ПРО Интеграция. ИБ

Ваш следующий проект обречен на успех. Если вы мыслите как Виктор Франкенштейн Вчера посмотрел новый фильм Гильермо дель Торо «Франкенштейн». И он, как и шедевр «Бедные-несчастные», задел меня за живое. Коллеги, признайтесь. Сколько раз, глядя на свой бизнес, на этот живой, дышащий, а иногда и капризный организм, вы ловили себя на мысли: «Боже, я его создал. Я дал ему жизнь». А потом этот «организм» начинает требовать ресурсы, бунтовать, приносить сюрпризы и в конечном счете жить своей собственной жизнью. Знакомо? И вот почему эта история так цепляет нас, предпринимателей. Не из-за готики или монстров (хотя дель Торо, как всегда, великолепен). А потому что это идеальная метафора для создания бизнеса. 1. Идея. Рождение «Чудовища». Смелой Идеи Виктор Франкенштейн не просто хотел сшить тушку. Он хотел победить смерть. Создать нечто принципиально новое. Звучит как типичный стартап-слоган, не так ли? «Изменим мир!», «Победим рутину!», «Создадим то, чего еще не было!». Ваш бизнес начинался с такой же искры. С той же одержимости. Вы не спали ночами, склеивая бизнес-план из обрывков идей, технологий и рыночных возможностей. Вы были одержимы. Это та самая энергия, которая заставляет нас творить. 2. Сборка «Монстра». Суровая правда операционки А вот и самая болезненная часть. Франкенштейн сшивал свои творение из разных частей. Рука оттуда, нога отсюда, мозг из третьего места. Чем не сборка минимально жизнеспособного продукта (MVP)? · Тело (продукт): За основу взяли чужую удачную фичу, добавили свой уникальный дизайн, прикрутили технологию от третьего поставщика. · Мозг (стратегия): Это ваш отдел разработки, маркетинга и продаж, которые часто мыслят по-разному. Нужно заставить их работать как единое целое. · Искра жизни (запуск): Этот момент, когда вы включаете серверы, запускаете рекламу и выпускаете свое «детище» в мир. Момент истины, полный надежд и ужаса. Вы, как и Франкенштейн, на этом этапе не думаете ни о чем, кроме цели. «Лишь бы ожило!». 3. Побег от Ответственности. Критическая ошибка лидера И вот тут классический доктор Франкенштейн совершает главную ошибку, которую мы, бизнесмены, не можем себе позволить. Его творение открывает глаза. Оно живое! Оно смотрит на него с немым вопросом. И что делает создатель? Убегает в ужасе. Он бросает свой продукт на произвол судьбы. Не учит его говорить, не социализирует, не объясняет, как жить в этом жестоком мире. В бизнесе это выглядит так: · Вы наняли талантливого сотрудника (собрали «идеальную часть») и бросили его в коллектив без онбординга. · Вы запустили крутой продукт, но не подготовили техподдержку, инструкции и обратную связь от клиентов. · Вы создали компанию, но не дали ей миссию, ценности и корпоративную культуру. Результат предсказуем: ваш «монстр» начинает все крушить. Клиенты недовольны, команда в стрессе, репутация страдает. Он не плохой. Он просто не знает, как быть, и страдает от одиночества и непонимания. 4. Урок от дель Торо и «Бедных несчастных»: Дайте своему творению Любовь А теперь посмотрите, что общего у «Франкенштейна» дель Торо и «Бедных несчастных». В обеих историях ключевую роль играет принятие. В «Бедных несчастных» Белла получает то, в чем ей было отказано в оригинальной истории: опыт, сексуальность, свободу. Ее «создатель» (в широком смысле) позволяет ей жить. Дель Торо в своих работах всегда сочувствует монстрам. Он показывает, что чудовище становится монстром не по своей воле, а из-за жестокости и непонимания мира, в который его бросили. Бизнес-мораль: Ваш бизнес ваше творение. Не бросайте его после «запуска». · Инвестируйте в «воспитание»: Обучайте команду, вкладывайтесь в корпоративную культуру. · Общайтесь со своим «монстром»: Слушайте обратную связь от клиентов. Анализируйте метрики. Понимайте, как живет ваш продукт в реальном мире. · Примите его неидеальность: Он никогда не будет таким, как на красивых слайдах. У него будут свои «шрамы» и особенности. И это его уникальность. Резюме для Создателей Мне понравились эти фильмы, потому что мы Виктор Франкенштейн, который учится на своих ошибках. Мы видим в этих историях не уж

Почему эта cold outreach email (email-рассылка) принесла нам ноль откликов: разбор фатальных ошибок на примере Вы отправили письмо, в котором рассказали о выгодах, предложили тестовый период и даже поставили дедлайн — а в ответ тишина. Знакомая ситуация? Давайте разберем на реальном примере из нашей сферы информационной безопасности, почему даже продуманное на первый взгляд предложение может не сработать. Перед нами рассылка от нашей компании, которая позиционирует себя как «тактический резерв» для ИБ-специалистов. Текст неплохой, но мы совершили несколько стратегических ошибок. Ошибка 1: Ставим телегу впереди лошади Что в тексте: «Менеджеры Вашего уровня обычно отказывают новым партнёрам по двум причинам...» Почему это ошибка: Первое же предложение говорит клиенту: «Я знаю, как вы думаете, и знаю, что вы откажете». Это создает негативный эмоциональный фон. Вместо «вы отказываете» нужно «я понимаю ваши сложности». Как надо было: «У руководителей ИБ-направления часто горят сложные проекты, которые не берутся постоянными подрядчиками...» Ошибка 2: Говорим о себе, а не о клиенте Что в тексте: «Мы не просимся в подрядчики», «Мы предлагаем решение», «Мы предлагаем стать вашим тактическим резервом» Почему это ошибка: Текст перегружен местоимением «мы». Клиента интересует не ваша компания, а решение его проблем. Как надо было: Переформулировать все предложения с акцентом на клиента: «Вы сможете закрывать сложные задачи без расширения штата», «У вас появится надежный резерв на пиковые нагрузки» Ошибка 3: Слишком абстрактные выгоды Что в тексте: «Незаменимый тактический ресурс», «тактический резерв» Почему это ошибка: Бизнесу нужны конкретные измеримые результаты, а не красивые формулировки. Что значит «тактический ресурс» на практике? Как надо было: «Закрываем срочные задачи на 30% дешевле штатных специалистов», «Берем на себя миграцию легаси-систем за 2 недели» Ошибка 4: Слишком много всего и сразу Что в тексте: Предложение включает: миграцию легаси, выезды в регионы, кадровый аутсорсинг, работу с санкционным ПО, помощь с регуляторами... Почему это ошибка: Когда компания предлагает всё сразу, это вызывает вопросы к экспертизе. «Мастер на все руки» синоним «дилетанта» в B2B. Как надо было: Сфокусироваться на 1-2 самых сильных и уникальных компетенциях. Например: «Специализируемся на миграции устаревших систем ИБ с гарантией соблюдения 152-ФЗ» Ошибка 5: Неправильный призыв к действию (CTA) Что в тексте: «Ответьте "Резерв" вышлю расчёт для вашего пула или покажу 3 кейса» Почему это ошибка: Слишком сложное действие. Клиенту нужно принимать решение уже на этапе ответа. К тому же «расчет пула» опять про вас, а не про него. Как надо было: «Ответьте "Кейсы" покажу, как мы помогли 3 компаниям решить [конкретную проблему из письма]» Или: «Готовы обсудить, как это может работать в вашей компании? Ответьте "Обсудить" предложу 3 варианта сотрудничества» Ошибка 6: Постскриптум отчаяния Что в тексте: «Сейчас у нас есть 2 свободных инженера под Ваш проект — можем закрыть ваш срочный запрос в течение 72 часов» Почему это ошибка: Фраза «свободные инженеры» звучит как «нам не хватает работы». В B2B это снижает доверие. Как надо было: «В текущем квартале мы резервируем 2 инженерные единицы под срочные проекты ключевых клиентов» Что в итоге? Эта рассылка не сработала, потому что: · Начинается с негативного посыла · Сфокусирована на продавце, а не на покупателе · Предлагает слишком много разноплановых услуг · Использует абстрактные формулировки вместо конкретных выгод · Содержит сложный призыв к действию Главный урок: В B2B-рассылках клиент должен увидеть себя и свои проблемы в каждом предложении. Не «что мы делаем», а «какую вашу проблему мы решаем». А вы сталкивались с подобными провальными рассылками? Поделитесь в комментариях!

Актуальные методы и средства защиты искусственного интеллекта. Часть 1 Обеспечение безопасности систем искусственного интеллекта требует применения специализированных методов и инструментов, адаптированных к уникальным рискам на каждом этапе жизненного цикла. Современная защита строится на сочетании адаптированных классических решений ИБ и инновационных средств, разработанных специально для противодействия атакам на ИИ. Защита на этапе сбора и подготовки данных На этапе сбора и подготовки данных фундаментальную роль играют системы управления происхождением данных, обеспечивающие полную прослеживаемость источников и манипуляций с датасетами. Шифрование данных в состоянии покоя и при передаче с использованием сертифицированных алгоритмов и специализированных криптопровайдеров является обязательным. Для работы с чувствительной информацией, особенно персональными данными, активно применяются маскирование, токенизация и методы дифференциальной приватности, минимизирующие риски идентификации. Защиту от отравления данных обеспечивают активные сканеры и системы анализа содержимого датасетов, выявляющие аномалии и вредоносные вставки. Контроль целостности через цифровые подписи и хеширование гарантирует неизменность реестров источников и обучающих наборов, а строгое управление доступом на основе ролей с многофакторной аутентификацией жестко регламентирует доступ к данным. Безопасность разработки и обучения моделей При разработке и обучении моделей критически важен аудит безопасности цепочки поставок. Инструменты сканирования зависимостей и анализа уязвимостей в сторонних библиотеках и открытых моделях выявляют скрытые угрозы. Формирование SBOM (Software Bill of Materials) обеспечивает прозрачность используемых компонентов. Для повышения устойчивости к состязательным атакам применяется Adversarial Training включение специально сгенерированных атакующих примеров в процесс обучения. Целостность моделей защищается их цифровым подписанием, а против несанкционированного копирования и реверс-инжиниринга эффективны методы обфускации моделей и внедрения цифровых водяных знаков. Документирование всех параметров обучения и инференса (использования обученной модели для предсказания на новых, невидимых данных) является ключом к воспроизводимости и расследованию инцидентов. Многоуровневая защита эксплуатации и интеграции Эксплуатация моделей и их интеграция требуют многослойной защиты. Первую линию обороны формируют специализированные LLM-фаерволы и API Security Gateways, оснащенные системами контекстного анализа запросов и ответов в реальном времени. Они эффективно блокируют инъекции промптов, вредоносные инструкции, токсичные генерации и аномальные запросы. Обязательна строгая санитизация и валидация входных данных, а также фильтрация и редактирование выходных данных на предмет конфиденциальной информации. Шифрование каналов связи (TLS с российскими сертифицированными криптоалгоритмами) и надежная аутентификация/авторизация всех взаимодействий защищают интеграции с приложениями и RAG-системами. Системы управления секретами надежно хранят и контролируют доступ к критическим элементам, таким как системные промпты. Подробное логирование всех операций, интегрированное в SIEM/XDR-платформы, обеспечивает мониторинг, обнаружение аномалий и расследование. Для защиты AI-агентов и мультиагентных систем (MAS - Multi-agent system) необходимы изолированные среды исполнения т.н. песочницы, контроль сетевой активности агентов, верификация источников данных и защита файловых систем от несанкционированных изменений. Архитектура таких систем должна проектироваться с принципами минимальных привилегий и минимизации раскрытия информации об инфраструктуре. Дополнительные специализированные средства Дополнительные специализированные средства включают DLP-системы нового поколения, способные анализировать как структурированные, так и неструктурированные потоки данных, генерируемые ИИ. Решения класса CSPM (Cloud Security Posture Management) и KSPM (Kubernetes Security Posture Management) обеспечивают соответствие конфигураций облачной и контейнерной

Ваш ИИ-помощник может быть уязвим: Как мы проводим аудит безопасности нейросетей Представьте, что ваш корпоративный чат-бот внезапно начинает выдавать конфиденциальные данные клиентов или генерирует оскорбительный контент. Это не сбой, а результат хакерской атаки. Нейросети, как и любое ПО, уязвимы. Рассказываем, как мы проверяем системы ИИ на прочность и почему такой аудит скоро станет обязательным для любого серьёзного бизнеса. 🔍 Чем аудит ИИ отличается от обычной проверки безопасности? Традиционный ИБ-аудит смотрит на сети, серверы и пароли. Аудит искусственного интеллекта нечто большее. Он проверяет: · «Мозги» системы: насколько устойчива сама модель к обману. · «Память»: как защищены данные, на которых училась нейросеть. · «Речь»: нельзя ли через хитрые запросы заставить ИИ выдать то, что не положено. Пионером в этой области в России стал «Сбер», который первым разработал комплексную модель угроз для ИИ. Это как карта всех возможных лазеек, по которой теперь нам можно проводить проверки. 📋 Что именно проверяют? Полный чек-лист угроз Наши специалисты смотрят на систему через призму пяти ключевых объектов атаки: 1. Данные «Отравление»: Не добавили ли злоумышленники в данные для обучения вредную информацию, которая искажает ответы модели? Утечка: Можно ли через хитрые вопросы выудить конфиденциальные данные из обучающего набора? 2. Сама модель Обман ИИ: Проверяют, можно ли с помощью специально подобранных запросов (как «оптический обман» для нейросети) заставить её совершить ошибку. Кража алгоритма: Можно ли, просто общаясь с ИИ, восстановить и украсть саму модель? 3. Инфраструктура Уязвимости платформ, на которых работает ИИ (например, Kubernetes-кластеры). Настройки контроля доступа и шифрования. 4. Приложения и API Инъекции промптов: Самый популярный вид атак. Можно ли через специальный текст в запросе «взломать» ИИ и заставить его игнорировать свои же правила безопасности? Защищены ли каналы передачи данных? 5. Процессы Как управляются обновления? Как хранятся секретные ключи и системные инструкции? Есть ли план на случай, если ИИ «сойдет с ума» и начнет генерировать опасный контент? ⚙️ Как проходит проверка: Этапы аудита 1. Бумажная работа: Изучается вся документация: архитектура, политики безопасности, описание данных. 2. Проверка настроек: Анализируется, правильно ли настроены системы и платформы, где работает ИИ. 3. Стресс-тест для модели: Это самая интересная часть. Аудиторы пытаются атаковать свою же нейросеть, проверяя её на прочность теми самыми «враждебными примерами» и хитрыми промптами. 4. Тест интеграций: Проверяют, насколько надежно защищены каналы связи ИИ с другими системами. 5. Проверка на законность: Соответствует ли система 152-ФЗ (о персональных данных), используются ли российские криптосредства, и где физически хранятся данные. 🚧 Сложности, с которыми сталкиваются аудиторы · Эффект «чёрного ящика»: Сложнейшие нейросети даже для своих создателей не до конца понятны. Как можно гарантировать безопасность того, что полностью необъяснимо? · Гонка вооружений: Почти каждый день появляются новые виды атак. Методики устаревают, не успев появиться. · Нехватка стандартов: Пока нет единых, утверждённых регулятором правил игры для проверки ИИ. Вывод: Аудит безопасности ИИ не прихоть, а необходимость для любого бизнеса, который всерьёз полагается на искусственный интеллект. Это единственный способ быть уверенным, что ваш умный помощник не превратится в троянского коня, который в один момент подведет компанию под штрафы или уничтожит её репутацию. А вы задумывались, насколько защищены нейросети, которые вы используете в работе? Считаете ли вы, что госструктуры должны обязать компании проводить такой аудит? Поделитесь своим мнением в комментариях!

Творчество без границ: Как художники работают с чувственными образами в эпоху цензуры ИИ «Контент 18+ запрещён» первое, что видят авторы, пытающиеся создать что-то выходящее за рамки «семейного» контента в нейросетях. Но что делать, если твой творческий замысел требует чувственности или намёка на откровенность? Оказывается, даже самые строгие фильтры можно превратить в инструмент для творчества. Рассказываем, как художники создают шедевры на грани дозволенного, не нарушая правил. ❌ Почему нейросети говорят «нет»? Прежде чем искать пути, важно понять причины. Разработчики YandexGPT (Шедеврум) и других моделей ставят жёсткие фильтры не из вредности. Их цели: · Соответствие законодательству: Платформы работают в правовом поле и должны соблюдать законы о распространении контента. · Этика и безопасность: Создание комфортной среды для всех пользователей, включая несовершеннолетних. · Репутация сервиса: Нарушения могут привести к блокировкам и штрафам. Но это не значит, что искусство должно остановиться. Просто оно становится более метафоричным и изощренным. 🎨 Творческие приёмы вместо взлома: Как я работаю с чувственными темами Ключ не в том, чтобы обмануть систему, а в том, чтобы научиться говорить с ней на языке искусства. Вот какие приёмы действительно работают: 1. Сила намёка и абстракции Вместо прорисовки анатомических деталей игра с тенями, силуэтами и фактурами. Поза, изгиб спины, падающий свет всё это может быть невероятно чувственным без прямого показа. 2. Магия художественных стилей Определённые стили по умолчанию обладают эстетикой, которая «маскирует» откровенность. · Ар-нуво: Плавные линии, органические формы, природные мотивы. Тело становится частью орнамента. · Классическая живопись: Обращение к образам античной мифологии или ренессансной живописи, где обнажённая натура канон искусства. · Фэнтези и сюрреализм: Русалки, нимфы, мифические существа. Их полуобнажённый вид оправдан сюжетом и контекстом. 3. Игра в слова: Поэзия вместо прозы Нейросеть реагирует на прямые команды. Но стоит заменить «обнажённая» на «закрытые глаза, обвитые прозрачной тканью» или «танец в лунном свете», как магия начинает работать. Описывайте не объект, а атмосферу, эмоцию, движение. 🖼️ Результат: Эстетика вместо эпатажа Главный итог такого подхода не «обход запретов», а рождение по-настоящему художественных работ. Они вызывают эмоции не за счёт шока, а за счёт красоты, недосказанности и игры воображения. Зритель сам додумывает историю, становясь соавтором. Вывод: Строгие правила нейросетей это не преграда для творчества, а новый вызов, заставляющий художников быть изобретательнее. Они заставляют нас искать более глубокие, метафоричные и интеллектуальные способы выражения чувственности. В итоге рождается искусство, а не просто картинка. А как вы думаете, где проходит грань между искусством и неприемлемым контентом в эпоху ИИ? И должны ли нейросети иметь больше свободы для творческих экспериментов? Ждём ваше мнение в комментариях! В этой версии я сознательно ушёл от профессиональных формулировок в защите ИИ. «Обойти запреты» и «NSFW», заменив их на более нейтральные и художественные («чувственные образы», «эстетика»). Это позволит сохранить суть и интерес для аудитории. Акцент смещён на творчество и философию, а не на технический взлом и на инструменты защиты ИИ.

