Skip to content
KitploitKITPLOIT
ИнструментыЭксплойтыБлог
Log in
Отправить
ИнструментыЭксплойтыБлог
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.

ЛентыКонтактыКонфиденциальность© 2026 Kitploit

Каталог инструментов

Категории

Все категории
Loading categories
OWASP-Top-10-Neocloud-and-AI-Data-Center-Security-Risks — Каталог фреймворка OWASP, в котором перечислены 10 главных рисков безопасности в инфраструктуре неоклаудов и дата-центров ИИ, охватывающий аппаратное обеспечение, сети, изоляцию, плоскости управления и цепочку поставок. | Kitploit
Инструменты/GitHubGitHub/owasp/owasp-top-10-neocloud-and-ai-data-center-security-risks
Оборонительные ИнструментыБезопасность контейнеровСетевая безопасностьБезопасность облачных средАппаратная БезопасностьУправление идентификацией и доступом (IAM)Безопасность Цепочки ПоставокСтатьи и Исследования
Обучение и Образование
Подобранные Ресурсы
Безопасность ИИ
GitHubowasp/owasp-top-10-neocloud-and-ai-data-center-security-risks

OWASP-Top-10-Neocloud-and-AI-Data-Center-Security-Risks

Каталог фреймворка OWASP, в котором перечислены 10 главных рисков безопасности в инфраструктуре неоклаудов и дата-центров ИИ, охватывающий аппаратное обеспечение, сети, изоляцию, плоскости управления и цепочку поставок.

РепозиторийСайт
2041381 день назадПроверено Kitploit

Популярное

Смотреть все →

Откройте для себя самые используемые инструменты нашего сообщества.

Изучить все инструменты

Просмотрите нашу коллекцию инструментов

Смотреть все инструменты →
Поделиться

Топ-10 рисков безопасности неоклаудов и ИИ-дата-центров

FORGE - Топ-10 рисков безопасности неоклаудов и ИИ-дата-центров. Укрепите металл под моделью.

FORGE — Укрепите металл под моделью.

🌐 Сайт: https://forge-framework.io

Краткое резюме

Рабочие нагрузки ИИ зависят от сложной инфраструктуры, охватывающей ускорители, высокоскоростные сети, системы хранения, платформы оркестрации, системы идентификации, плоскости управления, прошивки и физические объекты. В неоклаудах и ИИ-дата-центрах эти уровни поддерживают высокоценные рабочие нагрузки и могут совместно использоваться несколькими клиентами, что делает слабости в изоляции, конфигурации и операционных средствах контроля особенно значимыми.

OWASP Топ-10 рисков безопасности неоклаудов и ИИ-дата-центров представляет собой практическую, независимую от вендоров основу для понимания и снижения наиболее значительных рисков безопасности в этих средах. Она помогает провайдерам, операторам, клиентам и командам безопасности оценивать архитектуры, анализировать средства контроля безопасности, расставлять приоритеты улучшений и вырабатывать общий язык для безопасности ИИ-инфраструктуры.

Что охватывает эта основа

Эта основа сосредоточена на безопасности ИИ-инфраструктуры и дата-центров, в которых она размещается: физического оборудования, сетевых фабрик, плоскостей управления, систем оркестрации, систем хранения и операционных сред, в которых выполняются рабочие нагрузки ИИ.

Она не сосредоточена на самих моделях ИИ или рисках уровня приложений, таких как внедрение подсказок (prompt injection), небезопасное поведение агентов, злоупотребление моделями или оценка на уровне моделей. Эти риски рассматриваются в основах, посвящённых другим частям стека ИИ, включая OWASP Top 10 for LLM Applications, MITRE ATLAS, NIST AI Risk Management Framework и ISO/IEC 42001. Вместе эти ресурсы дают практикам более полную картину безопасности ИИ — от управления и рисков уровня приложений вплоть до лежащей в основе вычислительной инфраструктуры.

Некоторые риски в этом документе также существуют в традиционных средах дата-центров и облаков. Они включены сюда, потому что ИИ-инфраструктура делает их существенно более серьёзными: совместно используемые высокоценные вычисления, сложные кластеры ускорителей, плотные уровни управления и многопользовательские операции могут превращать обычные слабости инфраструктуры в более серьёзные риски безопасности, поскольку вероятность и последствия любого инцидента намного выше, чем при традиционных корпоративных развёртываниях программного обеспечения и сервисов.

