Назад

Разработка DevSecOps-прототипа автоматизированного пайплайна сборки и валидации ИИ-моделей для развёртывания на бортовых устройствах БАС

Прототип или MVP
Искусственный интеллект
Технологии беспроводной связи и «интернета вещей»
Технологии информационной безопасности
AeroNet
SafeNet
TechNet
Технолог
Технолог
Транспор
Архангельская область
Северный (Арктический) федеральный университет им. М.В. Ломоносова
Цифровой профиль команды

Описание проекта

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).

Пульс

Пока еще в пульсе нет записей

Достижения

Подал заявку в акселератор ПУТП 2026
Участник акселератора ПУТП 2026

Проходит акселерацию

Команда

Наставники

Трекеры

Кураторы по ТН

Контакты