Operacjonalizacja: AI SSDLC

AI Secure SDLC

Bezpieczny cykl życia oprogramowania dla systemów AI — od pomysłu, przez dane i model, po wdrożenie i wycofanie.

AI sSDLC rozszerza klasyczny secure SDLC o etapy specyficzne dla danych i modeli oraz o kontrole bezpieczeństwa AI (OWASP Top 10 for LLM, MITRE ATLAS). ## Etapy - **Pomysł i klasyfikacja:** ocena AI Act, kategoria ryzyka, wymóg FRIA/DPIA, decyzja Go/No-Go Komitetu. - **Dane:** legalność źródła, jakość, anonimizacja, kontrola dostępu, lineage. - **Model:** wybór architektury, ewaluacja, fairness/bias testing, czerwone zespoły (red teaming). - **Integracja:** kontrola I/O, sanityzacja promptów, ograniczenia tool-use, polityki RAG. - **Wdrożenie:** podpisana karta modelu, wpis do rejestru, monitoring jakości i bezpieczeństwa. - **Eksploatacja:** retraining, A/B testing, wykrywanie driftu, plan reakcji na incydenty. - **Wycofanie:** archiwizacja artefaktów, retencja danych, komunikacja do użytkowników. ## Kontrole bezpieczeństwa - OWASP Top 10 for LLM (prompt injection, output handling, training data poisoning…). - MITRE ATLAS — taktyki ataków na ML. - Code review + AI security review przed produkcją.

Enabled: tak

Primary Label: Skontaktuj się

Secondary Label: Zobacz usługi

Operacjonalizacja: AI SSDLC

Bezpieczny cykl wytwarzania systemów AI (Secure SDLC dla AI): bramki kontroli, testy adwersarialne i przegląd modelu przed wdrożeniem produkcyjnym.