Исследования в области больших языковых моделей (Large Language Models) и систем обработки естественного языка (Natural Language Processing) активизировались из-за появления новых, латентных и серьезных рисков, например, нарушений процессов генерации вывода, вредоносных запросов в автоматическом режиме. Разрабатываются синергетические сценарии применения больших языковых моделей. Основная гипотеза, учитываемая в данном исследовании – возможность страховки (с заданной вероятностью) от генерации запрещенного контента и его «подмешивания» к пользовательскому запросу, учет онтологических свойств и связей для улучшения качества поиска в практических задачах, например, с помощью библиотеки онтологий. Использованы методы анализа-синтеза, моделирования-прогнозирования, экспертно-эвристические, теории вероятностей и принятия решений. Основные результаты статьи: 1) аналитика по проблемам применения больших языковых моделей в достижении устойчивости в инфраструктуре системы (предложена таблица ключевых методов); 2) предложена языковая модель устойчивости сетевой инфраструктуры на основе оценок распределений при подмешивании слов, в которой использован байесовский метод; 3) предложена и исследована аналогичная языковая модель на основе экспертно-эвристического подхода к оценке рисков (неопределенностей в системе), в частности, с использованием информационно-энтропийного подхода. Исследование можно развивать, усложняя модели (гипотезы) и «глубину» учета рисков.