academy@academyit.ru
MLSecOps
SecOps, Повышение квалификации
48 ак.часов
MLSecOps. Обеспечение безопасности и отказоустойчивости систем машинного обучения
-
О КУРСЕВ сфере ИИ и больших данных укрепляется новое направление – MLSecOps. Оно находится на стыке машинного обучения и информационной безопасности, требует комбинированных навыков как в области информационной безопасности, так и управления данными. К таким навыками относятся: анализ угроз и уязвимостей в системах машинного обучения, оценка эффективности мер безопасности и контроль разработки и внедрения решений MLSecOps
Специалисты MLSecOps защищают как сами модели искусственного интеллекта, так и весь процесс их сборки и эксплуатации. Интерес к направлению стремительно растет, а спрос на специалистов ежегодно увеличивается более чем на 100%. Актуальность также основывается на развитии сферы искусственного интеллекта, а также аналитики и изучения данных (Data Analysis и Data Science) и активизации злоумышленников.
Программа повышения квалификации
Смотрите ролик о программе:
Руководители крупных организаций, в которых используются или внедряются системы ИИ
Работники министерств, ведомств, департаментов, чья работа связана с ИИㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
Работники бюджетных организаций регионального и федерального уровняㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
Сотрудники предприятий крупного и среднего бизнеса, специалисты кадровых службㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
Начинающие IT-специалисты и студенты технических специальностейㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
Сотрудники силовых структур и финансовых учреждений, внедряющие в работу нейронные сети и машинное обучение
Федеральные служащие, государственные гражданские и муниципальные служащиеㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
Модуль 1 «Введение в MLSecOps и LLMSecOps»
- Современные тренды IT-сферы. Появление сферы MLSecOps в IT
- AI Security & AI Safety. Пример архитектуры AI Safety
- Обзор концепций MLSecOps и LLMSecOps. Определение, цели, ключевые принципы
- Место MLSecOps в общей архитектуре кибербезопасности. Интеграция MLSecOps с существующими процессами безопасности
- Основные угрозы и уязвимости в MLSecOps. Ущерб от ML-инцидентов. Обзор ресурсов для изучения MLSecOps
Модуль 2 «Анализ больших данных в MLSecOps»
- Обзор типов данных, используемых в задачах безопасности ML
- Техники сбора, очистки, преобразования и нормализации данных в MLSecOps
- Визуализация данных для анализа аномалий. Использование графиков и диаграмм для выявления подозрительной активности
- Основы статистического анализа для MLSecOps. Применение статистических методов для анализа данных безопасности
- Десять типов основных атак Data Poisoning и алгоритмы защиты от них
Модуль 3 «Машинное обучение в MLSecOps»
- Базовые понятия и типы машинного обучения. Обучение с учителем, без учителя, с подкреплением
- Алгоритмы машинного обучения и MLSecOps-риски. Классификация, кластеризация, обнаружение аномалий
- Безопасность моделей машинного обучения. Метрики точности, полноты, F1-меры, AUC-ROC
- Популярные библиотеки машинного обучения Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch и возможные уязвимости
Модуль 4 «Обеспечение информационной безопасности в MLSecOps»
- Основные принципы информационной безопасности. Конфиденциальность, целостность, доступность.
- Управление доступами и аутентификация. Методы контроля доступа к данным и ресурсам
- Шифрование и хэширование данных. Применение криптографических методов для защиты конфиденциальности
- Основы сетевой безопасности в MLSecOps. Защита сетевой инфраструктуры и каналов передачи данных
Модуль 5 «Оценка рисков, экономического эффекта и разработка стратегии защиты в MLSecOps»
- Основные риски в MLSecOps и базовые методы защиты
- Специфические риски MLSecOps, характеристика для разных отраслей
- Человеческий фактор как один из главных рисков MLSecOps. Социальная инженерия
- Разработки стратегии защиты в MLSecOps. AI Control Matrix
Модуль 6 «OWASP TOP-10 угроз в MLSecOps и LLMSecOps. Рекомендуемые методы защиты и диагностики»
- OWASP Top-10 для LLM (2025), примеры атак и защитные меры
- OWASP Top-10 для ML
- OWASP Top-10 для Агентских приложений (2026)
- Дополнительные фреймворки и методы защиты
Модуль 7 «Безопасный цикл и архитектура MLSecOps. Безопасность ИИ-агентов»
- Безопасная разработка моделей ML (Secure by Design). Встраивание безопасности на этапе проектирования
- Безопасное обучение моделей ML. Защита от отравления данных (Data Poisoning), атак на обучение
- Безопасное развертывание моделей ML. Обеспечение безопасности инфраструктуры
- Безопасное обслуживание и обновление моделей ML. Мониторинг и обновление моделей для защиты от новых угроз
- Облачные платформы как средство обеспечения надежной инфраструктуры MLSecOps
- Обеспечение безопасности ИИ-агентов
- Обеспечение безопасности MSP-серверов
Модуль 8 «Реагирование на инциденты безопасности MLSecOps»
- Планы реагирования на инциденты. Процедуры и алгоритмы для быстрого реагирования на атаки
- Изоляция и анализ инцидентов. Методы анализа и расследования инцидентов безопасности
- Восстановление после инцидентов. Стратегии восстановления работоспособности систем
- Уроки, извлеченные из инцидентов. Postmortems. Анализ инцидентов для улучшения будущей защиты
Модуль 9 «Обеспечение надежности и отказоустойчивости в MLSecOps. Техники SRE»
- Обеспечение высокой доступности ML-систем. Методы предотвращения простоев в работе. Техники SRE
- Резервирование и резервное копирование данных. Защита от потери данных и сбоев системы
- Мониторинг инфраструктуры ML. Отслеживание состояния серверов и другого оборудования
- Планирование аварийного восстановления. Процедуры для быстрого восстановления работоспособности
Модуль 10 «Обеспечение безопасной работы пользователей с нейронными сетями»
- Проверка и валидация входных данных. Правила безопасных запросов к нейросетям
- Ограничение доступа пользователей к чувствительной информации. Разделение прав доступа и управление полномочиями
- Предотвращение утечки данных. Защита от несанкционированного копирования и распространения данных
- Обучение пользователей правилам безопасной работы с нейросетями.
Модуль 11 «Нормативно-правовое регулирование MLSecOps. Этичное применение ИИ-систем»
- Международные стандарты регулирования ИИ
- Российские стандарты регулирования ИИ
- Этичное и ответственное использование ИИ в различных отраслях. Соблюдение комплаенс-политик и процедур. Предотвращение предвзятости и дискриминации
- Формирование корпоративной культуры MLSecOps. Корпоративная политика по безопасности ИИ-систем
Модуль 12 «Современные инструменты, лучшие практики и перспективы MLSecOps»
- Обзор современных инструментов и технологий MLSecOps. Анализ передовых разработок в области безопасности
- Автоматизация задач MLSecOps. Применение инструментов для автоматизации рутинных операций
- Перспективы развития MLSecOps и LLMSecOps. Обзор будущих тенденций и направлений развития
- Практические кейсы и примеры внедрения MLSecOps. Анализ успешных проектов и лучших практик
- Аудит MLSecOps: советы и рекомендации
-
Получаемый документ
После успешного освоения программы слушатель получает удостоверение о повышении квалификации
-
Для успешного прохождения курса необходимы:
- Доступ в среду разработки Google Colab (при необходимости готовы предоставить инструкцию по настройке)
- Надежный Интернет
- Стационарный ПК или ноутбук с возможностью воспроизведения звука
-
По окончании курса слушатели смогут:
◉ Классифицировать атаки MLSecOps и выбирать необходимые меры противодействия;
◉ Применять теоретические знания при решении прикладных задач обеспечения безопасности искусственного интеллекта;
◉ Применять знания об анализе данных, машинном обучении, информационной безопасности для выработки управленческих, исследовательских, хозяйственных и других решений в рамках своей профессиональной деятельности;
◉ Обосновывать профессиональное мнение о роли и потенциале использования технологий MLSecOps в государственном управлении;
◉ Подготавливать предложения в плановые, нормативные и другие документы по обеспечению безопасности искусственного интеллекта в государственном управлении. -
Необходимая подготовка
- Навыки работы на компьютере на уровне опытного пользователя
- Базовые навыки обеспечения информационной безопасности в качестве пользователя (сложные пароли, антивирусная защита, блокировка экрана)
- Базовые навыки работы с нейронными сетями
