Swordfish Secure AI Maturity Model v2.0 | Swordfish Security
Swordfish Security SAIMM
Пройти оценку На сайт компании
Swordfish Secure AI Maturity Model v2.0

Модель зрелости
безопасности ИИ-систем

Модель учитывает требования 187-ФЗ, приказа ФСТЭК № 117 и ГОСТов в области ИИ, а также специфику агентных систем и RAG-пайплайнов.

Получить фреймворк SAIMM Пройти онлайн-оценку
7
доменов безопасности
60
критериев зрелости
5
уровней: от 0 до 4
52
активности для роста зрелости

Зачем нужен отдельный фреймворк

Модели зрелости безопасной разработки традиционного ПО не были предусмотрены для специфики ИИ, а зарубежные ИИ-фреймворки не учитывают российские регуляторные и отраслевые требования.

1

BSIMM и CMMI не про ИИ

Непредсказуемость поведения моделей, особая значимость данных и непрозрачная логика решений выходят за рамки классических моделей зрелости разработки.

2

Зарубежные модели не учитывают требования РФ

Databricks DASF, Google SAIF, NIST AI RMF и OWASP AIMA не связаны с 152-ФЗ, 187-ФЗ, приказами ФСТЭК и отраслевыми требованиями.

3

Агенты и RAG меняют поверхность атаки

Инъекции через документы, дрейф эмбеддингов, эскалация прав и неконтролируемые цепочки действий требуют отдельных доменов и контролей.

Для кого фреймворк

Измеряемая модель зрелости сразу для нескольких стейкхолдеров — от инвестиционных решений до требований к поставщикам.

Топ-менеджмент

CEO, CISO, CIO/CTO, CDO

Стратегия развития безопасных ИИ-систем в соответствии с отраслевыми и регуляторными требованиями (Приказ ФСТЭК России № 117, 152-ФЗ, 187-ФЗ, Методические рекомендации Банка России от 16.06.2026 № 3-МР). Оценка текущего уровня зрелости для принятия инвестиционных решений. Понимание ключевых рисков и приоритетов развития.

Инженерные команды

руководители направлений ИИ, MLOps/DA-лиды, архитекторы, разработчики, инженеры по данным, инженеры по безопасности моделей

Перевод общих принципов в план действий: дорожная карта, артефакты и метрики по доменам. Чёткие требования к безопасности моделей, данных, инфраструктуры, RAG и агентов.

Риск-менеджмент и аудит

Руководители рисков, внутренние аудиторы

Связь требований с контролями и доказательная база для аудита. Возможность проверять соответствие политикам и регуляторным требованиям.

Юридический блок и комплаенс

Главный юрист, DPO, комплаенс-менеджер

Требования к обработке ПДн, трансграничной передаче и локализации данных, а также права субъектов в контексте ИИ-систем, RAG и агентов.

Внешние контрагенты

Поставщики ИИ-решений, аннотационные сервисы, облачные провайдеры

Проверка безопасности цепочки поставок с прозрачными порогами качества и единые требования к безопасности и приватности для всех поставщиков.

Специализированные роли

Владельцы и инженеры безопасности RAG и агентных систем

Требования к источникам данных, правам доступа на уровне чанков и мониторингу дрейфа эмбеддингов; к уровням автономности, контролю инструментов и HITL-механизмам.

Архитектура модели

Порядок доменов отражает логику построения системы безопасности ИИ: от управленческого фундамента через функциональные блоки к специализированным операционным практикам. Домены 1–5 применимы к любой ИИ-системе, домены 6–7 — только при наличии агентов и RAG-пайплайнов.

{{ dc.id }} {{ dc.tag }}
{{ dc.en }}
{{ dc.title }}
{{ dc.meta }}
Связь доменов с нормативными документами

Шкала уровней зрелости

Каждый критерий оценивается по шкале 0–4. Цветовая шкала уровней используется сквозно: в таблицах критериев, в опроснике и в результатах самооценки.

{{ st.n }} {{ st.name }}

{{ st.desc }}

{{ st.zone }}
Рабочий инструмент

Матрица критериев зрелости

Пройдите онлайн-оценку и получите ответ о своем уровне зрелости. Оценка считается локально в браузере, сохраняется только в рамках сессии и не отправляется на сервер.

Матрица критериев — онлайн-инструмент самооценки

Все {{ totalCriteria }} критериев модели в виде таблицы «критерий × уровень 0–4». Отмечайте практики, которые уже работают в вашей организации, и сразу видите оценку домена.

Что вы получите
Уровень зрелости по каждому домену
Баллы, средняя оценка и уровень 0–4 обновляются по мере заполнения.
Понимание разрыва до нормы
Видно, где практика ниже уровня 2 — базового соответствия требованиям регуляторов.
Персональные рекомендации по развитию домена
По вашим оценкам подбираются шаги из карты развития SAIMM: что внедрить для перехода на следующий уровень, с приоритетом и ожидаемыми артефактами.
Шаг 0 из {{ stepCount }}

Настройка охвата

Домены 6 и 7 применяются только при наличии соответствующих технологий. Если они не используются, домены помечаются как неприменимые (N/A) и исключаются из расчёта.

