Связаться с нами
Безопасность ИИ на практике: как защитить корпоративные ИИ-системы от рисков до внедрения
Компании внедряют LLM и ИИ-агентов в продукты и внутренние процессы быстрее, чем успевают закрывать связанные с ними риски: утечки данных через промпты, атаки на модели и API, уязвимости в ИИ-инфраструктуре, отсутствие контроля над тем, какие данные уходят во внешние сервисы.
На вебинаре разберём, из чего складывается безопасность ИИ в реальной инфраструктуре, как оценивать и выбирать защитные решения на основе бенчмарков, и как выглядит комплексная защита ИИ-контура на практике — от прокси-шлюза до специализированных продуктов класса AI Security.
во вступительном слове разберём, какие угрозы безопасности ИИ сегодня наиболее критичны для бизнеса, чтобы вы могли расставить приоритеты и аргументированно обсуждать ИИ-риски с руководством и командой.
на основе бенчмарков по прокси-шлюзу покажем, как объективно оценивать эффективность защиты ИИ-трафика, чтобы вы могли сформировать требования к решению и не полагаться только на маркетинговые обещания вендоров.
разберём продукты AppSec.AIGate и AppSec.GenAI: как они закрывают конкретные сценарии защиты ИИ-контура и встраиваются в существующий AppSec-стек, чтобы вы могли оценить применимость такого подхода в своей инфраструктуре.
AppSec.AIGate
AppSec.GenAI
на демо увидите работу продуктов на реальных сценариях, чтобы понять, как это выглядит не в презентации, а в работе, и что для этого потребуется от вашей команды.
