Я из HiveTrace – компании, которая делает ИИ безопасным активом для бизнеса. Но здесь я хочу говорить не о нашем продукте, а о рисках ИИ для бизнеса: какие они, почему возникают, как реализуются и что с этим делать.

В 2020–х годах ИИ стал по-настоящему массовым. Компании начали запускать чатботов, помощников, агентов. И почти сразу появились первые кейсы уязвимостей: от невинного хулиганства, когда пользователь заставил чат-бота ругаться матом на свой же бренд, до слива персональных данных и «советов» по фишинговым письмам.

Проблема в том, что подавляющее большинство бизнесов не подозревают, насколько легко обойти защиту LLM. А между тем атаки становятся хитрее: ⚡ многоходовые джейлбрейки, ⚡ скрытые инструкции в тексте, которые меняют поведение агента, ⚡ утечки конфиденциальных данных из-за обработки атакующих промптов, ⚡ кражи системного промпта или активация нежелательных действий модели.

Эти штуки – не теория, это ежедневная практика, которую мы исследуем в лаборатории безопасности ИИ при ИТМО и используем для развития наших продуктов.

Я хочу говорить о рисках и уязвимостях ИИ простым языком. Показывать реальные кейсы. Разбирать, почему LLM-модели ошибаются. Пояснять, что происходит «под капотом» ИИ-агентов. Объяснять, что требуют регуляторы и какие штрафы уже вводятся для компаний.

И главное – помогать бизнесу понимать проблему, а не сталкиваться с ней постфактум.

О чём будут мои посты - Как пользователи «ломают» корпоративные ИИ-чатботы: примеры атак и разбор, почему они срабатывают - Российские и зарубежные кейсы провалов ИИ - Типичные уязвимости моделей: prompt injection, system prompt leakage, harmful content - Работа регуляторов в отношении ИИ - Что с этим делать бизнесу – без технарщины и маркетинговой шелухи - Что происходит и куда всё движется на рынке AI Security

Если вы интегратор, CISO/CTO, ИБ-директор или просто внедряете ИИ, здесь вам наверняка будет интересно и почитать, и высказаться. Если эта тема вам близка, буду рад вашей реакции и диалогу. #ии #инфобезопасность #кибербезопасность