Опубликовали запись вебинара MLSecOps: обеспечение безопасности и отказоустойчивости систем машинного обучения.
ㅤ
Машинное обучение всё глубже интегрируется в бизнес-процессы и критическую инфраструктуру. Но вместе с этим приходят и специфические уязвимости. Архитектор MLSecOps и AI Governance Николай Павлов разобрал, как строить безопасные ML-пайплайны и защищать бизнес от новых киберугроз.
ㅤ
На вебинаре обсудили:
ㅤ
✅ Новые классы угроз: как работают атаки на данные (Data Poisoning), состязательные атаки (Adversarial Attacks) и утечки через переобученные модели.
✅ Аудит и оценка рисков: как классифицировать угрозы для конкретных бизнес-кейсов и оценивать экономический эффект от мер защиты.
✅ Регулирование и ГОСТы: что меняется в правилах работы с ИИ, особенно для объектов КИИ, и как обеспечить compliance.
✅ Практика отказоустойчивости: мониторинг дрейфа данных и концепций, безопасная доставка моделей в продакшен и разграничение прав доступа.
ㅤ
MLSecOps перестает быть нишевой темой и становится обязательным стандартом для ИТ-компаний.
ㅤ
Смотрите полную запись вебинара по ссылке
#MLSecOps
