TGViewer
Data Science. SQL hub Data Science. SQL hub @sqlhub · 35.9K subscribers
Post #2513 1.04K
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/newu/?erid=2W5zFGJGC8R

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
More from @sqlhub
  1. Oct 1, 2026GitHub представил Agentic Engineering System - фреймворк для команд, которые внедряют AI-а…
  2. Oct 1, 2026Tencent обошла экспортный запрет США: 100 000 ИИ-чипов в аренду у Oracle По данным Financi…
  3. Sep 30, 2026Полезный совет для MySQL 8: используй LATERAL, когда для каждой строки нужно получить «луч…
  4. Sep 30, 2026🗄 ИИ-агент работает с базой, но как не дать ему показать лишнее? 6 октября в Архитектурно…
  5. Sep 29, 2026🖥 Vector-базы не умерли, но для многих задач отдельный сервер уже не нужен. sqlite-vec до…
  6. Sep 28, 2026Post #2507
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 →