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.

Репозиторий
111 день 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

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

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

FORGE — Укрепите металл под моделью.

🌐 Веб-сайт: https://forge-framework.io

Краткое резюме

Неоклауды и AI-дата-центры строятся быстрее, чем обеспечивается их безопасность.

Стремительное расширение неоклаудов (облачных провайдеров GPU), AI-дата-центров и специализированных вычислительных сред привнесло риски безопасности в аппаратное обеспечение, сети, системы хранения, оркестрацию, идентификацию, плоскости управления и физические операции. Многие из этих рисков напоминают традиционные проблемы безопасности дата-центров или облачных сред, однако неоклауды и AI-дата-центры меняют их серьёзность: системы, изначально рассчитанные на доверенных операторов, теперь поддерживают высокоценные многопользовательские рабочие нагрузки от не связанных между собой заказчиков.

Топ-10 рисков безопасности неоклаудов и AI-дата-центров представляет собой практическую структуру для выявления, приоритизации и снижения наиболее важных рисков безопасности на инфраструктурном уровне, обеспечивающем работу AI. Структура определяет наиболее критичные сценарии отказов в AI-инфраструктуре и помогает преобразовать их в конкретные требования безопасности.

Что охватывает эта структура

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

Она не рассматривает сами AI-модели или риски уровня приложений, такие как внедрение подсказок (prompt injection), небезопасное поведение агентов, злоупотребление моделями или оценка на уровне моделей. Эти риски рассматриваются структурами, ориентированными на другие части AI-стека, включая OWASP Top 10 для приложений LLM, MITRE ATLAS, NIST AI Risk Management Framework и ISO/IEC 42001. Вместе эти ресурсы дают практикам более полную картину безопасности AI — 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, поскольку AI-инфраструктура делает их существенно более серьёзными: совместно используемые высокоценные вычисления, сложные кластеры ускорителей, плотные слои управления и многопользовательские операции могут превратить обычные инфраструктурные слабости в более серьёзные риски безопасности, так как вероятность и последствия любого инцидента намного выше, чем в традиционных корпоративных развёртываниях программного обеспечения и сервисов.

Для кого предназначена эта структура

Провайдеры неоклаудов и операторы дата-центров могут использовать структуру как практическое руководство по ландшафту угроз AI-инфраструктуры, анализу поверхности атаки, укреплению среды, приоритизации безопасности и демонстрации зрелости.

Заказчики неоклаудов могут использовать структуру как практическое руководство для закупок, проверок безопасности, контрактных требований, сравнения провайдеров и оценки устойчивости к реалистичной компрометации от арендатора до инфраструктуры.

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

Благодарности

Создано, чтобы развиваться вместе с областью, и остаётся открытым, чтобы всё сообщество AI и безопасности могло использовать его, оспаривать и улучшать.

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

Есть отзывы или хотите внести вклад? [email protected]

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)
  • Deumens Erik (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 существует риск безопасности AI. Матрица рисков ниже сопоставляет отдельные риски с этими доменами.

ДоменНазваниеОписание
FЦелостность паркаДоверие к аппаратному обеспечению, прошивкам, программным артефактам, образам, зависимостям и цепочкам поставок, из которых состоит парк AI-инфраструктуры.
OОперационные плоскости и плоскости управленияПривилегированные системы, используемые для управления, автоматизации и администрирования AI-инфраструктуры, включая BMC, планировщики, оркестрацию, автоматизацию и административные инструменты.
RИзоляция ресурсовГраницы, разделяющие арендаторов, рабочие нагрузки, среды выполнения и повторно используемую инфраструктуру в общих AI-системах.
GСетьСетевые фабрики и инфраструктурные системы, соединяющие AI-кластеры и обеспечивающие их питание, охлаждение и работоспособность.
EУправление доказательствами и экспозициейДоказательства, необходимые заказчикам 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