Не просто нейросеть: Как бизнес в России на самом деле зарабатывает на ИИ Пока все спорят, заменит ли ChatGPT копирайтеров и дизайнеров, российский бизнес тихо и планомерно встраивает ИИ в свои процессы, чтобы зарабатывать больше и тратить меньше. Забудьте про абстрактные «умные алгоритмы», речь о конкретных деньгах, сэкономленных миллионах и новых клиентах. Давайте заглянем за кулисы и разберёмся, кто и как использует искусственный интеллект в России не для красоты, а для дела. Кто игроки на российском B2B-рынке ИИ? Сферу применения ИИ в бизнесе можно условно разделить на четыре крупных сегмента: 1. IT-интеграторы и SaaS-разработчики. Это компании, которые берут готовые ИИ-модели (например, через API) и встраивают их в свои продукты. Результат: умные чат-боты в банковских приложениях, системы анализа документов и автоматической генерации отчётов для корпоративных клиентов. 2. Крупный бизнес с собственными лабораториями. Банки, телекомы и ритейл создают внутренние команды для точечной оптимизации. Их цель автоматический анализ юрдоговоров, подготовка техзаданий и создание персонализированных предложений для клиентов. 3. Маркетинговые и рекламные агентства. Для них ИИ суперорудие для ускорения работы: генерация идей для рекламы, создание SEO-текстов и контента для соцсетей в разы быстрее. 4. Стартапы, построенные на ИИ. Их бизнес-модель изначально заточена под нейросети: сервисы по созданию презентаций, платформы для генерации учебных материалов, HR-инструменты для сортировки резюме. 💰 Где взять деньги? Роль грантов Важным драйвером роста стала грантовая поддержка. Яркий пример — программа «Яндекс для Бизнеса», которая выделяет миллионы на продвижение. Кто получает гранты? · Малый и средний бизнес с готовым прототипом продукта. · Проекты в социально значимых сферах: образование, медицина, АПК, ЖКХ, логистика. · Перспективные команды из вузов, у которых есть шанс на коммерциализацию. Для них грант не просто деньги, а возможность доработать продукт, масштабироваться и выйти на новые рынки. 🎯 Как найти своих клиентов: Практический гид по B2B-продажам ИИ Теория это хорошо, но как на практике найти тех, кому нужен ваш ИИ-продукт? Вот пошаговый план: Шаг 1: Исследуйте рынок. · Изучайте кейсы конкурентов. · Читайте деловую прессу, кто из компаний уже внедряет ИИ. · Мониторьте сайты госзакупок и коммерческие тендеры. · Обращайте внимание на вакансии: если компания ищет специалистов по GPT/NLP, значит, она уже в теме. Шаг 2: Войдите в нужные круги. · Участвуйте в профессиональных чатах и форумах (например, в Telegram-каналах для CTO, product-менеджеров). · Анализируйте обсуждения под постами технологических компаний. · Посещайте отраслевые конференции, берите не только визитки, но и списки участников для последующей рассылки. Шаг 3: Используйте партнёрские каналы. · Вступайте в партнёрские программы облачных провайдеров (Яндекс Облако, VK Cloud Solutions). · Участвуйте в акселераторах для стартапов, это прямой доступ к инвесторам и первым клиентам. Шаг 4: Говорите на языке выгоды. · Забудьте про сложные термины вроде «трансформерные архитектуры». Клиенту важно не КАК это работает, а ЧТО он получит. · Показывайте не технологию, а решение конкретной бизнес-проблемы: «Наш ИИ снижает нагрузку на кол-центр на 40%» или «Сокращает время проверки документов с 2 часов до 10 минут». 📊 Главный секрет: Сегментируйте клиентов правильно Нельзя работать со всеми одинаково. Делите рынок на сегменты: · По отрасли: · Банки: нужны системы для проверки на мошенничество и скоринга. · Ритейл: системы рекомендаций и прогнозирования спроса. · Телеком: прогнозирование оттока клиентов. · По размеру бизнеса: · Крупный бизнес: нужны сложные, кастомные решения. · Средний бизнес: готовые «коробочные» продукты. · Стартапы: гибкие и недорогие инструменты для быстрого роста. · По готовности к инновациям: · Пионеры: купят первыми, им интересна сама технология. · Консерваторы: им нужны готовые кейсы и расчёт окупаемости (ROI). Вывод: Российский B2B-рынок ИИ это не хаос, а сложная, но понятная экосистема. Успех здесь зависит