Проект направлен на разработку инфраструктурного решения для безопасной доставки моделей искусственного интеллекта на бортовые устройства беспилотных авиационных систем (БАС).

Проблема:

• Современные ИИ-модели часто разрабатываются изолированно от процессов их развёртывания. Это приводит к рискам: уязвимости в коде, несовместимость с ARM-архитектурой, отсутствие проверок безопасности, невозможность соответствовать стандартам (ГОСТ 12207).

Решение:

• Мы создаём DevSecOps-прототип — автоматизированный пайплайн, который:
• Автоматически собирает модель под архитектуру linux/arm64 (через Docker)
• Проверяет код и зависимости на уязвимости (SAST/SCA)
• Тестирует модель на устойчивость к аномальным данным
• Генерирует «паспорт релиза» с метаданными и соответствием ГОСТ
• Готовит артефакт к развёртыванию на устройстве с ограниченными ресурсами

Ценность:

• Снижение рисков при доставке ИИ в критические системы
• Ускорение цикла разработки за счёт автоматизации
• Соответствие требованиям регуляторов и заказчиков
• Воспроизводимый процесс, который можно тиражировать

Технологии: Python, Docker, GitHub Actions, ONNX, Bandit, pip-audit, Bash, ARM.Команда: 3 человека (лидер/DevSecOps, ML-инженер, аналитик/тестировщик).

На страницу проекта