🛡️ ML Defense Matrix

📖 Документация • 🛡️ Матрица Защиты

---

🌟 Обзор

ML Defense Matrix — это комплексная коллекция 40+ техник защиты, специально разработанных для противодействия каждому вектору атак, задокументированному в фреймворке MITRE ATLAS.

---

Фреймворк защиты напрямую соответствует каждой тактике MITRE ATLAS, обеспечивая комплексную защиту на протяжении всего жизненного цикла атак на ИИ/МО:

📊 Матрица Защитных Техник

🎯 Тактика ATLAS	🛡️ Тактика Защиты	📋 Техники
AML.TA0000 Reconnaissance	Контроль Раскрытия Информации	4 техники
AML.TA0001 Initial Access	Безопасность Цепочки Поставок	6 техник
AML.TA0002 Execution	Защита от Prompt Injection	5 техник
AML.TA0003 Persistence	Обнаружение Backdoor	3 техники
AML.TA0004 Privilege Escalation	Усиление Контроля Доступа	3 техники
AML.TA0005 Defense Evasion	Устойчивая ML Архитектура	4 техники
AML.TA0006 Credential Access	Управление Секретами	3 техники
AML.TA0007 Discovery	Сокрытие Информации	3 техники
AML.TA0008 Collection	Предотвращение Утечек Данных	3 техники
AML.TA0009 Command & Control	Сетевая Безопасность	3 техники
AML.TA0010 Exfiltration	Предотвращение Кражи Моделей	4 техники
AML.TA0011 Impact	Реагирование на Инциденты	4 техники
AML.TA0012 ML Attack Staging	Безопасный SDLC	3 техники

---

📖 Детальные Техники Защиты

🔍 Reconnaissance Defense - Защита от Разведки

Защита от сбора информации о ML-системах и их уязвимостях.

🛡️ Техника	📝 Описание	🎯 Противодействует	🔧 Тип Защиты
Контроль Раскрытия Информации	Классификация и контроль технической информации о ML-системах, такие как архитектура, данные на которых было обучение и условия для обучения	AML.T0000, AML.T0001	Превентивная
Мониторинг открытых источников	Отслеживание открытых источников на предмет упоминаний и угроз	AML.T0002	Обнаружение
Обман злоумышленников	Развертывание honeypot, пустых MlOps систем, и ложных целей для дезориентации атакующих	AML.T0000-T0002	Превентивная
Threat Intelligence	Проактивный мониторинг ландшафта угроз и индикаторов компрометации	Все техники Reconnaissance	Обнаружение

🎯 Цель: Минимизировать доступную атакующим информацию о ML-системах и их архитектуре, одновременно обеспечивая раннее обнаружение попыток разведки.

---

🚪 Initial Access Defense - Защита Первоначального Доступа

Обеспечение безопасности точек входа в ML-системы.

🛡️ Техника	📝 Описание	🎯 Противодействует	🔧 Тип Защиты
Безопасность Цепочки Поставок	MLBom, сканирование зависимостей, подписание моделей	AML.T0004, AML.T0005	Превентивная
Безопасность API	Rate limiting, аутентификация, валидация входов	AML.T0040	Превентивная
Контроль Доступа к Моделям	RBAC, безопасность модельхаба	AML.T0006	Превентивная
Безопасность Репозиториев	Git security, сканирование секретов, контроль коммитов	AML.T0004	Превентивная
Сетевая Сегментация	Изоляция ML-инфраструктуры, микросегментация	Все техники Initial Access	Превентивная
Мониторинг Доступа	Логирование и анализ попыток доступа к ML-ресурсам	Все техники Initial Access	Обнаружение

🎯 Цель: Создать многоуровневую защиту точек входа в ML-системы, обеспечивая контроль и мониторинг всех путей доступа.

---

⚡ Execution Defense - Защита от Выполнения

Предотвращение вредоносного выполнения в ML-системах.

🛡️ Техника	📝 Описание	🎯 Противодействует	🔧 Тип Защиты
Защита от Prompt Injection	Санитизация входов, фильтрация выходов, LLM-firewall	AML.T0051, AML.T0054	Превентивная
Защита от Adversarial Examples	Robust training, certified defenses, ensemble методы	AML.T0043	Превентивная
Защита Инференса Модели	Runtime мониторинг, обнаружение аномалий, rate limiting	AML.T0040	Обнаружение
Предотвращение Jailbreak	Constitutional AI(Classifiers), контекстные ограничения, llm-firewall	AML.T0054	Превентивная
Валидация Входных Данных	LLM-файрвол, проверка модельностей, ограничения контекста	Все техники Execution	Превентивная

🎯 Цель: Обеспечить безопасное выполнение ML-моделей, предотвращая манипулирование через входные данные или промпты.

