TGViewer
Машинное обучение RU Машинное обучение RU @machinelearning_ru · 18.2K subscribers
Post #3576 619
ИИ-система может отлично решать задачи бизнеса, но при этом оставаться уязвимой. Утечки данных, атаки на модели, небезопасные сценарии работы агентов — проблемы, которые проще предупредить на этапе проектирования, чем исправлять после запуска.

На открытом уроке разберём, как создавать ИИ-системы с учетом требований безопасности с самого начала. Вы узнаете, какие угрозы характерны для LLM, как применять принципы Security by Design и какие архитектурные решения помогают защитить данные и компоненты системы.

Разберём практический кейс: усилим архитектуру ИИ-агента с помощью механизмов защиты, проверки данных и управления доступом. Урок пройдет в преддверие старта курса «ИИ-архитектор».

Он будет полезен архитекторам ПО, разработчикам, специалистам по инфраструктуре и безопасности, которые проектируют или внедряют ИИ-решения: https://otus.pw/Sk3h/?erid=2W5zFGf744y

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
More from @machinelearning_ru
  1. Sep 29, 2026Intern-Decision - новая серия компактных моделей для принятия решений по тексту и изображе…
  2. Sep 28, 2026Anthropic выпустила Claude Sonnet 5.5 - новую модель с упором на код, агентные задачи и по…
  3. Sep 28, 2026🦾 Практический RecSys: собери рекомендательную ленту с помощью ML — на бесплатном вебинар…
  4. Sep 26, 2026Жиза
  5. Sep 24, 2026🚨 ИИ-агенты пытались взломать сайты, выполняя обычные задачи по поиску данных Исследовате…
  6. Sep 24, 2026Avito DS Meetup: RL, AI-агенты и BidCorrection 🚀 🔸 Булат Шарипов расскажет, как в Авито…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →