Системы на базе ИИ становятся основой современных цифровых продуктов - от рекомендательных движков до автономных решений и интеллектуальной аналитики. Но по мере их внедрения возникает всё больше вопросов по безопасности.

AI/ML — это не просто код. Это данные, логика и инфраструктура, которые становятся новой атакуемой поверхностью.

Основные угрозы: • Data poisoning: внедрение вредоносных или некорректных данных на этапе обучения • Model evasion: манипуляции входными данными для обхода логики модели • Model extraction: попытки скопировать модель или извлечь конфиденциальную информацию • Уязвимости инфраструктуры: небезопасные API, контейнеры, библиотеки и CI/CD-пайплайны

Почему это важно: AI-модели всё чаще принимают решения, влияющие на пользователей, бизнес-процессы и безопасность. И любая манипуляция моделью - это не просто ошибка, а потенциальная уязвимость.

Как Вы обеспечиваете безопасность моделей и окружения ?