---

🔒 Persistence Defense - Защита от Закрепления

Предотвращение закрепления злоумышленников в ML-системах.

🛡️ Техника	📝 Описание	🎯 Противодействует	🔧 Тип Защиты
Обнаружение бекдоров	Статический анализ, поведенческое тестирование, анализ активаций и интерпертируемости, безопасноое дообучение	AML.T0018	Обнаружение
Безопасное Развертывание	Изолированная среда, мониторинг целостности, версионирование данных и моделей	AML.T0019	Превентивная
Мониторинг Целостности	Непрерывная проверка моделей и данных, контрольные суммы	AML.T0018, AML.T0019	Обнаружение

🎯 Цель: Предотвратить внедрение и активацию скрытых механизмов в ML-системах, обеспечивая их долгосрочную безопасность.

---

⬆️ Privilege Escalation Defense - Защита от Повышения Привилегий

🛡️ Техника	📝 Описание	🎯 Противодействует	🔧 Тип Защиты
Принцип Минимальных Привилегий	Ограничение доступа к минимально необходимому уровню	Все техники эскалации	Превентивная
Безопасность Плагинов	Песочница для расширений, контроль API, валидация	Plugin-based attacks	Превентивная
Мониторинг Привилегий	Отслеживание изменений прав доступа в MLOPS решениях	Unauthorized escalation	Обнаружение

🎯 Цель: Минимизировать возможности повышения привилегий и обеспечить контроль над правами доступа в ML-системах.

---

🕵️ Defense Evasion Countermeasures - Противодействие Обходу Защиты

🛡️ Техника	📝 Описание	🎯 Противодействует	🔧 Тип Защиты
Устойчивая ML Архитектура	Ensemble методы, robust optimization, диверсификация	Model evasion	Превентивная
Продвинутое Обнаружение	ML-based detection, behavioral analysis, аномалии	Evasion techniques	Обнаружение
Многоуровневая Защита	Defense in depth, redundant controls, независимые системы	All evasion methods	Превентивная
Адаптивная Защита	Обучение классификаторов безопасности	**	Адаптивная

🎯 Цель: Создать устойчивую к обходу систему защиты, способную адаптироваться к новым методам атак.

---

🔑 Credential Access Protection - Защита Доступа к Учетным Данным

🛡️ Техника	📝 Описание	🎯 Противодействует	🔧 Тип Защиты
Управление Секретами	Централизованное хранение, ротация ключей, шифрование	Credential theft	Превентивная
Многофакторная Аутентификация	MFA для всех критических систем, биометрия, токены	Password attacks	Превентивная

🎯 Цель: Защитить учетные данные и обеспечить надежную аутентификацию для доступа к ML-ресурсам.

---

🔍 Discovery Prevention - Предотвращение Обнаружения

🛡️ Техника	📝 Описание	🎯 Противодействует	🔧 Тип Защиты
Сокрытие Информации	Минимизация метаданных, обфускация, сокрытие архитектуры	System discovery	Превентивная
Технологии Обмана	Ложные системы, honeypots, дезинформация	Reconnaissance	Превентивная
Сегментация Сети	Микросегментация, изоляция, ограничение видимости	Network discovery	Превентивная

🎯 Цель: Ограничить возможности атакующих по обнаружению и изучению внутренней структуры ML-систем.

---

📊 Collection Protection - Защита от Сбора Данных

🛡️ Техника	📝 Описание	🎯 Противодействует	🔧 Тип Защиты
DLP для ML	Обнаружение утечек данных обучения, классификация данных, анонимизация данных	Data collection	Обнаружение
Privacy-Preserving ML	Differential privacy, federated learning, гомоморфное шифрование	Sensitive data exposure	Превентивная
Шифрование Данных	End-to-end encryption	Data interception	Превентивная

🎯 Цель: Защитить конфиденциальные данные от несанкционированного сбора и использования.

