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.

Использование скомпрометированных учетных записей и легитимных инструментов позволяет злоумышленникам оставаться невидимыми для классических систем безопасности месяцами.☹ Справиться с проблемой помогает проактивный подход к защите сети, который не полагается только на сигнатурные методы. На вебинаре расскажем ✔ Почему атаки на основе легальных инструментов остаются незамеченными ✔ Как с помощью NDR выявлять отклонения и аномалии, невидимые сигнатурным решениям ✔ Какие подходы при внедрении Гарда Deception вы можете использовать ✔ Почему объединение NDR и Deception дает качественно иной уровень детектирования ✔ Что на самом деле хочет видеть заказчик, когда говорит о проактивной защите Присоединяйтесь, чтобы увидеть, как работают решения на практике, и задать ваши вопросы экспертам.

"Основные возможности и интерфейс DataLens: от подключения данных до готовой визуализации - Этапы построения дашборда: как структурировать информацию и выбрать подходящие типы графиков - Типичные запросы бизнес-заказчиков и способы решения аналитических задач на реальном примере (магазин волшебных вещей и артефактов)"