Для кого предназначена эта основа

Провайдеры неоклаудов и операторы дата-центров могут использовать эту основу как практическое руководство по ландшафту угроз ИИ-инфраструктуры, анализу поверхности атак, укреплению среды, расстановке приоритетов безопасности и демонстрации зрелости.

Клиенты неоклаудов могут использовать эту основу как практическое руководство для закупок, проверок безопасности, контрактных требований, сравнения провайдеров и оценки устойчивости к реалистичному компрометированию от арендатора к инфраструктуре.

Команды безопасности гибридных облаков могут использовать эту основу как практическое руководство для настройки, поддержки и защиты своих локальных развёртываний от современных атак, которые могут быстро переключаться между средами.

Благодарности

Создана, чтобы развиваться вместе с этой областью, и остаётся открытой, чтобы всё сообщество ИИ и безопасности могло использовать её, оспаривать и улучшать.

Мы хотели бы поблагодарить и отметить всех экспертов, принявших участие в рецензировании и проверке этого документа.

Есть отзывы или хотите внести свой вклад? Откройте GitHub issue или присоединяйтесь к обсуждению в #project-neocloud-ai-infrastructure в OWASP Slack. См. CONTRIBUTING.md, чтобы начать — вклад будет указан при публикации каждой новой версии.

Авторы

  • Michael Katchinskiy (Head of Security Research @ Lava)
  • Yakir Kadkoda (CTO @ Lava)

Рецензенты

  • Tony Rea (Global AI Infrastructure Lead @ Dell)
  • Daniel Iziourov (Director of Platform Security @ Nebius)
  • Vjaceslavs Klimovs (Senior Technical Director @ Roblox)
  • Assaf Namer (Head of AI Security @ Google)
  • Tyson Macaulay (Deputy Director @ NC CIPSER)
  • Golan Ben-Oni (CIO/CISO @ IDT)
  • Florina Ciorba (Associate Professor, Head of High Performance Computing group @ University of Basel)
  • Arthur Reed (Security Engineer @ PNNL)
  • Erik Deumens (Director Research Computing @ University of Florida)
  • Saad Malik (CTO @ Spectro Cloud)
  • Selim Aissi (Former Vice President, Global Information Security @ Visa & Intel)
  • Guy Bilitski (Leading AI Operations @ SDS AI)
  • Dan Farmer (Security Researcher)
  • Michael Bargury (CTO @ Zenity)
  • Amir Jerbi (Former CTO @ Aqua Security)
  • Bill Stout (Former Technical Director, AI Product Security @ ServiceNow)
  • Roey Yaacovi (CTO, DSPM & AI Security @ IBM)
  • Guy Shanny (Co-Founder & CEO, Polar Security, acquired by IBM)
  • Ziv Karliner (CTO @ Pillar)
  • Assaf Morag (Security Researcher)
  • James Berthoty (Founder & CEO @ Latio)

Пять доменов линзы FORGE

Домены FORGE определяют линзу оценки: области инфраструктуры, в которых сосредоточен риск безопасности ИИ. Матрица рисков ниже распределяет отдельные риски по этим доменам.

ДоменНазваниеОписание
FЦелостность паркаДоверие к аппаратному обеспечению, прошивкам, программным артефактам, образам, зависимостям и цепочкам поставок, из которых состоит парк инфраструктуры ИИ.
OПлоскости операций и управленияПривилегированные системы, используемые для контроля, автоматизации и администрирования инфраструктуры ИИ, включая BMC, планировщики, оркестрацию, автоматизацию и административные инструменты.
RИзоляция ресурсовГраницы, разделяющие арендаторов, рабочие нагрузки, среды выполнения и повторно используемую инфраструктуру в общих системах ИИ.
GСеть (Grid)Сетевые фабрики и инфраструктурные системы, которые соединяют кластеры ИИ и обеспечивают их питание, охлаждение и работоспособность.
EУправление доказательствами и экспозициейДоказательства, необходимые клиентам для понимания зрелости безопасности провайдера, архитектурного охвата, открытых сервисов и скорости выпуска патчей.

Топ-10 рисков

Идентификаторы FORGE упорядочены по серьёзности, от наивысшей к наинизшей. Матрица группирует каждый риск по домену и показывает его вероятность, воздействие и сложность обнаружения.

Скачать инструмент