомления или эндпоинта должна создавать повторную оценку и предотвращать незаметное расхождение продуктивной среды; работа с неизвестной версией не продолжается незаметно.

Артефакт

  • Тестовое уведомление.
  • Поиск систем.
  • Решение об ограничении.
  • Затронутые манифесты выпусков.
  • Тикет.

Была ли статья полезна?

Предыдущая
Агенты, инструменты, MCP и агентный RAG
Следующая
Профили реализации в Yandex Cloud
Создавайте контент и получайте гранты!Готовы написать своё руководство? Участвуйте в контент-программе и получайте гранты на работу с облачными сервисами!
Подробнее о программе
Проект Яндекса
© 2026 ООО «Яндекс.Облако»