Хмари та інфраструктура 3 хв читання

Sovereign AI: архітектурні вимоги до on-premises розгортання LLM у регульованих секторах

Архітектурні принципи впровадження суверенного ШІ в регульованих галузях. Аналіз вимог до ізоляції даних, контролю RAG та захисту інфраструктури в межах корпоративного контуру.

Згідно зі звітом ENISA Threat Landscape 2025, критично важливі сектори, що підпадають під дію директиви NIS2, стали об'єктами 53.7% усіх зафіксованих кіберінцидентів. У цьому контексті Sovereign AI перестав бути теоретичною концепцією і перетворився на архітектурну необхідність. Часто архітектори припускаються помилки, ототожнюючи суверенний ШІ з простою установкою локальної LLM, ігноруючи критичні потреби в управлінні даними, RAG-контролі та захисті ланцюга постачання.

Чому on-premises — це лише початок: архітектурні виклики Sovereign AI

Розгортання моделі «в контурі» є лише інфраструктурним фундаментом. Оскільки 27.7% витоків даних пов'язані з цифровою інфраструктурою, модель не повинна бути «чорною скринькою». Суверенний підхід вимагає значна частина резидентності даних та їх жорсткої ізоляції від зовнішніх мереж.

RAG як загроза та можливість: як інтегрувати RBAC/RLS у ШІ-контур

Retrieval-Augmented Generation (RAG) без інтеграції з існуючими правами доступу (RBAC) та безпекою на рівні рядків (RLS) створює ризик несанкціонованого витоку даних. ШІ-архітектура має перевіряти права доступу користувача до документів безпосередньо в момент генерації відповіді, що дозволяє уникнути відображення конфіденційної інформації стороннім особам.

Захист ланцюга постачання моделей: від верифікації до ізоляції

У критичній інфраструктурі безпека ланцюга постачання (supply chain integrity) має вирішальне значення для запобігання prompt injection або прихованому виконанню коду. Необхідно впроваджувати постійний аудит вхідних та вихідних даних моделі, а також використовувати верифіковані компоненти.

Відповідність NIS2: як побудувати систему, що проходить аудит

Відповідність вимогам NIS2 при роботі з ШІ вимагає прозорості: які дані використовувалися для RAG, хто мав до них доступ і як система реагувала на запити. Для вирішення таких завдань фахівці Intecracy Group пропонують архітектурне проєктування та інтеграцію AI-native компонентів у наявну інфраструктуру. Платформа UnityBase, на якій побудовано низку enterprise-рішень, має вбудовану модель безпеки з підтримкою RBAC/RLS та підтримує on-premises розгортання, що дозволяє організувати інтеграцію ШІ-інструментів з дотриманням корпоративних політик та регуляторних вимог до аудиту.

Рівень готовностіХарактеристикаКонтроль доступу
Рівень 1: Локальне розгортанняМодель запущена on-premises, без інтеграції з правами доступу.Відсутній
Рівень 2: Ізольований RAGДані закриті в периметрі, доступ не контролюється на рівні RLS.Системний
Рівень 3: Sovereign AIПовна інтеграція з RBAC/RLS, аудит запитів, верифікований ланцюг постачання.Повний (RLS/ACL)

Поширені питання

Як забезпечити відповідність NIS2 при використанні LLM?

Необхідно інтегрувати LLM у систему управління доступом (RBAC/RLS), забезпечити ізоляцію інфраструктури та впровадити постійний аудит усіх операцій з даними.

Чи можна інтегрувати існуючі права доступу (RBAC) з RAG-системою?

Так, це архітектурна вимога Sovereign AI. RAG має верифікувати права користувача на доступ до джерел даних перед формуванням відповіді.

Які архітектурні вимоги до on-premises розгортання LLM в держсекторі?

Основними вимогами є повна ізоляція (air-gapped), використання єдиної доменної моделі для керування правами (RBAC/RLS) та верифікація ланцюга постачання компонентів.

Джерела даних

Теги: AIКібербезпекаNIS2UnityBaseIntecracy Group
Наступна →Управління ризиками ШІ в DMS: від декларативних політик до архітектури NIST AI RMF
// схожі матеріали