🔥 MLSec vs MLSecOps: КТО ЗАЩИЩАЕТ МОДЕЛЬ, А КТО — ИНФРАСТРУКТУРУ
В прошлом посте мы разбирали, кто такой AI Security Engineer и зачем он нужен бизнесу, но если вы строите свои модели (ML), одного "универсального солдата" вам не хватит.
В зрелых компаниях (BigTech, FinTech) это минимум три специальности. Сегодня разбираем две главные: MLSec и MLSecOps.
Почему это важно:
Модель может быть математически безопасной, но если её доставили в прод через скомпрометированный CI/CD — она уже оружие против вас. И наоборот: защищённая инфраструктура не спасёт от атаки, когда модель обманывают "шумом" на картинке.
🧠 MLSec (Machine Learning Security) — защита алгоритмов
Это математик-параноик. Он рассматривает модель не как софт, а как функцию, которую можно "хакнуть" через входные данные.
С чем он борется:
🔻 Evasion Attacks (атаки уклонения) — злоумышленник добавляет невидимый шум на фото, и автопилот видит знак "80" вместо "Стоп".
🔻 Model Extraction (кража модели) — через серию запросов хакер восстанавливает архитектуру и параметры вашей модели (привет, конкурентам)
🔻 Data Poisoning (отравление данных) — незаметная порча обучающей выборке. Модель работает отлично, пока не увидит специальный триггер-ключ.
Реальность: MLSec — это уровень PhD (кандидата наук). Это дорого и сложно. Если вы не OpenAI или банк, скорее всего, вы не наймете такого человека в штат.
⚙️ MLSecOps (ML Security Operations) — защищает инфраструктуру
Это инженер по автоматизации на стероидах. Его не волнует математика модели. Его задача — гарантировать, что модель собрана из чистого кода, подписана и доставлена без подмены.
С чем он борется:
🔻 Supply Chain атаки (атаки на цепочку поставок) — популярные библиотеки для машинного обучения могут содержать вредоносный код. Сканирование зависимостей — базовая гигиена
🔻 Model Drift как индикатор атаки — если точность модели внезапно упала, это не всегда "плохие данные". Возможно, кто-то целенаправленно отравил входной поток
🔻 Подмена модели в проде — без криптографической подписи злоумышленник может заменить вашу модель на свою прямо в облачной инфраструктуре
Философия: "Shift Left for ML" — безопасность начинается на этапе сбора данных, а не перед релизом. MLSecOps автоматизирует проверки в CI/CD (Непрерывная доставка/Непрерывное развертывание): если модель не прошла проверку (например, не подписана или содержит уязвимые зависимости) — она не попадёт в прод.
Реальность: MLSecOps нужен всем, кто деплоит модели. Даже если у вас простой ML-сервис.
🤝Как они работают вместе
Этап дизайна:
MLSec советует архитектуру модели, устойчивую к атакам через искажённые данные.
Этап обучения:
MLSecOps настраивает автоматику: проверка данных на отравление, сканирование файлов модели, криптографическая подпись.
Этап эксплуатации:
MLSec проводит adversarial testing — подаёт модели искажённые данные, чтобы проверить её устойчивость к математическим атакам.
MLSecOps мониторит аномалии. Если что-то не так — автоматический откат на безопасную версию.
Главное правило: Эти специалисты не могут работать изолированно. Модель без безопасного конвейера — это бомба с часовым механизмом. Конвейер без защиты самой модели — это сейф с гранатой внутри.
📚 База знаний (Must Know):
📕 MITRE ATLAS — матрица реальных тактик атак на ИИ.
📕 OWASP ML Security Top 10 — главные риски классического ML.
📕 NIST AI RMF — золотой стандарт управления рисками ИИ (стандарт США, де-факто мировой).
В 2025 году защита ИИ — это не "поставить антивирус". Это математика + процессы + инфраструктура. Защита одного без другого — иллюзия.
https://vk.com/ai_hack_lab
В прошлом посте мы разбирали, кто такой AI Security Engineer и зачем он нужен бизнесу, но если вы строите свои модели (ML), одного "универсального солдата" вам не хватит.
В зрелых компаниях (BigTech, FinTech) это минимум три специальности. Сегодня разбираем две главные: MLSec и MLSecOps.
Почему это важно:
Модель может быть математически безопасной, но если её доставили в прод через скомпрометированный CI/CD — она уже оружие против вас. И наоборот: защищённая инфраструктура не спасёт от атаки, когда модель обманывают "шумом" на картинке.
🧠 MLSec (Machine Learning Security) — защита алгоритмов
Это математик-параноик. Он рассматривает модель не как софт, а как функцию, которую можно "хакнуть" через входные данные.
С чем он борется:
🔻 Evasion Attacks (атаки уклонения) — злоумышленник добавляет невидимый шум на фото, и автопилот видит знак "80" вместо "Стоп".
🔻 Model Extraction (кража модели) — через серию запросов хакер восстанавливает архитектуру и параметры вашей модели (привет, конкурентам)
🔻 Data Poisoning (отравление данных) — незаметная порча обучающей выборке. Модель работает отлично, пока не увидит специальный триггер-ключ.
Реальность: MLSec — это уровень PhD (кандидата наук). Это дорого и сложно. Если вы не OpenAI или банк, скорее всего, вы не наймете такого человека в штат.
⚙️ MLSecOps (ML Security Operations) — защищает инфраструктуру
Это инженер по автоматизации на стероидах. Его не волнует математика модели. Его задача — гарантировать, что модель собрана из чистого кода, подписана и доставлена без подмены.
С чем он борется:
🔻 Supply Chain атаки (атаки на цепочку поставок) — популярные библиотеки для машинного обучения могут содержать вредоносный код. Сканирование зависимостей — базовая гигиена
🔻 Model Drift как индикатор атаки — если точность модели внезапно упала, это не всегда "плохие данные". Возможно, кто-то целенаправленно отравил входной поток
🔻 Подмена модели в проде — без криптографической подписи злоумышленник может заменить вашу модель на свою прямо в облачной инфраструктуре
Философия: "Shift Left for ML" — безопасность начинается на этапе сбора данных, а не перед релизом. MLSecOps автоматизирует проверки в CI/CD (Непрерывная доставка/Непрерывное развертывание): если модель не прошла проверку (например, не подписана или содержит уязвимые зависимости) — она не попадёт в прод.
Реальность: MLSecOps нужен всем, кто деплоит модели. Даже если у вас простой ML-сервис.
🤝Как они работают вместе
Этап дизайна:
MLSec советует архитектуру модели, устойчивую к атакам через искажённые данные.
Этап обучения:
MLSecOps настраивает автоматику: проверка данных на отравление, сканирование файлов модели, криптографическая подпись.
Этап эксплуатации:
MLSec проводит adversarial testing — подаёт модели искажённые данные, чтобы проверить её устойчивость к математическим атакам.
MLSecOps мониторит аномалии. Если что-то не так — автоматический откат на безопасную версию.
Главное правило: Эти специалисты не могут работать изолированно. Модель без безопасного конвейера — это бомба с часовым механизмом. Конвейер без защиты самой модели — это сейф с гранатой внутри.
📚 База знаний (Must Know):
📕 MITRE ATLAS — матрица реальных тактик атак на ИИ.
📕 OWASP ML Security Top 10 — главные риски классического ML.
📕 NIST AI RMF — золотой стандарт управления рисками ИИ (стандарт США, де-факто мировой).
В 2025 году защита ИИ — это не "поставить антивирус". Это математика + процессы + инфраструктура. Защита одного без другого — иллюзия.
https://vk.com/ai_hack_lab
🔥3❤2
🔥 Очень интересный видеообзор новых возможностей одной из ведущих российских платформ управления большими данными от компании TData
Разумеется, без грамотного управления большими данными (Data Governance) качественный MLSecOps невозможен. Поэтому я в свободные минуты активно изучаю и такие решения, развиваю сотрудничество с лидерами российского рынка (в том числе и с компанией TData). Лично мне эта компания давно нравится за открытость, высокую экспертизу и клиентоориентированность. Ребята четко видят тренды и развивают их. А также уверенно внедряют ИИ в свои решения.
Поставил себе цель больше погрузиться в их продукты в 2026 году, интегрировать решения от TData в нашу учебную программу с международным участием по подготовке Data Steward.
Ссылка на видео: https://rutube.ru/video/696ce699153fd91a4af9442dc6790d84
Всем желающим узнать больше про эту платформу рекомендую еще один видеообзор по ссылке: https://rutube.ru/video/246cf81ed991f99efd92392e4b649986
Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
Разумеется, без грамотного управления большими данными (Data Governance) качественный MLSecOps невозможен. Поэтому я в свободные минуты активно изучаю и такие решения, развиваю сотрудничество с лидерами российского рынка (в том числе и с компанией TData). Лично мне эта компания давно нравится за открытость, высокую экспертизу и клиентоориентированность. Ребята четко видят тренды и развивают их. А также уверенно внедряют ИИ в свои решения.
Поставил себе цель больше погрузиться в их продукты в 2026 году, интегрировать решения от TData в нашу учебную программу с международным участием по подготовке Data Steward.
Ссылка на видео: https://rutube.ru/video/696ce699153fd91a4af9442dc6790d84
Всем желающим узнать больше про эту платформу рекомендую еще один видеообзор по ссылке: https://rutube.ru/video/246cf81ed991f99efd92392e4b649986
Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
RUTUBE
Что нового в платформе TData
Выступление Григория Бокштейна, директора департамента поддержки продаж TData, на форуме «Data & AI Talks 6.0 - конференция про данные и ИИ».
Тема:
Что нового в платформе TData
Рассмотрены вопросы:
Планы развития компании TData и продуктовой линейки
Современные…
Тема:
Что нового в платформе TData
Рассмотрены вопросы:
Планы развития компании TData и продуктовой линейки
Современные…
🔥5
⭐️ Обсуждение безопасности ИИ с Сергеем Зыбневым
Сегодня в Москве мне удалось пересечься с Сергеем Зыбневым (на фото он справа), основателем каналов @poxek и @poxek_ai, одним из ведущих специалистов компании "Бастион" и автором множества статей на тему обеспечения безопасности ИИ и информационной безопасности в целом.
На встрече мы обсудили с ним темы актуальности непрерывного обучения на фоне стремительно меняющегося ландшафта ИИ-систем и ИИ-угроз, обозначили проблемы экспоненциального роста кибератак и поступательного усложнения ИИ-систем. Также мы затронули квантовое шифрование и пост-квантовую безопасность ИИ-систем. При этом Сергей дал мне ряд ценных советов по дальнейшему развитию в направлении MLSecOps.
Ещё поговорили про современные компании в сфере кибербеза, обсудили передовые технологии и ценные активности отдельных специалистов в AI Sequrity и AI Safety. Несколько раз возвращались к теме AI Governance и его компонентов.
Очень радует, что в свои 22 года Сергей прекрасно понимает архитектуру, разработку, информационную безопасность, машинное обучение и ряд других направлений IT, принимает участие в передовых российских разработках, часто выступает на ведущих конференциях. Это один из ведущих национальных экспертов по безопасности ИИ, который постоянно, ежедневно обучается, хорошо владеет нормативно-правовой базой и вносит активный вклад в развитие российского MLSecOps.
Благодарю его за продуктивную встречу и желаю дальнейших успехов!
Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
https://vk.com/wall-210601538_1958
Сегодня в Москве мне удалось пересечься с Сергеем Зыбневым (на фото он справа), основателем каналов @poxek и @poxek_ai, одним из ведущих специалистов компании "Бастион" и автором множества статей на тему обеспечения безопасности ИИ и информационной безопасности в целом.
На встрече мы обсудили с ним темы актуальности непрерывного обучения на фоне стремительно меняющегося ландшафта ИИ-систем и ИИ-угроз, обозначили проблемы экспоненциального роста кибератак и поступательного усложнения ИИ-систем. Также мы затронули квантовое шифрование и пост-квантовую безопасность ИИ-систем. При этом Сергей дал мне ряд ценных советов по дальнейшему развитию в направлении MLSecOps.
Ещё поговорили про современные компании в сфере кибербеза, обсудили передовые технологии и ценные активности отдельных специалистов в AI Sequrity и AI Safety. Несколько раз возвращались к теме AI Governance и его компонентов.
Очень радует, что в свои 22 года Сергей прекрасно понимает архитектуру, разработку, информационную безопасность, машинное обучение и ряд других направлений IT, принимает участие в передовых российских разработках, часто выступает на ведущих конференциях. Это один из ведущих национальных экспертов по безопасности ИИ, который постоянно, ежедневно обучается, хорошо владеет нормативно-правовой базой и вносит активный вклад в развитие российского MLSecOps.
Благодарю его за продуктивную встречу и желаю дальнейших успехов!
Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
https://vk.com/wall-210601538_1958
VK
MLSECOPS | AI GOVERNANCE | IT TRENDS. Пост со стены.
⭐ Обсуждение безопасности ИИ с Сергеем Зыбневым
Сегодня в Москве мне удалось пересечься с Сер... Смотрите полностью ВКонтакте.
Сегодня в Москве мне удалось пересечься с Сер... Смотрите полностью ВКонтакте.
🔥5👏3
⭐️ MLSecOps — на пути к доверенному искусственному интеллекту
С утра изучил новую статью Академии Selectel про MLSecOps.
В начале статьи автор (Андрей Давид, руководитель продуктов клиентской безопасности) подчёркивает, что машинное обучение всё чаще применяется в критических системах — от обнаружения угроз до автономного транспорта и медицины, где ошибки моделей могут привести к серьёзным рискам. Поэтому нужны специализированные практики уже за пределами традиционного DevSecOps. Даются ценные и свежие статистические данные, важные результаты исследований.
Далее нам предлагается определение MLSecOps — это инженерная дисциплина, интегрирующая принципы информационной безопасности в MLOps для создания доверенных ML-систем с контролем данных, моделей и инфраструктуры. Автор делает фокус на уникальных артефактах ML: датасетах, весах моделей, процессах обучения и мониторинге, показывая, что угрозы вроде отравления данных или состязательных атак требуют отслеживаемости.
Отдельное внимание уделяется применению ML в кибербезопасности. Машинное обучение усиливает обнаружение угроз, анализ трафика и автоматизацию реагирования, но само становится мишенью: от кражи моделей до backdoor-атак и дрейфа данных. Приводятся примеры evasion-атак на дорожные знаки и подчёркивается необходимость защиты GPU-серверов, CI/CD-пайплайнов и хранилищ, со ссылкой на случаи утечек десятков тысяч незащищённых моделей.
Ключевые угрозы и практики, выделенные в статье:
1. Data Poisoning и Model Extraction. То есть злоумышленники отравляют данные или копируют модели. Как защиты предлагаются валидация источников, версионирование и, конечно, контроль доступов.
2. Adversarial Attacks. Незаметные искажения входов. Меры защиты — тестирование устойчивости и мониторинг уверенности модели.
3. Инфраструктура. Здесь стандартно разграничение ролей, secure by design и моделирование угроз по OpenSSF.
Лично меня особенно порадовало, что в статье подтвердилось мое видение на атаки membership inference и model inversion (на тему которых было сломано немало копий), а именно: "В реальных атаках такие методы пока встречаются редко и чаще рассматриваются как исследовательские, однако их нужно учитывать при моделировании угроз безопасности."
В конечном счете автор призывает начинать с фундамента: стандартизации среды, аудита инструментов и гранулярных прав, чтобы ML в кибербезопасности было не только мощным, но и надёжным.
Обязательно читаем, погружаемся, обдумываем. Ссылка на полную версию: https://selectel.ru/blog/mlsecops
Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
С утра изучил новую статью Академии Selectel про MLSecOps.
В начале статьи автор (Андрей Давид, руководитель продуктов клиентской безопасности) подчёркивает, что машинное обучение всё чаще применяется в критических системах — от обнаружения угроз до автономного транспорта и медицины, где ошибки моделей могут привести к серьёзным рискам. Поэтому нужны специализированные практики уже за пределами традиционного DevSecOps. Даются ценные и свежие статистические данные, важные результаты исследований.
Далее нам предлагается определение MLSecOps — это инженерная дисциплина, интегрирующая принципы информационной безопасности в MLOps для создания доверенных ML-систем с контролем данных, моделей и инфраструктуры. Автор делает фокус на уникальных артефактах ML: датасетах, весах моделей, процессах обучения и мониторинге, показывая, что угрозы вроде отравления данных или состязательных атак требуют отслеживаемости.
Отдельное внимание уделяется применению ML в кибербезопасности. Машинное обучение усиливает обнаружение угроз, анализ трафика и автоматизацию реагирования, но само становится мишенью: от кражи моделей до backdoor-атак и дрейфа данных. Приводятся примеры evasion-атак на дорожные знаки и подчёркивается необходимость защиты GPU-серверов, CI/CD-пайплайнов и хранилищ, со ссылкой на случаи утечек десятков тысяч незащищённых моделей.
Ключевые угрозы и практики, выделенные в статье:
1. Data Poisoning и Model Extraction. То есть злоумышленники отравляют данные или копируют модели. Как защиты предлагаются валидация источников, версионирование и, конечно, контроль доступов.
2. Adversarial Attacks. Незаметные искажения входов. Меры защиты — тестирование устойчивости и мониторинг уверенности модели.
3. Инфраструктура. Здесь стандартно разграничение ролей, secure by design и моделирование угроз по OpenSSF.
Лично меня особенно порадовало, что в статье подтвердилось мое видение на атаки membership inference и model inversion (на тему которых было сломано немало копий), а именно: "В реальных атаках такие методы пока встречаются редко и чаще рассматриваются как исследовательские, однако их нужно учитывать при моделировании угроз безопасности."
В конечном счете автор призывает начинать с фундамента: стандартизации среды, аудита инструментов и гранулярных прав, чтобы ML в кибербезопасности было не только мощным, но и надёжным.
Обязательно читаем, погружаемся, обдумываем. Ссылка на полную версию: https://selectel.ru/blog/mlsecops
Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
Академия Selectel
Что такое MLSecOps и как машинное обучение применяется в кибербезопасности
Как машинное обучение применяется в кибербезопасности и зачем нужен MLSecOps. Чем рискует бизнес при внедрении ML в ИБ-решения и как обезопасить себя от атак.
🔥4
⭐️ Дорогие друзья, коллеги, подписчики!
Вот и завершается 2025 год, очень динамичный, сложный, незабываемый! Для всех нас он стал вызовом, в основном, потому, что мы стремительно менялись, адаптировались, создавали новые процессы и технологии.
Мы входим в 2026 год - и он будет еще более динамичным, технологичным, потребует всех возможных ресурсов, максимальной энергии и предельной дисциплины для победы.
В течение этого года я продолжал учиться по 3-4 часа в день, делился некоторыми знаниями в блогах. Параллельно запустил и улучшил ряд IT-проектов, разработал серию небольших технологических решений. Все это оказалось востребованным, все усилия окупились в разы.
Уверен, каждый из вас также продолжает идти к поставленным целям, непрерывно учиться, работать над собой. Желаю вам реализации новых проектов, технологий, автоматизаций. Веры в себя, веры в айтишку, автоматизацию, роботизацию и инженерию.
И, конечно, желаю здоровья крепкого, поддержки ваших идей со стороны родных и близких, радости в каждом прожитом дне, преданности своим идеям и мечтам.
Спасибо за все ваши вопросы, советы и лайки! Мы вместе идем на самую вершину MLSecOps, мы обязательно пройдем этот путь до конца! Вы лучшие, самые талантливые, остаюсь на связи...
...с теплом и верой в каждого,
ваш Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
Вот и завершается 2025 год, очень динамичный, сложный, незабываемый! Для всех нас он стал вызовом, в основном, потому, что мы стремительно менялись, адаптировались, создавали новые процессы и технологии.
Мы входим в 2026 год - и он будет еще более динамичным, технологичным, потребует всех возможных ресурсов, максимальной энергии и предельной дисциплины для победы.
В течение этого года я продолжал учиться по 3-4 часа в день, делился некоторыми знаниями в блогах. Параллельно запустил и улучшил ряд IT-проектов, разработал серию небольших технологических решений. Все это оказалось востребованным, все усилия окупились в разы.
Уверен, каждый из вас также продолжает идти к поставленным целям, непрерывно учиться, работать над собой. Желаю вам реализации новых проектов, технологий, автоматизаций. Веры в себя, веры в айтишку, автоматизацию, роботизацию и инженерию.
И, конечно, желаю здоровья крепкого, поддержки ваших идей со стороны родных и близких, радости в каждом прожитом дне, преданности своим идеям и мечтам.
Спасибо за все ваши вопросы, советы и лайки! Мы вместе идем на самую вершину MLSecOps, мы обязательно пройдем этот путь до конца! Вы лучшие, самые талантливые, остаюсь на связи...
...с теплом и верой в каждого,
ваш Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
🎄7
⭐️ Российские учёные представили новый прототип квантового компьютера
Российские исследователи сделали значительный шаг в развитии отечественных квантовых технологий. Специалисты Госкорпорации «Росатом» совместно с Московским государственным университетом имени М. В. Ломоносова представили прототип трёхзонного квантового компьютера, рассчитанного на 72 кубита. Одним из ключевых достижений нового устройства стала высокая точность выполнения двухкубитных операций — на уровне 94%.
Это уже третий российский прототип квантового компьютера, преодолевающий отметку в 70 кубитов. Квантовые системы, использующие кубиты, способные находиться в состоянии суперпозиции, обещают качественно увеличить вычислительные возможности при решении особо сложных задач. Однако с ростом числа кубитов традиционно увеличиваются и ошибки в вычислениях, поэтому показатель точности операций является критически важным.
Особенностью нового прототипа стала его трёхзонная архитектура. В устройстве зоны вычислений, долговременного хранения данных и считывания информации разделены и выполняют специализированные функции. Такое инженерное решение повышает стабильность хрупких квантовых состояний и позволяет корректировать логические ошибки. На текущем этапе активны две зоны — вычислений и хранения, а зона считывания будет подключена в следующей версии устройства.
Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1961
Российские исследователи сделали значительный шаг в развитии отечественных квантовых технологий. Специалисты Госкорпорации «Росатом» совместно с Московским государственным университетом имени М. В. Ломоносова представили прототип трёхзонного квантового компьютера, рассчитанного на 72 кубита. Одним из ключевых достижений нового устройства стала высокая точность выполнения двухкубитных операций — на уровне 94%.
Это уже третий российский прототип квантового компьютера, преодолевающий отметку в 70 кубитов. Квантовые системы, использующие кубиты, способные находиться в состоянии суперпозиции, обещают качественно увеличить вычислительные возможности при решении особо сложных задач. Однако с ростом числа кубитов традиционно увеличиваются и ошибки в вычислениях, поэтому показатель точности операций является критически важным.
Особенностью нового прототипа стала его трёхзонная архитектура. В устройстве зоны вычислений, долговременного хранения данных и считывания информации разделены и выполняют специализированные функции. Такое инженерное решение повышает стабильность хрупких квантовых состояний и позволяет корректировать логические ошибки. На текущем этапе активны две зоны — вычислений и хранения, а зона считывания будет подключена в следующей версии устройства.
Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1961
VK
MLSECOPS | AI GOVERNANCE | НИКОЛАЙ ПАВЛОВ. Пост со стены.
⭐ Российские учёные представили новый прототип квантового компьютера
Российские исследователи... Смотрите полностью ВКонтакте.
Российские исследователи... Смотрите полностью ВКонтакте.
🔥5⚡1
⭐️ 10 интересных фактов о квантовых технологиях
Факт 1. Кубит одновременно равен 0 и 1
В отличие от обычного бита (0 или 1), квантовый бит — кубит — может находиться в состоянии суперпозиции, то есть быть и 0, и 1 одновременно. Благодаря этому квантовый компьютер с 50 кубитами может обрабатывать больше вариантов, чем атомов в известной Вселенной!
Факт 2. Запутанность - связанность частиц на огромных расстояниях
Две запутанные частицы связаны так, что изменение состояния одной мгновенно влияет на другую, даже если они на противоположных концах Земли. Эйнштейн называл это «жутким действием на расстоянии».
Факт 3. Квантовые компьютеры не взламывают всё подряд
Они не заменяют обычные компьютеры, а решают очень специфические задачи: моделирование молекул, оптимизация логистики, взлом некоторых типов шифрования (например, RSA) — но не все.
Факт 4. Россия строит квантовый интернет
В рамках нацпроекта «Цифровая экономика» Россия разрабатывает квантовую связь — сеть, в которой данные передаются с помощью фотонов и защищены на физическом уровне от прослушивания.
Факт 5. Квантовые часы максимально точные
Самые точные квантовые часы (оптические атомные) за 15 миллиардов лет отстанут меньше чем на одну секунду. Это помогает уточнить GPS, проверить теорию относительности и даже находить подземные залежи полезных ископаемых.
Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1962
Факт 1. Кубит одновременно равен 0 и 1
В отличие от обычного бита (0 или 1), квантовый бит — кубит — может находиться в состоянии суперпозиции, то есть быть и 0, и 1 одновременно. Благодаря этому квантовый компьютер с 50 кубитами может обрабатывать больше вариантов, чем атомов в известной Вселенной!
Факт 2. Запутанность - связанность частиц на огромных расстояниях
Две запутанные частицы связаны так, что изменение состояния одной мгновенно влияет на другую, даже если они на противоположных концах Земли. Эйнштейн называл это «жутким действием на расстоянии».
Факт 3. Квантовые компьютеры не взламывают всё подряд
Они не заменяют обычные компьютеры, а решают очень специфические задачи: моделирование молекул, оптимизация логистики, взлом некоторых типов шифрования (например, RSA) — но не все.
Факт 4. Россия строит квантовый интернет
В рамках нацпроекта «Цифровая экономика» Россия разрабатывает квантовую связь — сеть, в которой данные передаются с помощью фотонов и защищены на физическом уровне от прослушивания.
Факт 5. Квантовые часы максимально точные
Самые точные квантовые часы (оптические атомные) за 15 миллиардов лет отстанут меньше чем на одну секунду. Это помогает уточнить GPS, проверить теорию относительности и даже находить подземные залежи полезных ископаемых.
Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1962
VK
MLSECOPS | AI GOVERNANCE | НИКОЛАЙ ПАВЛОВ. Пост со стены.
⭐ 10 интересных фактов о квантовых технологиях
Факт 1. Кубит одновременно равен 0 и 1
В о... Смотрите полностью ВКонтакте.
Факт 1. Кубит одновременно равен 0 и 1
В о... Смотрите полностью ВКонтакте.
🔥3⚡2
Channel name was changed to «MLSecOps | AI Governance | IT Trends»
⭐️ AI Governance в 2026 году
AI Governance — это набор методов, принципов, правил и практик, которые помогают компаниям эффективно и ответственно управлять созданием, развитием и использованием системами искусственного интеллекта (ИИ-системами).
Долгосрочная цель AI Governance — обеспечить безопасность, этичность и экономическую пользу ИИ-систем, охватив все возможные процессы компании ИИ-автоматизацией.
Основные принципы AI Governance:
1. Прозрачность. Обеспечение прозрачности процессов принятия решений и выдачи результатов ИИ.
2. Ответственность. Установление того, кто или что (например, компания) несёт ответственность за результаты, которые выдаёт ИИ.
3. Справедливость. Гарантия того, что ИИ не дискриминирует никакие группы по характеристикам чувствительных данных.
4. Соответствие законодательству. Соблюдение законов и нормативных актов, связанных с защитой данных и этическими стандартами ИИ.
5. Эффективность. ИИ должен внедряться не "ради ИИ", а для достижения измеримых бизнес-результатов с учётом получения окупаемости в установленный период времени.
Основные задачи AI Governance:
1. Стратегическое выравнивание целей и технологий. ИИ-проекты должны решать конкретные бизнес-задачи, а их цели согласованы с общими целями компании.
2. Управление рисками. Необходимо заранее учитывать риски — от неточностей и сбоев до регуляторных ограничений и этических аспектов.
3. Контроль качества данных. AI Governance предполагает активную работу с данными, в том числе проверку на bias (систематические смещения), обеспечение конфиденциальности и соответствие законам о данных.
4. Активное вовлечение людей. ИИ не должен работать в вакууме — важно определить, где нужен человеческий контроль.
5. Обеспечение соответствия нормативно-правовому регулированию. ИИ-системы должны соответствовать не только действующему законодательству, но требованиям отрасли, а также внутренним регламентам компании и при необходимости требованиям контрагентов (если это закреплено в договорных отношениях).
Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1963
AI Governance — это набор методов, принципов, правил и практик, которые помогают компаниям эффективно и ответственно управлять созданием, развитием и использованием системами искусственного интеллекта (ИИ-системами).
Долгосрочная цель AI Governance — обеспечить безопасность, этичность и экономическую пользу ИИ-систем, охватив все возможные процессы компании ИИ-автоматизацией.
Основные принципы AI Governance:
1. Прозрачность. Обеспечение прозрачности процессов принятия решений и выдачи результатов ИИ.
2. Ответственность. Установление того, кто или что (например, компания) несёт ответственность за результаты, которые выдаёт ИИ.
3. Справедливость. Гарантия того, что ИИ не дискриминирует никакие группы по характеристикам чувствительных данных.
4. Соответствие законодательству. Соблюдение законов и нормативных актов, связанных с защитой данных и этическими стандартами ИИ.
5. Эффективность. ИИ должен внедряться не "ради ИИ", а для достижения измеримых бизнес-результатов с учётом получения окупаемости в установленный период времени.
Основные задачи AI Governance:
1. Стратегическое выравнивание целей и технологий. ИИ-проекты должны решать конкретные бизнес-задачи, а их цели согласованы с общими целями компании.
2. Управление рисками. Необходимо заранее учитывать риски — от неточностей и сбоев до регуляторных ограничений и этических аспектов.
3. Контроль качества данных. AI Governance предполагает активную работу с данными, в том числе проверку на bias (систематические смещения), обеспечение конфиденциальности и соответствие законам о данных.
4. Активное вовлечение людей. ИИ не должен работать в вакууме — важно определить, где нужен человеческий контроль.
5. Обеспечение соответствия нормативно-правовому регулированию. ИИ-системы должны соответствовать не только действующему законодательству, но требованиям отрасли, а также внутренним регламентам компании и при необходимости требованиям контрагентов (если это закреплено в договорных отношениях).
Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1963
VK
MLSECOPS | AI GOVERNANCE | IT TRENDS. Пост со стены.
⭐ AI Governance в 2026 году
AI Governance — это набор методов, принципов, правил и практик, к... Смотрите полностью ВКонтакте.
AI Governance — это набор методов, принципов, правил и практик, к... Смотрите полностью ВКонтакте.
🔥5⚡2
⭐️ Безопасная и отказоустойчивая архитектура автономных ИИ-агентов и киберфизических ИИ-систем
Современные автономные ИИ-агенты и киберфизические ИИ-системы (от беспилотного транспорта и умных электросетей до медицинских роботов и промышленных контроллеров) всё чаще принимают решения, напрямую влияющие на жизнь, здоровье, экономику и национальную безопасность. В современных условиях вопросы безопасности и отказоустойчивости перестают быть вспомогательными и становятся центральными при проектировании, развёртывании и сопровождении таких систем.
При этом главная проблема заключается в том, что ИИ-системы, особенно автономные, функционируют в условиях высокой неопределённости: данные могут меняться, сенсоры — выходить из строя или банально загрязняться, внешняя среда — вести себя очень непредсказуемо, а злоумышленники — целенаправленно атаковать сотнями разных способов уязвимости моделей или инфраструктуры. При этом физические последствия сбоев могут быть катастрофическими. Поэтому архитектура таких систем должна быть изначально ориентирована не на максимальную производительность, а на безопасность, отказоустойчивость, верифицируемость и контролируемость.
Важно учитывать, что работа над безопасной системой начинается ещё на этапе планирования. Здесь необходимо чётко определить критичность реализуемых системой функций, уровень допустимой автономности, границы ответственности ИИ и человека, а также формализовать требования к надёжности, объяснимости и этической приемлемости. Важно провести оценку потенциального воздействия ИИ (т.н. AI Impact assessment), аналогичную оценке защиты персональных данных, чтобы выявить риски до начала разработки. Эти риски также следует оценить, как минимум экспертно, с расчётом их потенциального ущерба.
На этапе проектирования закладываются архитектурные принципы отказоустойчивости. Система должна быть модульной: восприятие, планирование, принятие решений и исполнение технологически разделяются, изолируются и защищаются. Каждый компонент должен иметь резервирование или rollback-механизм — например, при потере уверенности в решении ИИ передаёт управление человеку или переходит в упрощённый, но безопасный режим работы (либо на более раннюю версию). Использование цифровых двойников и симуляций, если это возможно, позволяет заранее протестировать поведение системы в экстремальных условиях, включая отказы оборудования и кибератаки.
Особое внимание уделяется защите данных и моделей. Обучающие данные должны быть верифицированы, сбалансированы и защищены от отравления. При этом проверка на отравление, безусловно, остается. Модели обучаются с учётом робастности — например, на основе синтетических данных или через доменную рандомизацию, чтобы сохранять устойчивость к искажённым или нестандартным входным сигналам. Все версии моделей и данных подписываются, версионируются и хранятся в защищённых репозиториях.
В процессе эксплуатации безопасность обеспечивается непрерывным мониторингом. Система отслеживает смещение данных, задержки инференса, аномалии в поведении и целостность исполняемого окружения. При обнаружении отклонений она должна иметь возможность динамически переключаться на резервную модель, снижать уровень автономности или инициировать аварийную остановку. При этом, стандартно, запускаются алертинги.
После развёртывания начинается этап аудита. Он включает как автоматизированную проверку соответствия нормативным требованиям (например, российским национальным ГОСТам по безопасности и отказоустойчивости ИИ), так и ручной разбор инцидентов. Важно, чтобы из каждого сбоя извлекался урок (т.н. postmortem): корневые причины должны быть проанализированы, а выводы строго интегрированы в цикл разработки для улучшения будущих версий.
Ключевые роли в обеспечении безопасности автономных ИИ-агентов и киберфизических ИИ-систем играют интеграция MLSecOps и AI Governance.
1. MLSecOps отвечает за техническую гигиену: сканирование моделей на уязвимости, управление жизненным циклом, защиту CI/CD-конвейеров.
Современные автономные ИИ-агенты и киберфизические ИИ-системы (от беспилотного транспорта и умных электросетей до медицинских роботов и промышленных контроллеров) всё чаще принимают решения, напрямую влияющие на жизнь, здоровье, экономику и национальную безопасность. В современных условиях вопросы безопасности и отказоустойчивости перестают быть вспомогательными и становятся центральными при проектировании, развёртывании и сопровождении таких систем.
При этом главная проблема заключается в том, что ИИ-системы, особенно автономные, функционируют в условиях высокой неопределённости: данные могут меняться, сенсоры — выходить из строя или банально загрязняться, внешняя среда — вести себя очень непредсказуемо, а злоумышленники — целенаправленно атаковать сотнями разных способов уязвимости моделей или инфраструктуры. При этом физические последствия сбоев могут быть катастрофическими. Поэтому архитектура таких систем должна быть изначально ориентирована не на максимальную производительность, а на безопасность, отказоустойчивость, верифицируемость и контролируемость.
Важно учитывать, что работа над безопасной системой начинается ещё на этапе планирования. Здесь необходимо чётко определить критичность реализуемых системой функций, уровень допустимой автономности, границы ответственности ИИ и человека, а также формализовать требования к надёжности, объяснимости и этической приемлемости. Важно провести оценку потенциального воздействия ИИ (т.н. AI Impact assessment), аналогичную оценке защиты персональных данных, чтобы выявить риски до начала разработки. Эти риски также следует оценить, как минимум экспертно, с расчётом их потенциального ущерба.
На этапе проектирования закладываются архитектурные принципы отказоустойчивости. Система должна быть модульной: восприятие, планирование, принятие решений и исполнение технологически разделяются, изолируются и защищаются. Каждый компонент должен иметь резервирование или rollback-механизм — например, при потере уверенности в решении ИИ передаёт управление человеку или переходит в упрощённый, но безопасный режим работы (либо на более раннюю версию). Использование цифровых двойников и симуляций, если это возможно, позволяет заранее протестировать поведение системы в экстремальных условиях, включая отказы оборудования и кибератаки.
Особое внимание уделяется защите данных и моделей. Обучающие данные должны быть верифицированы, сбалансированы и защищены от отравления. При этом проверка на отравление, безусловно, остается. Модели обучаются с учётом робастности — например, на основе синтетических данных или через доменную рандомизацию, чтобы сохранять устойчивость к искажённым или нестандартным входным сигналам. Все версии моделей и данных подписываются, версионируются и хранятся в защищённых репозиториях.
В процессе эксплуатации безопасность обеспечивается непрерывным мониторингом. Система отслеживает смещение данных, задержки инференса, аномалии в поведении и целостность исполняемого окружения. При обнаружении отклонений она должна иметь возможность динамически переключаться на резервную модель, снижать уровень автономности или инициировать аварийную остановку. При этом, стандартно, запускаются алертинги.
После развёртывания начинается этап аудита. Он включает как автоматизированную проверку соответствия нормативным требованиям (например, российским национальным ГОСТам по безопасности и отказоустойчивости ИИ), так и ручной разбор инцидентов. Важно, чтобы из каждого сбоя извлекался урок (т.н. postmortem): корневые причины должны быть проанализированы, а выводы строго интегрированы в цикл разработки для улучшения будущих версий.
Ключевые роли в обеспечении безопасности автономных ИИ-агентов и киберфизических ИИ-систем играют интеграция MLSecOps и AI Governance.
1. MLSecOps отвечает за техническую гигиену: сканирование моделей на уязвимости, управление жизненным циклом, защиту CI/CD-конвейеров.
⚡3🔥3
2. AI Governance задаёт этические и правовые рамки: принципы прозрачности, недискриминации, распределения ответственности. Вместе они формируют двойную защиту — техническую и нормативную.
В перспективе архитектура автономных ИИ-систем должна эволюционировать от просто отказоустойчивой к «антихрупкой» — способной не только выдерживать удары, но и укрепляться за счёт них. Это, на мой взгляд, предполагает самообучение на инцидентах, адаптацию к новым угрозам и коллективную устойчивость в сетях взаимодействующих агентов.
В заключение отмечу, что создание безопасных и отказоустойчивых автономных ИИ-систем — это не инженерная задача в узком смысле, а масштабный вызов, требующий системного мышления, междисциплинарного подхода и глубокой ответственности.
Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
В перспективе архитектура автономных ИИ-систем должна эволюционировать от просто отказоустойчивой к «антихрупкой» — способной не только выдерживать удары, но и укрепляться за счёт них. Это, на мой взгляд, предполагает самообучение на инцидентах, адаптацию к новым угрозам и коллективную устойчивость в сетях взаимодействующих агентов.
В заключение отмечу, что создание безопасных и отказоустойчивых автономных ИИ-систем — это не инженерная задача в узком смысле, а масштабный вызов, требующий системного мышления, междисциплинарного подхода и глубокой ответственности.
Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
🔥5⚡2
⭐️ В свободное время на каникулах провел серию встреч по безопасной работе с нейронными сетями с ребятами в детском лагере
Ежегодно интерес детей к этому важному направлению растёт. И крайне важно уже сегодня учить их самым современным и полезным цифровым навыкам. В этот раз удалось заинтересовать даже самых юных детей, 7-8 лет, что доказывает - в современных школах и детских лагерях прямо сейчас уже с первого класса можно и нужно запускать такие кружки, проводить целевые уроки, создавать технические лаборатории по формированию цифровых навыков!
Некоторые ребята особенно активно погружались в нейронные сети, проявляли искренний интерес, за что им отдельное спасибо!
Мне хочется верить, что в будущем каждый ребенок будет идти в ногу с ускоряющимся технологическим прогрессом и сможет выстоять в конкурентной борьбе. Будет заниматься полезным для людей и страны делом. Сможет передать полученные знания далее, другим поколениям.
До новых встреч!
Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
Ежегодно интерес детей к этому важному направлению растёт. И крайне важно уже сегодня учить их самым современным и полезным цифровым навыкам. В этот раз удалось заинтересовать даже самых юных детей, 7-8 лет, что доказывает - в современных школах и детских лагерях прямо сейчас уже с первого класса можно и нужно запускать такие кружки, проводить целевые уроки, создавать технические лаборатории по формированию цифровых навыков!
Некоторые ребята особенно активно погружались в нейронные сети, проявляли искренний интерес, за что им отдельное спасибо!
Мне хочется верить, что в будущем каждый ребенок будет идти в ногу с ускоряющимся технологическим прогрессом и сможет выстоять в конкурентной борьбе. Будет заниматься полезным для людей и страны делом. Сможет передать полученные знания далее, другим поколениям.
До новых встреч!
Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
❤5🔥3
⭐️ Новогодний эфир «Безопасность и интерпретируемость моделей»
На новогоднем онлайн-эфире о безопасности и интерпретируемости моделей машинного обучения обсудим ключевые тренды AI Security 2025 года, различия между safety и security, практику применения guardrails, steering и RLHF, а также роль интерпретируемости в защите моделей. Формат живого обсуждения с ответами на вопросы участников.
Топовые спикеры:
🔥 Сабрина Садиех – Исследователь в области XAI, магистрантка ВШЭ, автор канала Data Blog
🔥 Евгений Кокуйкин – Руководитель AI Security Lab Talent Hub, CEO HiveTrace
Темы:
+ Безопасность моделей. Какие подходы и методы стали ключевыми в 2025 году и какие тренды будут определять развитие дальше.
+ Различие safety и security. Почему эти понятия важно разделять на практике.
+ Guardrails, steering и RLHF. Плюсы, минусы и границы применимости методов.
+ Роль интерпретируемости в задачах безопасности моделей.
В формате живого обсуждения мы также ответим на вопросы участников.
Когда: 8 января, 14:00 по Москве.
Ссылка на регистрацию: https://aisecuritylab.timepad.ru/event/3751600
Очень рекомендую всем подключиться и принять участие!
Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
На новогоднем онлайн-эфире о безопасности и интерпретируемости моделей машинного обучения обсудим ключевые тренды AI Security 2025 года, различия между safety и security, практику применения guardrails, steering и RLHF, а также роль интерпретируемости в защите моделей. Формат живого обсуждения с ответами на вопросы участников.
Топовые спикеры:
🔥 Сабрина Садиех – Исследователь в области XAI, магистрантка ВШЭ, автор канала Data Blog
🔥 Евгений Кокуйкин – Руководитель AI Security Lab Talent Hub, CEO HiveTrace
Темы:
+ Безопасность моделей. Какие подходы и методы стали ключевыми в 2025 году и какие тренды будут определять развитие дальше.
+ Различие safety и security. Почему эти понятия важно разделять на практике.
+ Guardrails, steering и RLHF. Плюсы, минусы и границы применимости методов.
+ Роль интерпретируемости в задачах безопасности моделей.
В формате живого обсуждения мы также ответим на вопросы участников.
Когда: 8 января, 14:00 по Москве.
Ссылка на регистрацию: https://aisecuritylab.timepad.ru/event/3751600
Очень рекомендую всем подключиться и принять участие!
Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
aisecuritylab.timepad.ru
Новогодний эфир «Безопасность и интерпретируемость моделей» / События на TimePad.ru
Новогодний онлайн-эфир о безопасности и интерпретируемости моделей машинного обучения. Обсудим ключевые тренды AI Security 2025 года, различия между safety и security, практику применения guardrails, steering и RLHF, а также роль интерпретируемости в защите…
🔥7👏1
🎄 Дорогие коллеги и друзья!
Сердечно поздравляю вас с Рождеством Христовым! 🙏
В эпоху ИИ оставайтесь теми, кто хранит разум, совесть и надежду, непрерывно обучается, гарантируя безопасность, отказоустойчивость и служение высоких технологий на благо людям и России!
Желаю вам и вашим близким счастья, мира, веры в лучшее, вдохновения в работе и огромных сил, чтобы строить будущее.
С праздником!✨
Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
Сердечно поздравляю вас с Рождеством Христовым! 🙏
В эпоху ИИ оставайтесь теми, кто хранит разум, совесть и надежду, непрерывно обучается, гарантируя безопасность, отказоустойчивость и служение высоких технологий на благо людям и России!
Желаю вам и вашим близким счастья, мира, веры в лучшее, вдохновения в работе и огромных сил, чтобы строить будущее.
С праздником!✨
Архитектор MLSecOps
Николай Павлов
🎄4❤1
MLSecOps | AI Governance | IT Trends
⭐️ Новогодний эфир «Безопасность и интерпретируемость моделей» На новогоднем онлайн-эфире о безопасности и интерпретируемости моделей машинного обучения обсудим ключевые тренды AI Security 2025 года, различия между safety и security, практику применения guardrails…
Эфир начинается! Ссылка на подключение: https://us06web.zoom.us/j/84061449320?pwd=q9oLPX9i4NNTRhHeOKCXIJYUAwC3ta.1
Zoom
Join our Cloud HD Video Meeting
Zoom is the leader in modern enterprise cloud communications.
🔥4⚡2
Forwarded from Data Blog
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Привет, друзья! А вот и наш вчерашний эфир. ☺️
На нём было всё — от конструктивного обсуждения, до случайных вольных художников. Последних пришлось вырезать, ибо свастика, элементы биологии и правописание глаголов в нецензурном контексте — не тема эфира. Зато как было весело в онлайне!
Прошлись по всем темам:
1. Безопасность моделей: какие подходы и методы стали ключевыми в 2025 году и какие тренды будут определять развитие дальше.
2. Safety vs Security: почему эти понятия важно чётко различать на практике.
3. Guardrails, steering и RLHF: сильные стороны, ограничения и границы применимости.
4. Роль интерпретируемости в задачах безопасности моделей.
+ обсудили, как же весело делать рисерч, узнали некоторые детали о разметке данных, обсудили тему необходимости интерпретиуремости и подумали, есть ли в ней прибыль.
Спасибо слушателям за вопросы и комментарии!
Надеюсь, встретимся ещё неоднократно!
Ваш,
Дата-автор! 🤗
На нём было всё — от конструктивного обсуждения, до случайных вольных художников. Последних пришлось вырезать, ибо свастика, элементы биологии и правописание глаголов в нецензурном контексте — не тема эфира. Зато как было весело в онлайне!
Прошлись по всем темам:
1. Безопасность моделей: какие подходы и методы стали ключевыми в 2025 году и какие тренды будут определять развитие дальше.
2. Safety vs Security: почему эти понятия важно чётко различать на практике.
3. Guardrails, steering и RLHF: сильные стороны, ограничения и границы применимости.
4. Роль интерпретируемости в задачах безопасности моделей.
+ обсудили, как же весело делать рисерч, узнали некоторые детали о разметке данных, обсудили тему необходимости интерпретиуремости и подумали, есть ли в ней прибыль.
Спасибо слушателям за вопросы и комментарии!
Надеюсь, встретимся ещё неоднократно!
Ваш,
Дата-автор! 🤗
🔥7
⭐️ 2026 назвали годом настоящей монетизации искусственного интеллекта. AI Governance в топе
Мировой рынок искусственного интеллекта стоит на пороге качественного сдвига. Если предыдущие годы были посвящены шумихе, фундаментальным прорывам и пилотным запускам, то 2026-й, по единодушному мнению экспертов, станет временем, когда ИИ начнёт приносить реальные деньги в масштабах всей экономики. Как отмечает аналитик Дэн Айвз, человечество вступает в «год монетизации ИИ», когда построенная инфраструктура начнёт активно использоваться как предприятиями, так и конечными потребителями, генерируя измеримый финансовый поток.
Этот прогноз основан на наблюдаемом ускорении бизнеса, связанного с ИИ, и ожидании, что ИТ-директора и руководители компаний в ближайшее время перейдут от этапа определения возможностей к этапу их широкого и глубокого внедрения. Западные аналитики подчёркивают, что текущий рост — это не признак «пузыря», а лишь самые ранние стадии долгосрочной технологической революции, которая будет разворачиваться в течение всего следующего десятилетия.
Подтверждением этой тенденции служат и глобальные прогнозы расходов. Согласно данным, в 2026 году мировые инвестиции в искусственный интеллект впервые в истории превысят отметку в 2 триллиона долларов. Этот рост будет обеспечен не только транснациональными технологическими корпорациями, но и гораздо более широким кругом предприятий из различных отраслей, которые начнут массово интегрировать ИИ в свою основную инфраструктуру — от смартфонов и персональных компьютеров до корпоративных систем и производственных линий.
Однако скорость этого перехода будет неравномерной и будет зависеть от региональных экономических условий, регуляторной среды и, что критически важно, от доступа к квалифицированным кадрам. Это объясняется тем, что не каждая компания сможет или захочет проводить масштабную и дорогостоящую модернизацию одинаковыми темпами, что создаст новый ландшафт конкурентных преимуществ.
Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1970
Мировой рынок искусственного интеллекта стоит на пороге качественного сдвига. Если предыдущие годы были посвящены шумихе, фундаментальным прорывам и пилотным запускам, то 2026-й, по единодушному мнению экспертов, станет временем, когда ИИ начнёт приносить реальные деньги в масштабах всей экономики. Как отмечает аналитик Дэн Айвз, человечество вступает в «год монетизации ИИ», когда построенная инфраструктура начнёт активно использоваться как предприятиями, так и конечными потребителями, генерируя измеримый финансовый поток.
Этот прогноз основан на наблюдаемом ускорении бизнеса, связанного с ИИ, и ожидании, что ИТ-директора и руководители компаний в ближайшее время перейдут от этапа определения возможностей к этапу их широкого и глубокого внедрения. Западные аналитики подчёркивают, что текущий рост — это не признак «пузыря», а лишь самые ранние стадии долгосрочной технологической революции, которая будет разворачиваться в течение всего следующего десятилетия.
