В прямом эфире AM Live разберём, как встроить безопасность в жизненный цикл ИИ: от защиты данных и моделей до мониторинга атак в продакшене. Покажем реальные примеры adversarial-атак и poisoning, обсудим, как компании выстраивают процессы MLSecOps, какие инструменты работают сегодня и как избежать типичных ошибок. Только практические кейсы, честный анализ и опыт экспертов, которые уже защищают ИИ-системы в реальных проекта
Программа
Основы MLSecOps и картина угроз
Простыми словами: что такое MLSecOps и зачем он появился?
Чем MLSecOps отличается от MLOps/DevSecOps
Если сравнивать - в традиционной ИБ мы в первую защищаем сеть и пользователей; в MLSecOps кого мы защищаем в первую очередь: данные, модель или бизнес-процессы?
Где в вашем проекте сейчас «боль» - данные, обучение, деплой или мониторинг?
Какие ключевые категории атак сейчас самые распространенные?
Можно ли сказать, что drift и слабый мониторинг - это сегодня главные двери для атак?
Если бы вам завтра запретили записывать логи запросов к модели - почему это было бы катастрофой?
Практика: как защищать ML-пайплайны
Как проверить происхождение данных: реально ли сегодня внедрить полноценный data provenance в ML-пайплайне?
Какие практики валидации входных данных работают лучше всего в боевых условиях?
Подписание датасетов и DLP для данных - это рабочие методы или формальность?
Как обнаружить «незаметное» отравление (backdoor) в датасете? Что эффективнее: метрики качества, выделенные audit-сеты или red-team-подход?
Насколько adversarial training реально повышает устойчивость моделей, и где его границы?
Какие robustness-тесты и fuzzing сегодня применяются для ML-моделей?
Как использование Explainable AI помогает отбраковывать аномалии и «объяснять» ошибки?
Нужно ли регулярно сканировать модели на вредоносные фрагменты или небезопасные сериализации? Кто это делает на практике?
Есть ли риск, что усиленная защита модели ухудшает её точность или скорость работы?
Какие ML-метрики в продакшене наиболее показательны для безопасности: распределение входов, поведение, latency-спайки или что-то ещё?
Как на практике детектировать дрейф модели: автоматикой или через ручной анализ?
Что из практики MLDR (Machine Learning Detection & Response) уже работает, а что пока остаётся теорией?
Как правильно интегрировать сигналы от моделей в SOC или CTEM? Когда стоит эскалировать model-alert как полноценный инцидент?
Насколько реально заменить часть работы SOC-аналитика алертами от ML-моделей? Это экономия времени или рост ложных срабатываний?
Кому в компании должно принадлежать «право последнего слова», если модель и SOC дают разные сигналы?
Будущее и прогнозы
Какие технологии станут драйверами MLSecOps в ближайшие 2–3 года - model scanning, ML-firewalls, explainability или что-то новое?
Кто в компании должен стать «владельцем безопасности ML» - SOC, ML-инженеры или появится новая роль MLSecOps?
Ваш прогноз: через 3 года MLSecOps станет стандартом в индустрии или останется нишевой практикой?
Если бюджет ограничен - куда вложить в 2026 году: безопасность данных, hardening моделей или мониторинг?
Где появятся первые регуляторные требования к MLSecOps - в финансовом секторе, госсекторе или ИТ-компаниях?
Какие первые компании или отрасли, на ваш взгляд, реально внедрят MLSecOps как стандарт?
Программа
Основы MLSecOps и картина угроз
Простыми словами: что такое MLSecOps и зачем он появился?
Чем MLSecOps отличается от MLOps/DevSecOps
Если сравнивать - в традиционной ИБ мы в первую защищаем сеть и пользователей; в MLSecOps кого мы защищаем в первую очередь: данные, модель или бизнес-процессы?
Где в вашем проекте сейчас «боль» - данные, обучение, деплой или мониторинг?
Какие ключевые категории атак сейчас самые распространенные?
Можно ли сказать, что drift и слабый мониторинг - это сегодня главные двери для атак?
Если бы вам завтра запретили записывать логи запросов к модели - почему это было бы катастрофой?
Практика: как защищать ML-пайплайны
Как проверить происхождение данных: реально ли сегодня внедрить полноценный data provenance в ML-пайплайне?
Какие практики валидации входных данных работают лучше всего в боевых условиях?
Подписание датасетов и DLP для данных - это рабочие методы или формальность?
Как обнаружить «незаметное» отравление (backdoor) в датасете? Что эффективнее: метрики качества, выделенные audit-сеты или red-team-подход?
Насколько adversarial training реально повышает устойчивость моделей, и где его границы?
Какие robustness-тесты и fuzzing сегодня применяются для ML-моделей?
Как использование Explainable AI помогает отбраковывать аномалии и «объяснять» ошибки?
Нужно ли регулярно сканировать модели на вредоносные фрагменты или небезопасные сериализации? Кто это делает на практике?
Есть ли риск, что усиленная защита модели ухудшает её точность или скорость работы?
Какие ML-метрики в продакшене наиболее показательны для безопасности: распределение входов, поведение, latency-спайки или что-то ещё?
Как на практике детектировать дрейф модели: автоматикой или через ручной анализ?
Что из практики MLDR (Machine Learning Detection & Response) уже работает, а что пока остаётся теорией?
Как правильно интегрировать сигналы от моделей в SOC или CTEM? Когда стоит эскалировать model-alert как полноценный инцидент?
Насколько реально заменить часть работы SOC-аналитика алертами от ML-моделей? Это экономия времени или рост ложных срабатываний?
Кому в компании должно принадлежать «право последнего слова», если модель и SOC дают разные сигналы?
Будущее и прогнозы
Какие технологии станут драйверами MLSecOps в ближайшие 2–3 года - model scanning, ML-firewalls, explainability или что-то новое?
Кто в компании должен стать «владельцем безопасности ML» - SOC, ML-инженеры или появится новая роль MLSecOps?
Ваш прогноз: через 3 года MLSecOps станет стандартом в индустрии или останется нишевой практикой?
Если бюджет ограничен - куда вложить в 2026 году: безопасность данных, hardening моделей или мониторинг?
Где появятся первые регуляторные требования к MLSecOps - в финансовом секторе, госсекторе или ИТ-компаниях?
Какие первые компании или отрасли, на ваш взгляд, реально внедрят MLSecOps как стандарт?