Чекліст безпеки ШІ для малих організацій.
Для малого бізнесу й НКО, які користуються сторонніми інструментами штучного інтелекту (ШІ) або будують невеликі функції на їхній основі. Чекліст за переліком OWASP LLM Top 10 і рамкою NIST. Це не сертифікація.
Посібник G4 · оновлено
Для кого цей чекліст
Він написаний для організацій, які користуються сторонніми ШІ-інструментами й, можливо, створюють невеликі функції, як-от чат-бот чи пошук по документах. Він не призначений для розробників передових моделей і не є сертифікацією чи аудитом.
Крок 0. Керування (Govern)
Функція Govern у NIST AI RMF формує культуру управління ризиками, політики й відповідальність упродовж усього життєвого циклу системи 2. Британський кодекс практик просить, зокрема, підвищувати обізнаність, забезпечувати людську відповідальність, а також виявляти, відстежувати й захищати активи (принципи 1, 4 і 5) 4.
- 1Складіть перелік ШІ-інструментів, якими користуєтеся, і призначте власника для кожного.
- 2Напишіть односторінкову політику прийнятного використання: що можна, а чого не можна вносити в ШІ-інструменти.
Чекліст за ризиками
Кожен пункт відповідає одному з ризиків OWASP LLM Top 10 (редакція 2025 року) 1.
- 1Недовірений вміст (LLM01, ін'єкція промптів). Вебсторінки, файли й листи, які читає модель, можуть містити приховані інструкції. Ставтеся до них як до недовірених, відокремлюйте й позначайте їх, а привілейовані дії не запускайте лише на підставі такого вмісту 5 3.
- 2Дані на вході (LLM02, розкриття чутливої інформації). Не вставляйте в публічні інструменти секрети, персональні й конфіденційні дані. Вимагайте від постачальника правил зберігання й видалення даних, а дані очищуйте до використання 6 4.
- 3Постачальники й моделі (LLM03, ланцюг постачання). Перевіряйте постачальників, підтверджуйте походження моделей за підписами чи хешами, встановлюйте оновлення й ведіть перелік компонентів 7 4 3.
- 4Дані для навчання й пошуку (LLM04, отруєння даних і моделей). Відстежуйте походження й зміни даних, перевіряйте постачальників даних, а неперевірені джерела обробляйте в ізольованому середовищі 8 13.
- 5Обробка відповідей (LLM05). Ставтеся до відповіді моделі як до недовіреної: перевіряйте її й кодуйте, перш ніж передавати іншим системам 9.
- 6Повноваження (LLM06, надмірна агентність). Давайте мінімум інструментів і мінімум прав, а для дій із високим впливом вимагайте схвалення людини. Докладніше в посібнику «Агентний ШІ: найменші привілеї та людське схвалення» 10.
- 7Хибні відповіді (LLM09, дезінформація). Для відповідей із високими ставками потрібна перевірка людиною. Спирайте відповіді на довірені джерела й говоріть користувачам про межі інструмента 11 3.
- 8Некероване споживання (LLM10). Встановлюйте ліміти запитів і квоти, відстежуйте використання й задавайте таймаути 12 4.
Рамки як лінза
- NIST AI RMF має чотири функції: Govern, Map (контекст і ризики), Measure (оцінювання й відстеження), Manage (пріоритезація, реагування, комунікація) 2. Профіль для генеративного ШІ описує 12 ризиків, які можна використати як заголовки реєстру ризиків 3.
- Британський кодекс практик: моніторинг поведінки системи (принцип 12), оновлення (11), комунікація з кінцевими користувачами (10), виведення з експлуатації (13) 4.
- Про захист розгортання зовнішніх ШІ-систем див. спільну настанову CISA й NSA «Deploying AI Systems Securely» 14.
Якщо щось пішло не так
- 1Заздалегідь визначте, хто ухвалює рішення вимкнути інструмент, де зберігаються журнали, хто звертається до постачальника і хто повідомляє CERT-UA 15.
- 2Випадок ін'єкції промпту чи витоку даних ведіть як інцидент безпеки й збережіть журнали.
Обмеження
Це посібник, а не юридична консультація, не сертифікація й не послуга. НАК не може перевірити вашу систему, видалити дані чи розслідувати інцидент. Чекліст відповідає редакції OWASP 2025 року: перевіряйте, чи не вийшла нова. Текст востаннє перевірено 22.10.2026; використані джерела наведено нижче.
Джерела
- 1OWASP GenAI Security Project. OWASP Top 10 for LLM Applications (2025) · англійською · переглянуто 2026-10-22
- 2NIST AI Resource Center. NIST AI RMF Core: Govern, Map, Measure, Manage · англійською · переглянуто 2026-10-22
- 3NIST. Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative AI Profile (NIST AI 600-1) · англійською · переглянуто 2026-10-22
- 4UK Government (DSIT). Code of Practice for the Cyber Security of AI · англійською · переглянуто 2026-10-22
- 5OWASP GenAI Security Project. LLM01:2025 Prompt Injection · англійською · переглянуто 2026-10-22
- 6OWASP GenAI Security Project. LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure · англійською · переглянуто 2026-10-22
- 7OWASP GenAI Security Project. LLM03:2025 Supply Chain · англійською · переглянуто 2026-10-22
- 8OWASP GenAI Security Project. LLM04:2025 Data and Model Poisoning · англійською · переглянуто 2026-10-22
- 9OWASP GenAI Security Project. LLM05:2025 Improper Output Handling · англійською · переглянуто 2026-10-22
- 10OWASP GenAI Security Project. LLM06:2025 Excessive Agency · англійською · переглянуто 2026-10-22
- 11OWASP GenAI Security Project. LLM09:2025 Misinformation · англійською · переглянуто 2026-10-22
- 12OWASP GenAI Security Project. LLM10:2025 Unbounded Consumption · англійською · переглянуто 2026-10-22
- 13CISA, NSA, FBI and partners. AI Data Security: best practices for securing data used to train and operate AI systems · англійською · переглянуто 2026-10-22
- 14CISA, NSA, FBI and partners. Joint guidance: deploying AI systems securely · англійською · переглянуто 2026-10-22
- 15Cabinet of Ministers of Ukraine. How CERT-UA responds to cyber incidents, from report to recovery · англійською · переглянуто 2026-10-22