Подтверждением этой тенденции служат и глобальные прогнозы расходов. Согласно данным, в 2026 году мировые инвестиции в искусственный интеллект впервые в истории превысят отметку в 2 триллиона долларов. Этот рост будет обеспечен не только транснациональными технологическими корпорациями, но и гораздо более широким кругом предприятий из различных отраслей, которые начнут массово интегрировать ИИ в свою основную инфраструктуру — от смартфонов и персональных компьютеров до корпоративных систем и производственных линий.
Однако скорость этого перехода будет неравномерной и будет зависеть от региональных экономических условий, регуляторной среды и, что критически важно, от доступа к квалифицированным кадрам. Это объясняется тем, что не каждая компания сможет или захочет проводить масштабную и дорогостоящую модернизацию одинаковыми темпами, что создаст новый ландшафт конкурентных преимуществ.
Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1970
VK
MLSECOPS | AI GOVERNANCE | IT TRENDS. Пост со стены.
⭐ 2026 назвали годом настоящей монетизации искусственного интеллекта. AI Governance в топе
Ми... Смотрите полностью ВКонтакте.
Ми... Смотрите полностью ВКонтакте.
🔥7
⭐️ RT.DataGovernance
С утра в понедельник я продолжаю погружение в технологии по управлению большими данными. И на очереди RT.DataGovernance от компании TData, важный инструмент, позволяющий улучшать качество процессов MLSecOps и AI Governance.
RT.DataGovernance - это инструмент, предназначенный для:
+ документирования данных
+ совместной работы с данными
+ повышения их прозрачности и доступности для бизнеса
+ обеспечения согласованной работы бизнес-подразделений и ИТ-специалистов
Включает в себя:
1. Каталог данных - модуль для сбора и хранения метаданных, который предоставляет информацию о имеющихся данных в компании, их актуальности и доступности.
2. Бизнес-глоссарий - инструмент для согласования и утверждения терминологии компании, единый «источник правды» для бизнес-терминов.
3. Реестр отчетов - каталог инфосервисов, реализованных в корпоративных хранилищах компании. Содержит информацию об атрибутном составе, ссылках на отчет\заявках на доступ, инструментах визуализации, глубине доступности и другой немаловажной пользовательской информации.
4. Реестр универсальных объектов - это модуль, позволяющий пользователям проектировать реестры для управления данными, задавать им необходимую аналитику, настраивать связи, процессы согласования, отображать сквозные связи с остальными элементами.
5. Бизнес-портал - портал для бизнес-пользователей, который позволяет оперативно искать и анализировать данные компании. Портал служит единой точкой входа для изучения данных и обучения работы с данными.
Является проводником в развитии data driven культуры компании.
6. Data Lineage - модуль, содержащий информацию о потоке данных в хранилище от источника до средства визуализации.
7. Data Quality - решение, которое позволяет на уровне настраиваемых бизнес-правил проводить анализ качества данных, обеспечивает реализацию типовых и сложных проверок, формирование и рассылку отчетов об ошибках в данных, визуализацию результатов проверок на дашбордах.
Преимущества RT.DataGovernance:
+ Программный продукт внесен в единый реестр отечественного ПО Минцифры России (реестровая запись №6751 от 09.06.2020)
+ Решение основных проблем в рабочих процессах сотрудников по управлению данными
+ Интуитивно понятный интерфейс удобен для технических специалистов и для бизнес-пользователей
+ Успешное внедрение инструмента в территориально распределённой компании численностью более 100 тысяч человек
+ Автоматизация процессов работы с помощью ИИ
+ Гибкая настройка под задачи клиента при внедрении системы управления данными
Более подробная информация здесь: https://tdata.tech/products/datagovernance
Архитектор MLSecOps и AI Governance
Николай Павлов
С утра в понедельник я продолжаю погружение в технологии по управлению большими данными. И на очереди RT.DataGovernance от компании TData, важный инструмент, позволяющий улучшать качество процессов MLSecOps и AI Governance.
RT.DataGovernance - это инструмент, предназначенный для:
+ документирования данных
+ совместной работы с данными
+ повышения их прозрачности и доступности для бизнеса
+ обеспечения согласованной работы бизнес-подразделений и ИТ-специалистов
Включает в себя:
1. Каталог данных - модуль для сбора и хранения метаданных, который предоставляет информацию о имеющихся данных в компании, их актуальности и доступности.
2. Бизнес-глоссарий - инструмент для согласования и утверждения терминологии компании, единый «источник правды» для бизнес-терминов.
3. Реестр отчетов - каталог инфосервисов, реализованных в корпоративных хранилищах компании. Содержит информацию об атрибутном составе, ссылках на отчет\заявках на доступ, инструментах визуализации, глубине доступности и другой немаловажной пользовательской информации.
4. Реестр универсальных объектов - это модуль, позволяющий пользователям проектировать реестры для управления данными, задавать им необходимую аналитику, настраивать связи, процессы согласования, отображать сквозные связи с остальными элементами.
5. Бизнес-портал - портал для бизнес-пользователей, который позволяет оперативно искать и анализировать данные компании. Портал служит единой точкой входа для изучения данных и обучения работы с данными.
Является проводником в развитии data driven культуры компании.
6. Data Lineage - модуль, содержащий информацию о потоке данных в хранилище от источника до средства визуализации.
7. Data Quality - решение, которое позволяет на уровне настраиваемых бизнес-правил проводить анализ качества данных, обеспечивает реализацию типовых и сложных проверок, формирование и рассылку отчетов об ошибках в данных, визуализацию результатов проверок на дашбордах.
Преимущества RT.DataGovernance:
+ Программный продукт внесен в единый реестр отечественного ПО Минцифры России (реестровая запись №6751 от 09.06.2020)
+ Решение основных проблем в рабочих процессах сотрудников по управлению данными
+ Интуитивно понятный интерфейс удобен для технических специалистов и для бизнес-пользователей
+ Успешное внедрение инструмента в территориально распределённой компании численностью более 100 тысяч человек
+ Автоматизация процессов работы с помощью ИИ
+ Гибкая настройка под задачи клиента при внедрении системы управления данными
Более подробная информация здесь: https://tdata.tech/products/datagovernance
Архитектор MLSecOps и AI Governance
Николай Павлов
tdata.tech
RT.DataGovernance – инструмент документирования данных.
RT.DataGovernance включает Бизнес-Глоссарий, Дата Каталог (ДатаКаталог, Каталог Данных, DataCatalog), Реестр отчетов, Data Lineage и др. модули
🔥7
⭐️ Цифровые тренды 2026: как AI, гипер-автоматизация и новые CRM изменят бизнес в России
Январь 2026 года окончательно стер границу между «футурологией» и бизнес-реальностью. То, что еще вчера казалось экспериментами техногигантов - генеративный ИИ в отделе продаж, гипер-автоматизация рутины и предиктивная аналитика - сегодня становится гигиеническим минимумом для выживания на рынке. Российский бизнес, работающий в условиях кадрового голода и жесткой конкуренции, больше не может позволить себе роскошь игнорировать цифровую трансформацию.
Если 2025 год был годом «пилотов» и тестов, то 2026-й - это год масштабирования и внедрения. Компании, которые продолжат вести клиентов в Excel или использовать CRM как простую записную книжку, рискуют безнадежно отстать от конкурентов, вооруженных нейросетями и роботами.
1. Эра AI-агентов и цифровых ассистентов
Если 2024-2025 годы прошли под знаком экспериментов с ChatGPT, то 2026 год знаменует переход к Agentic AI (Агентному ИИ). По данным аналитиков Gartner и McKinsey, бизнес больше не нуждается в чат-ботах, которые просто "болтают". Рынку нужны автономные AI-агенты, способные не просто генерировать текст, а совершать действия: планировать встречи, запускать бизнес-процессы и управлять сделками.
В российских реалиях флагманом этого тренда стал Битрикс24 CoPilot. Это уже не просто текстовый помощник, а полноценный цифровой сотрудник, встроенный в ядро CRM. В отличие от разрозненных нейросетей, он работает внутри вашего безопасного контура и имеет доступ к контексту бизнеса.
Что умеет AI-ассистент в 2026 году:
+ Автоматическое заполнение CRM (Call-to-Card). CoPilot слушает запись звонка менеджера, транскрибирует её в текст, выделяет ключевые договоренности (бюджет, сроки, боли) и сам разносит данные по полям карточки сделки. Менеджер экономит до 40 минут в день на рутине.