---

📡 Command & Control Disruption - C2 инциденты

🛡️ Техника	📝 Описание	🎯 Противодействует	🔧 Тип Защиты
Сетевая Безопасность	Сетевой файрволл, IDS/IPS, анализ трафика, блокировка C2	C2 communications	Превентивная
Endpoint Protection	EDR, поведенческий мониторинг, изоляция	Agent communications	Обнаружение
DNS Security	DNS filtering, sinkholing, анализ запросов	Domain-based C2	Превентивная

🎯 Цель: Нарушить коммуникации между скомпрометированными системами и центрами управления атакующих.

---

📤 Exfiltration Prevention - Предотвращение Эксфильтрации

🛡️ Техника	📝 Описание	🎯 Противодействует	🔧 Тип Защиты
Предотвращение Кражи Моделей	Model watermarking, логирование доступа, ограничения API	Model theft	Превентивная
Мониторинг Исходящего Трафика	Egress filtering, DLP, анализ паттернов передачи	Data exfiltration	Обнаружение
Контроль Передачи Данных	Rate limiting, ограничения длины вводимого запроса, авторизация	Bulk data theft	Превентивная
Обнаружение Аномалий	ML-based anomaly detection, поведенческий анализ	Unusual data access	Обнаружение

🎯 Цель: Предотвратить несанкционированную передачу моделей, данных и интеллектуальной собственности.

---

💥 Impact Mitigation - Смягчение Воздействия

🛡️ Техника	📝 Описание	🎯 Противодействует	🔧 Тип Защиты
Реагирование на Инциденты	Автоматизированное реагирование, playbooks, изоляция	All impact scenarios	Реагирующая
Мониторинг Производительности	Performance baselines, алертинг, деградация качества	Model degradation	Обнаружение
Backup и Recovery	Версионирование моделей, резервное копирование данных	Data/model destruction	Превентивная
Business Continuity	Failover системы, резервирование, план восстановления	Service disruption	Превентивная

🎯 Цель: Минимизировать ущерб от успешных атак и обеспечить быстрое восстановление систем.

---

🎭 ML Attack Staging Prevention - Предотвращение Подготовки ML Атак

🛡️ Техника	📝 Описание	🎯 Противодействует	🔧 Тип Защиты
Безопасный ML SDLC	Security-by-design, secure coding, code review	Attack preparation	Превентивная
Безопасность Цепочки Поставок	Vendor assessment, мониторинг поставщиков моделей и данных	Compromised components	Превентивная
Threat Modeling	Систематический анализ угроз, моделирование атак	Attack planning	Превентивная

🎯 Цель: Предотвратить подготовку и планирование атак на стадии разработки и развертывания ML-систем.

---

🛠️ Инструменты и Технологии

💼 Коммерческие Решения

🏢 Категория	🔧 Инструменты	📝 Описание
🔍 Сканирование Уязвимостей	Snyk, Checkmarx, Veracode, WhiteSource	Автоматическое обнаружение уязвимостей в ML-коде и зависимостях
🛡️ Runtime Защита	HiddenLayer, Robust Intelligence, Lakera, Protect AI	Защита ML-моделей в реальном времени от adversarial атак
📊 Мониторинг и Обнаружение	Datadog, Splunk, Elastic, Sumo Logic	Мониторинг безопасности ML-систем и обнаружение аномалий
🔐 Контроль Доступа	Okta, Auth0, Azure AD, Ping Identity	Управление доступом к ML-ресурсам и аутентификация
🏗️ Безопасность Инфраструктуры	AWS Security Hub, GCP Security Command Center, Azure Security Center	Облачная безопасность для ML-инфраструктуры

🆓 Open Source Инструменты

🏢 Категория	🔧 Инструменты	📝 Описание
🔍 Сканирование Безопасности	Safety, Bandit, OWASP Dependency-Check, Semgrep	Бесплатные инструменты сканирования кода и зависимостей
🛡️ Защита LLM	LLM Guard, NeMo Guardrails, Guardrails AI	Open source защита языковых моделей от prompt injection
📊 Мониторинг	Prometheus, Grafana, ELK Stack, Jaeger	Мониторинг и визуализация метрик безопасности
🔐 Управление Доступом	Keycloak, FreeIPA, OpenLDAP, Dex	Бесплатные системы управления доступом и аутентификации
🏗️ Безопасность Контейнеров	luntry, Falco, OPA, Istio, Cilium	Безопасность контейнеризованных ML-приложений