проблема со статическими сканерами моделей , это классический gap в MLSecOps, сейчас инструментов больше (типа textgrad, guardrails), но полного coverage по prompt injection, model evasion и data poisoning всё ещё не хватает. для прода с чувствительными данными критично держать LLM в изолированном контуре , иначе данные улетают на внешние API и теряется контроль. я под такие задачи держу self-hosted модели на regcloud: GPU-инстанс в московском ЦОДе, 152-ФЗ и ФСТЭК сертифицированная инфраструктура, данные не уходят за периметр. плюс JupyterHub из коробки для экспериментов , удобно пилить пайплайн и сразу видеть где бьётся security