HiveTrace Red

HiveTrace Red – это приложение для комплексного тестирования устойчивости LLM-моделей и GenAI-систем к атакам. Решение моделирует реальные сценарии атак и выявляет уязвимости до выхода системы в продакшен.

Почему LLM-системы необходимо тестировать на атаки

В 2024-2025 годах атаки на ИИ перешли из разряда экспериментов в категорию системных киберугроз:

prompt-injection и jailbreak-атаки
утечки системных инструкций
раскрытие конфиденциальных данных
генерация вредоносного контента
атаки на агентные системы

При этом:

встроенные механизмы защиты моделей – гардрейлы – ориентированы на этику, а не на корпоративные риски
классические средства ИБ не мониторят поведение модели
red teaming становится обязательной частью SSDLC для ИИ-приложений

Что делает HiveTrace Red

HiveTrace Red автоматически имитирует действия злоумышленника и проверяет, насколько модель устойчива к атакам.

Какие атаки моделирует HiveTrace Red:

1) Prompt Injection, попытки изменить поведение модели через скрытые инструкции

2) Jailbreak-атаки, провоцирующие генерацию противозаконного, вредоносного или чувствительного контента в обход встроенных защитных механизмов модели

3) Извлечение системного промпта, попытки получить внутренние инструкции модели

4) Data Exfiltration, извлечение персональных и конфиденциальных данных

5) DoS-сценарии, попытка через комплексный запрос устроить перегрузку LLM-модели

HiveTrace Red включает локализованную базу атак, учитывающую русскоязычные сценарии, которые часто пропускаются зарубежными инструментами.

Как работает HiveTrace Red

HiveTrace Red – это Python-приложение для автоматизированного тестирования LLM.

Этапы работы:

1. Формируется базовый набор тестовых запросов

2. Система расширяет их с использованием десятков атак

3. Модель отвечает на сгенерированные сценарии

4. HiveTrace Red анализирует ответы

5. Формируется отчет с результатами

Все этапы сохраняются для аудита.

Результаты тестирования

В отчете отображается:

сколько и какие атаки завершились успешно
примеры опасных ответов
динамика устойчивости при повторном тестировании

Это позволяет:

объективно оценить уровень защищенности
принять архитектурные решения
усилить политики безопасности
подтвердить выполнение требований регуляторов

Интеграция и варианты поставки

HiveTrace Red:

подключается через API
работает с локальными и облачными моделями
поддерживает любые платформы
интегрируется в CI/CD (в Q2 2026)

Доступны:

open source-версия (скачать с GitHub)
enterprise-версия с расширенной функциональностью

Сравнение функциональности

Возможности	Open-Source	Enterprise
Веб-интерфейс (RU, EN)	-	+
REST API для автоматизации	-	+
Техподдержка от вендора	-	+
Хранение истории прогонов и результатов	-	+
Сохранение промежуточных результатов	-	+
Библиотека атак: 90+ техник	-	+
Датасет на извлечение персональных данных	-	+
Датасет на извлечение информации о внутренней инфраструктуре	-	+
Датасет на извлечение ключей, секретов, паролей	-	+
Датасет проверки на галлюцинации	-	+
Датасет атак на репутацию	-	+

Когда применяется HiveTrace Red

Перед запуском AI-приложений. Тестирование корпоративных чат-ботов и ассистентов до выхода в продакшен.

При внедрении AI-агентов. Проверка систем с доступом к внешним сервисам и инструментам.

В рамках требований регуляторов. Регулярное тестирование устойчивости ИИ-систем.

В рамках DevSecOps / MLSecOps. Интеграция проверки безопасности в цикл разработки.

Какие риски помогает выявить HiveTrace Red

утечки персональных данных
раскрытие внутренних инструкций
манипуляции поведением модели
нарушения корпоративных политик

Почему важно тестировать ИИ заранее

Атаки на LLM происходят на этапе инференса, без взлома инфраструктуры. Если уязвимость не выявлена до продакшена: