MLSecOps: обеспечение безопасности и отказоустойчивости систем машинного обучения

Искусственный интеллект стремительно развивается и меняет мир. Но насколько безопасны и отказоустойчивы ваши ИИ-системы?

Сегодня каждый день российские компании внедряют модели машинного обучения и нейросети в свои бизнес-процессы. Но вместе с возможностями приходят и новые угрозы: отравление данных, атаки на модели, утечки конфиденциальной информации, уязвимости в больших языковых моделях и агентах искусственного интеллекта.

MLSecOps – это новая критически важная дисциплина на стыке машинного обучения, отказоустойчивости и кибербезопасности. Специалисты этого направления сегодня очень востребованы (рост по числу вакансий в 6 раз за 2024-2025 годы).

Приглашаем на вебинар, где вы узнаете:

Что такое MLSecOps и LLMSecOps? Включая:

• Современные тренды ИТ-сферы и причины появления MLSecOps, дальнейшее развитие и перспективы этого направления

• Ключевые принципы и эффективная архитектура безопасности ИИ-систем

• Место MLSecOps в общей стратегии кибербезопасности компании

• Топ-10 атак на LLM-системы и агентские приложения по версии OWASP

• Отравление данных и примеры других уязвимостей, реальных инцидентов MLSecOps

• Основные ошибки и трудности современных компаний, в процессе обеспечения безопасности и отказоустойчивости ИИ-систем

• Безопасный цикл разработки ML-моделей (Secure by Design)

• Техники валидации входных данных и предотвращения утечек

• Мониторинг, реагирование на инциденты и Postmortem-анализ

• Обеспечение отказоустойчивости и надежности ML-систем

• Международные и российские стандарты безопасности ИИ

• Этичное применение AI-систем, внутрикорпоративные правила и стандарты MLSecOps

• AI Governance как новое направление в сфере ИИ, способствующее развитию MLSecOps

Дата: 16 июня 2026
Время: 11:00 - 12:30
Участие бесплатное

Каждый участник получит готовые чек-листы, шаблоны политик и метрики безопасности

Вебинар будет полезен:

• CISO, руководителям и специалистам служб информационной безопасности, которые хотят защитить ML-инфраструктуру компании

• Data Scientist'ам, MLOps и ML-инженерам, стремящимся создавать и поддерживать безопасные модели

• DevOps, SRE, MLSecOps, отвечающим за развертывание и эксплуатацию ML-систем

• ИТ-архитекторам и техническим руководителям, проектирующим ИИ-решения

• Аудиторам и специалистам по комплаенсу, а также специалистам по AI Governance, работающим с ИИ-системами

• Всем, кто хочет быть на передовой безопасности искусственного интеллекта и перед кем уже стоит или в ближайшие 2 года будет поставлена задача обеспечения безопасности и отказоустойчивости ИИ-систем

• Готовые чек-листы, шаблоны политик и метрики безопасности

• Ссылку к передовым каналам для изучения MLSecOps в России

• Ответы на все заданные вопросы. Вы можете задать вопрос уже сейчас по ссылке. Наш эксперт обязательно ответит на него на вебинаре. Если вопросов будет много, то подробные ответы вы получите в рассылке после вебинара

Спикер: Николай Павлов, архитектор MLSecOps и AI Governance, участник разработки национальных ГОСТов, ПНСТов и законопроектов в сфере ИИ, автор учебных программ в Академии АйТи (ГК Softline).

• Оцените риски ИИ-систем в вашей компании

• Реализуете проверки на отравление данных

• Проведете аудит безопасности ML-кода

• Внедрите систему хеширования и RBAC/ABAC

• Разработаете архитектуру MLSecOps

• Создадите план реагирования на инциденты

• И многое другое

Ждём вас на вебинаре!