Будет пройдено доменов
{{ applicableCount }}
Вопросов в опроснике
{{ applicableCriteria }}
Целевой профиль зрелости
Домен {{ stepDomain.pos }} из {{ applicableCount }} · шаг {{ stepIndex }} из {{ stepCount }}
Отвечено {{ answeredInDomain }} из {{ stepDomain.count }}

{{ stepDomain.en }} — {{ stepDomain.title }}

{{ stepDomain.summary }}

{{ q.id }} {{ q.name }} {{ q.badge }}
{{ qc.n }} {{ qc.name }}

{{ qc.text }}

Профиль зрелости безопасности ИИ

{{ radar }}
Общий уровень организации (справочный)
{{ overall }} {{ overallNote }}

Показатель справочный: основная задача модели — детальная оценка по каждому домену, а не единая цифра.

Сравнение с целевым профилем
{{ gp.short }} {{ gp.label }}
{{ rc.en }} {{ rc.final }}
{{ rc.levelName }}
{{ rc.zone }}
{{ rc.meta }}
{{ rc.limitNote }}
Рекомендованные следующие шаги
{{ ns.n }} {{ ns.title }} {{ ns.text }}
Расширенная версия опросника

Полный опросник с блокирующими вопросами, картами развития и разбором результатов вместе с экспертами Swordfish Security.

Преимущества и стратегическая ценность

Использование методологии и фреймворка SAIMM превращает ИИ из неуправляемого риска в стратегический безопасный актив вашей организации

Повышение доверия и прозрачности

  • Прозрачность работы моделей, объяснимость решений, защита пользовательских данных
  • RAG — прозрачность источников данных и механизмов ранжирования
  • Агенты — ясность в действиях агента и основаниях решений
  • Укрепляет доверие клиентов, партнёров и регуляторов

Управляемость и снижение рисков

  • Контроль рисков отравления данных, манипуляции весами, jailbreak-атак и ошибок генерации
  • RAG — защита от инъекций через документы, дрейфа эмбеддингов и несанкционированного доступа к контексту
  • Агенты — контроль цепочек действий, эскалации прав и вредоносных операций
  • Инструменты превентивного реагирования и непрерывного мониторинга в проде

Согласованность со стандартами и нормативами

  • Наследует лучшие практики BSIMM, CMMI, Google SAIF и OWASP AIMA
  • Учитывает регуляторные требования РФ

Интеграция с корпоративной стратегией безопасности

  • Встраивается в контуры DevSecOps, MLOps и LLMOps с единым управлением уязвимостями и инцидентами
  • Безопасность — часть культуры инноваций, а не отдельная функция
  • RAG — интеграция в процессы управления данными и цепочками поставок
  • Агенты — интеграция в процессы управления доступом и реагирования на инциденты

Экономическая эффективность и ускорение инноваций

  • Быстрее внедрять защищённый ИИ и оптимизировать расходы
  • Баланс скорости внедрения и уровня защиты как конкурентное преимущество
  • Дорожная карта развития снижает затраты на запоздалые исправления и риски регуляторных штрафов

Полный текст фреймворка и калькулятор для развития доменов

Получите расширенную версию опросника SAIMM, карту развития по доменам и разбор результатов уровня зрелости ваших ИИ-систем

Скачать фреймворк
Разберём ваши оценки с экспертом и подскажем, с каких доменов начать.
Swordfish Security
Framework · v2.0
Secure AI Maturity Model
Модель зрелости безопасности ИИ-систем
7 доменов · 60 критериев · 5 уровней
Может быть полезно

Что делать после оценки

Самооценка по SAIMM показывает разрыв до целевого уровня. Ниже — последовательность мер, которая этот разрыв закрывает, и результат каждого шага.

1 Зафиксировать реальное положение дел
Аудит безопасности ИИ-систем и gap-анализ
Результат: подтверждённый уровень зрелости по доменам и приоритеты на квартал.
2 Защитить обучающие данные
Безопасность обучающих данных ML и LLM
Результат: закрыты отравление данных, подмена меток и скрытые сигналы на этапах сбора и обучения.
3 Проверить модель на устойчивость
Моделирование угроз и пентест ML-моделей
Результат: карта угроз и подтверждённая устойчивость к adversarial-атакам и извлечению модели.
4 Взять под контроль агентов и LLM
Аудит безопасности LLM и AI-агентов
Результат: ограничены права инструментов, проверены инъекции в промпт и обход ограничений.
5 Защитить систему в эксплуатации
Мониторинг и защита в runtime (AI Firewall)
Результат: вредоносные запросы и аномальное поведение модели видны и блокируются в реальном времени.
6 Закрыть внешние компоненты
Контроль цепочки поставок ИИ
Результат: прозрачное происхождение весов, библиотек и датасетов, недоверенные источники отсечены.
7 Перевести безопасность в процесс
MLSecOps по всему ML-lifecycle
Результат: практики встроены в CI/CD и мониторинг, уровень зрелости удерживается без ручных усилий.
Домен {{ modal.id }} · {{ modal.en }}

{{ modal.title }}

Основные цели домена
{{ mg.n }} {{ mg.lead }} {{ mg.rest }}
Критерии домена в матрице
Сайт использует файлы cookies. Продолжая использование настоящего сайта, вы выражаете своё согласие на использование файлов cookies в соответствии с Политикой обработки персональных данных. В случае несогласия с обработкой ваших персональных данных вы можете отключить сохранение cookie в параметрах настройки вашего браузера.