Skip to content
KitploitKITPLOIT
ИнструментыБлог
Отправить
ИнструментыБлог
Отправить

Инструменты для хакинга, пентеста и кибербезопасности — ваш арсенал защиты!

Kitploit — это каталог инструментов для хакинга, кибербезопасности и пентестинга. Находите последние обновления проектов для поиска уязвимостей, анализа систем, автоматизации тестирования и усиления вашей безопасности.

··Ленты·Контакты·Конфиденциальность·© 2026 Kitploit

Каталог инструментов

Категории

Все категории
Loading categories
OWASP-Model-Card-Security-Standard — Открытый стандарт для документирования метаданных ИИ-моделей, значимых для безопасности, включая происхождение обучающих данных, риск PII, известные уязвимости и сведения о цепочке поставок. | Kitploit
Инструменты/GitHubGitHub/owasp/owasp-model-card-security-standard
Анализ уязвимостейКонфиденциальностьБезопасность Цепочки ПоставокМашинное ОбучениеСтатьи и ИсследованияОбучение и ОбразованиеПодобранные РесурсыБезопасность ИИ
GitHub
owasp/owasp-model-card-security-standard

OWASP-Model-Card-Security-Standard

Открытый стандарт для документирования метаданных ИИ-моделей, значимых для безопасности, включая происхождение обучающих данных, риск PII, известные уязвимости и сведения о цепочке поставок.

Репозиторий
151 месяц назадЕщё не проверено

Популярное

Смотреть все →

Откройте для себя самые используемые инструменты нашего сообщества.

Изучить все инструменты

Просмотрите нашу коллекцию инструментов

Смотреть все инструменты →
Поделиться

Стандарт безопасности карточек моделей OWASP

Статус: Черновик — инкубационный проект OWASP
Этот стандарт находится в стадии активной разработки. Вклад и обратная связь очень приветствуются.


Что это такое?

Когда вы загружаете предобученную модель с HuggingFace или из любого другого репозитория, вы по сути доверяете чёрному ящику. Вы не знаете, на каких данных она обучалась, содержали ли эти данные персональную информацию, как она проверялась на состязательные атаки и каковы её известные режимы отказов. Для большинства любительских проектов это нормально. Для всего, что касается реальных пользователей, регулируемых отраслей или чувствительных данных, — уже совсем нет.

Карточки моделей существуют уже какое-то время, и это хорошая идея. Но существующие форматы почти полностью сосредоточены на метриках производительности и вопросах справедливости. Безопасность, по сути, остаётся на втором плане — если вообще присутствует.

Этот проект пытается это исправить. Мы создаём открытый стандарт, определяющий, какую информацию, значимую для безопасности, должна содержать карточка модели, — например, происхождение обучающих данных, риск раскрытия PII, известные уязвимости, детали цепочки поставок и статус соответствия нормативным требованиям. То, что команда безопасности действительно может использовать при оценке того, безопасно ли разворачивать модель.


Почему это важно именно сейчас?

Сразу несколько факторов сошлись одновременно:

  • Акт ЕС об ИИ создаёт реальные обязательства по соблюдению требований к прозрачности и документации ИИ
  • GDPR и аналогичные законы поднимают обоснованные вопросы о том, не попали ли персональные данные в обучающие наборы и что с этим было сделано
  • Сообщество специалистов по безопасности всё лучше осознаёт, что сами модели являются поверхностью атаки — промпт-инъекции, отравление данных, кража моделей, — но стандарты документации за этим не поспевают
  • Организации разворачивают сторонние модели в масштабе, почти не видя, что именно они запускают
  • Стандарт карточек моделей, ориентированный на безопасность, даёт разработчикам, аудиторам и закупочным командам общий язык и чек-лист, на основе которого они реально могут действовать.


    Краткий пример

    Вот пример того, как выглядит карточка модели с фокусом на безопасность в соответствии с этим стандартом:

    root@kitploit:~
    model_card_version: "0.1"
    model_name: "example-text-classifier"
    model_version: "1.2.0"
    
    training_data:
      sources:
        - name: "Common Crawl (filtered)"
          pii_assessment: "Presidio scan applied; residual risk: low"
          license: "CC0"
      pii_removal_method: "Microsoft Presidio + manual review on 5% sample"
      data_cutoff_date: "2024-01-01"
    
    security:
      known_vulnerabilities: []
      adversarial_testing: "Red-teamed against prompt injection; results in /security/redteam-report.md"
      supply_chain:
        base_model: "bert-base-uncased"
        base_model_source: "https://huggingface.co/bert-base-uncased"
    
    compliance:
      eu_ai_act_risk_tier: "Limited"
      gdpr_considerations: "No personal data retained post-training"
    

    Это упрощённый фрагмент. Полная схема охватывает дополнительные поля для истории инцидентов, фильтрации выходных данных, ограничений развёртывания и много другого.


    Что в этом репозитории

    root@kitploit:~
    /
    ├── README.md                          ← you are here
    ├── standard/
    │   └── OWASP-Modelcard-Standard-Proposal.md   ← the specification
    ├── templates/
    │   └── model-card-template.md            ← blank template to copy and fill in
    ├── examples/
    │   └── llm-example.md                    ← worked example for a large language model
    ├── schema/
    │   └── model-card-schema.json            ← machine-readable JSON schema
    ├── mappings/
    │   └── owasp-nist-euaiact-mapping.md     ← how this standard relates to other frameworks
    ├── CONTRIBUTING.md                    ← how to get involved
    ├── CHANGELOG.md
    └── LICENSE                            ← CC BY 4.0
    

    Как это соотносится с другими стандартами и фреймворками

    Этот стандарт призван дополнять, а не заменять существующие наработки:

    ФреймворкСвязь
    OWASP Top 10 for LLM ApplicationsЭтот стандарт помогает документировать меры по снижению рисков для нескольких рисков из LLM Top 10
    OWASP AI ExchangeСогласован с руководствами по безопасности ИИ; перекрёстные ссылки приведены там, где уместно
    NIST AI Risk Management FrameworkПоля стандарта сопоставляются с функциями govern, map, measure и manage из AI RMF
    EU AI ActОхватывает обязательства по прозрачности и документации для систем ИИ с ограниченным и высоким риском
    HuggingFace Model CardsРасширяет формат HuggingFace полями, специфичными для безопасности
    Google Model CardsСовместим с подходом Google; добавляет поверх уровень безопасности

    Как принять участие

    Это проект на ранней стадии, и есть масса возможностей повлиять на его направление. Несколько способов внести вклад:

    • Изучите черновик стандарта и сообщайте о проблемах, если поля отсутствуют, некорректны или непонятны
    • Поделитесь примерами карточек моделей из своей работы (подойдут и анонимизированные), чтобы мы могли проверить схему на реальных данных
    • Присоединяйтесь к обсуждению в Slack OWASP в канале #ai-ml-security
    • Отправьте pull request — см. CONTRIBUTING.md

    Если не знаете, с чего начать, разумнее всего начать с открытых issues с меткой good first issue.


    Статус проекта

    Этот проект в настоящее время проходит процедуру приёма новых проектов OWASP. После принятия он переедет в GitHub-организацию OWASP по адресу github.com/OWASP/owasp-model-card-security-standard.


    Лицензия

    Этот стандарт опубликован под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Вы можете свободно использовать, адаптировать и распространять его — в том числе в коммерческих целях — при условии указания соответствующего авторства.

    Все инструменты в этом репозитории лицензированы под Apache 2.0.

    Скачать инструмент