"Как опередить хакеров: тестирование на проникновение в условиях новых угроз"

Почему 80% AI-проектов так и не выходят за рамки «пилота»? Как превратить технологические эксперименты в реальные бизнес-результаты?⚠ На конкретном примере производственной компании разберем типичные ошибки AI-проектов, обсудим практические способы, как их избежать. В рамках вебинара поговорим: ✅Почему AI-проекты застревают на стадии экспериментов и не приносят прибыль? ✅Как собрать команду разработки AI, правильно сформулировать цели и ожидания от проекта? ✅С чего начинать AI-проект, чтобы минимизировать риски еще на старте? ✅Как оценивать и правильно интерпретировать результаты? ✅С чем сталкиваются после внедрения AI: проблемы масштабирования, адаптация и перенастройка процессов?

Вебинар "Не словом, а кодом. Как организовать защиту LLM без потерь производительности?" состоится 31 июля 2025 года в 11:00 (мск). Генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) — это уже не технология будущего, а рабочий инструмент, меняющий бизнес-процессы. LLM пишут код, анализируют уязвимости и обрабатывают терабайты данных и чем больше отраслей, куда проникает технология — тем больше она интересна злоумышленникам. На вебинаре обсудим актуальное состояние законодательства в части защиты LLM и посмотрим на реальные угрозы, которые происходят уже сейчас: Prompt Injection и Jailbreak: как происходит эксфильтрация данных и обход защитных механизмов через специально сформированные промпты. Prompt Injection для отказа в обслуживании: как один запрос может исчерпать вычислительные ресурсы, вызвать деградацию сервиса и сжечь бюджеты на API. Небезопасная десериализация и атаки на MLOps-пайплайн: как уязвимости в инструментах загрузки моделей могут привести к выполнению произвольного кода. Состязательные возмущения (Adversarial Perturbations): Методы незаметного изменения входных данных для получения неверного или вредоносного вывода от модели. Внедрение бэкдоров: как происходит заражение модели и модификация архитектуры для создания скрытого контроля над моделью. Обязательности рассмотрим реальные технологии защиты, которые помогут вашему бизнесу быть устойчивее к атакам: Продвинутая валидация запросов/ответов Интерпретируемость (Interpretability) и прозрачность LLM Детекция аномалий и др. Необходимость защищать LLM уже реальность — регистрируйтесь.