Вебинар "Как хакатоны и митапы превращают ваш бренд в центр притяжения IT-талантов"

В уютной непринужденной атмосфере — без галстуков и формальностей — мы соберём коллег из ИТ, финсектора, промышленности, e-commerce, ритейла, чтобы обсудить ключевые тенденции безопасной разработки в 2026 году. Гостей ждут живые дискуссии, обмен практическим опытом, честные истории из практики, новые контакты и вдохновение. Присоединяйтесь! Мероприятие будет полезно • Техническим, ИТ- и ИБ-директорам • Менеджерам программных продуктов • Team Leads команд разработки и DevOps • Представителям промышленной и банковской отраслей

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.