+ AI-скоринг и предиктивная аналитика. Нейросеть анализирует историю коммуникации и присваивает лиду балл «вероятности покупки». Система сама подскажет РОПу: «Этот клиент "перегрет", срочно звоните, а этот - просто мониторит рынок».
+ Генерация саммари (Meeting Notes). После часового зума с командой AI формирует краткое резюме: о чем договорились, кто ответственный и какие дедлайны. Протокол встречи готов через 5 секунд после её окончания. Инвестиция в AI сегодня - это не погоня за модой, а единственный способ масштабировать продажи без линейного роста штата. В 2026 году побеждает не тот, у кого больше менеджеров, а тот, чьи менеджеры усилены нейросетями.
Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1972
Январь 2026 года окончательно стер границу между «футурологией» и бизнес-реальностью. То, что еще вчера казалось экспериментами техногигантов - генеративный ИИ в отделе продаж, гипер-автоматизация рутины и предиктивная аналитика - сегодня становится гигиеническим минимумом для выживания на рынке. Российский бизнес, работающий в условиях кадрового голода и жесткой конкуренции, больше не может позволить себе роскошь игнорировать цифровую трансформацию.
Если 2025 год был годом «пилотов» и тестов, то 2026-й - это год масштабирования и внедрения. Компании, которые продолжат вести клиентов в Excel или использовать CRM как простую записную книжку, рискуют безнадежно отстать от конкурентов, вооруженных нейросетями и роботами.
1. Эра AI-агентов и цифровых ассистентов
Если 2024-2025 годы прошли под знаком экспериментов с ChatGPT, то 2026 год знаменует переход к Agentic AI (Агентному ИИ). По данным аналитиков Gartner и McKinsey, бизнес больше не нуждается в чат-ботах, которые просто "болтают". Рынку нужны автономные AI-агенты, способные не просто генерировать текст, а совершать действия: планировать встречи, запускать бизнес-процессы и управлять сделками.
В российских реалиях флагманом этого тренда стал Битрикс24 CoPilot. Это уже не просто текстовый помощник, а полноценный цифровой сотрудник, встроенный в ядро CRM. В отличие от разрозненных нейросетей, он работает внутри вашего безопасного контура и имеет доступ к контексту бизнеса.
Что умеет AI-ассистент в 2026 году:
+ Автоматическое заполнение CRM (Call-to-Card). CoPilot слушает запись звонка менеджера, транскрибирует её в текст, выделяет ключевые договоренности (бюджет, сроки, боли) и сам разносит данные по полям карточки сделки. Менеджер экономит до 40 минут в день на рутине.
+ AI-скоринг и предиктивная аналитика. Нейросеть анализирует историю коммуникации и присваивает лиду балл «вероятности покупки». Система сама подскажет РОПу: «Этот клиент "перегрет", срочно звоните, а этот - просто мониторит рынок».
+ Генерация саммари (Meeting Notes). После часового зума с командой AI формирует краткое резюме: о чем договорились, кто ответственный и какие дедлайны. Протокол встречи готов через 5 секунд после её окончания. Инвестиция в AI сегодня - это не погоня за модой, а единственный способ масштабировать продажи без линейного роста штата. В 2026 году побеждает не тот, у кого больше менеджеров, а тот, чьи менеджеры усилены нейросетями.
Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1972
VK
MLSECOPS | AI GOVERNANCE | IT TRENDS. Пост со стены.
⭐ Цифровые тренды 2026: как AI, гипер-автоматизация и новые CRM изменят бизнес в России
Январ... Смотрите полностью ВКонтакте.
Январ... Смотрите полностью ВКонтакте.
🔥5😁2
⭐️ Когда примут закон об ИИ в России: регулирование, безопасность и доверенный ИИ
Привет, мои дорогие и самые талантливые друзья!
С ужасом для себя обнаружил, что 27 декабря пропустил крайне важный и очень классный вебинар на AM Live по направлениям MLSecOps и AI Governance с Дмитрием Служенкиным — секретарём Консорциума исследований безопасности технологий искусственного интеллекта про регулирование ИИ в России. Исправляюсь. Спикер говорит очень доступным, понятным языком и вебинар рекомендован для всех без исключения!
На этом вебинаре обсуждают, когда появится закон об искусственном интеллекте, что такое доверенный ИИ и зачем государству нужны правила для алгоритмов.
Разбирают, почему безопасность ИИ начинается не с чат-ботов, а с данных, архитектуры, контроля и ответственности, и какие требования могут появиться для применения ИИ в госсистемах, КИИ и бизнесе.
Обсуждаются и ключевые риски искусственного интеллекта:
— галлюцинации ИИ и проблему «чёрного ящика»
— объяснимость моделей (XAI) и контроль принятия решений
— подходы к защите: модель-цензор, DLP, защита информации
— как ИИ меняет кибербезопасность и снижает порог входа для атак
Отдельно поговорили о том, как устроено регулирование ИИ в мире (ЕС, США, Китай) и чем отличается российская модель — от этических кодексов и стандартов до возможной сертификации и требований для критически важных систем.
Ссылка на вебинар: https://vkvideo.ru/video-21732035_456241688
Дружно откладываем все дела. Запускаем видео. Внимательно смотрим. Фиксируем себе новые и важные моменты.
Архитектор MLSecOps и AI Governance
Николай Павлов
Привет, мои дорогие и самые талантливые друзья!
С ужасом для себя обнаружил, что 27 декабря пропустил крайне важный и очень классный вебинар на AM Live по направлениям MLSecOps и AI Governance с Дмитрием Служенкиным — секретарём Консорциума исследований безопасности технологий искусственного интеллекта про регулирование ИИ в России. Исправляюсь. Спикер говорит очень доступным, понятным языком и вебинар рекомендован для всех без исключения!
На этом вебинаре обсуждают, когда появится закон об искусственном интеллекте, что такое доверенный ИИ и зачем государству нужны правила для алгоритмов.
Разбирают, почему безопасность ИИ начинается не с чат-ботов, а с данных, архитектуры, контроля и ответственности, и какие требования могут появиться для применения ИИ в госсистемах, КИИ и бизнесе.
Обсуждаются и ключевые риски искусственного интеллекта:
— галлюцинации ИИ и проблему «чёрного ящика»
— объяснимость моделей (XAI) и контроль принятия решений
— подходы к защите: модель-цензор, DLP, защита информации
— как ИИ меняет кибербезопасность и снижает порог входа для атак
Отдельно поговорили о том, как устроено регулирование ИИ в мире (ЕС, США, Китай) и чем отличается российская модель — от этических кодексов и стандартов до возможной сертификации и требований для критически важных систем.
Ссылка на вебинар: https://vkvideo.ru/video-21732035_456241688
Дружно откладываем все дела. Запускаем видео. Внимательно смотрим. Фиксируем себе новые и важные моменты.
Архитектор MLSecOps и AI Governance
Николай Павлов
VK Видео
Когда примут закон об ИИ в России: регулирование, безопасность и доверенный ИИ
Регулирование ИИ в России выходит на новый уровень. Когда появится закон об искусственном интеллекте, что такое доверенный ИИ и зачем государству нужны правила для алгоритмов — обсуждаем в новом выпуске AM Live. В этом подкасте разбираем, почему безопасность…
🔥5
Forwarded from PWN AI (Artyom Semenov)
Привет.
Мы с известными вам авторами каналов по AI Security решили провести стрим по AI Security.
Кто будет:
Евгений Кокуйкин - @kokuykin
Борис Захир - @borismlsec
Владислав Тушканов - @llmsecurity
И вы.
Запись будет, но лучше конечно же в лайфе.
Хотели бы поболтать, пообщаться, поотвечать на ваши интересные вопросы по теме и кое-что рассказать(не будем спойлерить, Борис)
Когда: 19:00, в эту субботу. В зуме (ссылка будет во время стрима в этом посте).
Кстати вопросы можете задавать сейчас в комментариях.
Мы с известными вам авторами каналов по AI Security решили провести стрим по AI Security.
Кто будет:
Евгений Кокуйкин - @kokuykin
Борис Захир - @borismlsec
Владислав Тушканов - @llmsecurity
И вы.
Запись будет, но лучше конечно же в лайфе.
Хотели бы поболтать, пообщаться, поотвечать на ваши интересные вопросы по теме и кое-что рассказать(не будем спойлерить, Борис)
Когда: 19:00, в эту субботу. В зуме (ссылка будет во время стрима в этом посте).
Кстати вопросы можете задавать сейчас в комментариях.
🔥9