Серия вебинаров

От хаотичного ИИ к измеримой безопасности

ИИ-системы появляются в компаниях быстрее, чем под них успевают выстроить процессы ИБ. За четыре встречи пройдём путь от требований регулятора до практических атак на ML, LLM и AI-агентов. Покажем, как превратить разрозненные ИИ-инициативы в управляемый и проверяемый контур безопасности.

Даты4 встречи, 11 ноября — 2 декабря 2026

Время14:00 МСК, раз в неделю

ФорматОнлайн, бесплатно, по регистрации

Регистрация

От вопроса «зачем» к вопросу «как»

Каждая встреча отвечает на один вопрос и подводит к следующему. Можно прийти на отдельный вебинар, но вместе они формируют полную картину безопасности ИИ для вашей компании.

1Что требует регулятор и где мы находимся11 ноября 2Как ломают LLM и агентов17 ноября 3Как атакуют ML25 ноября 4Как вернуть контроль над ИИ2 декабря

Кому будет полезна серия

CAIOДиректорам по искусственному интеллекту

CISOДиректорам по информационной безопасности

CIOДиректорам по информационным технологиям

AppSecРуководителям направлений безопасной разработки (AppSec, DevSecOps)

Четыре встречи, полная картина

11.11Вебинар 1 из 4 · 14:00 МСК

Шаг 1 · Что требует регулятор и где мы находимся

ИИ под надзором: от требований регулятора к оценке зрелости

Обзор действующих и вступающих требований, кого они касаются и что из них следует для безопасности ИИ-систем. Затем перейдём от требований к оценке текущего состояния: модель зрелости безопасности ИИ-систем, карта развития по доменам, приоритеты мер.

Альбина АскероваРуководитель направления по взаимодействию с регуляторами

Даниил ОтмаховАналитик процессов безопасной разработки

Материал участникам: фреймворк SAIMM 2.0

Требования регуляторов РФАудит зрелостиДорожная картаСвязь с регуляторными требованиями

Требования и уровень зрелости понятны. Дальше: от чего именно защищаться. Начнём с самых заметных систем, LLM и агентов.

17.11Вебинар 2 из 4 · 14:00 МСК

Шаг 2 · Как ломают LLM и агентов

Взламываем LLM и агентов: проверяем не теорию, а реальные сценарии атак

В проде LLM и агенты становятся частью бизнес-процесса, а значит и поверхности атаки. Покажем, как оценить устойчивость ИИ-системы глазами злоумышленника: от векторов атак и модели угроз до пентеста на живом стенде.

Векторы атакМодель, RAG, инструменты агента и окружающая инфраструктура

Модель угрозКто атакует, какими способами и с какими последствиями

ПентестЭксплуатация векторов и оценка устойчивости в реальных условиях

Андрей ОреховРуководитель группы безопасности контейнерных сред

Материал участникам: OWASP Top 10 for LLM на русском

Пентест моделейМоделирование угрозВектор атак

Многие атаки на LLM выросли из атак на классическое машинное обучение. Разберём, как атакуют ML-модели на всех этапах их жизни.

25.11Вебинар 3 из 4 · 14:00 МСК

Шаг 3 · Как атакуют ML

«Да что там ломать?» Атаки на ML-модели на всех этапах их жизни

Как атакуют ML-модели и что сделать, чтобы у атакующего это не получилось. Разберём, как отравляют обучающие данные, как обманывают готовую модель на входе и как атакуют инфраструктуру вокруг неё: с механикой, реальными кейсами и подходами к защите.

ОбучениеОтравление данных и бэкдоры, которые фиксируются в весах

ИнференсОбман модели на входе и кража через запросы к API

ИнфраструктураЗависимости, готовые веса, обход ML-средств защиты

Анна ДаниловаРуководитель направления статического анализа безопасности приложений

MLSecOpsML-пентест

Угрозы понятны. В финале о защите: как вернуть контроль над ИИ, которым сотрудники уже пользуются в обход ИБ.

02.12Вебинар 4 из 4 · 14:00 МСК

Шаг 4 · Как вернуть контроль над ИИ

Теневой ИИ: как вернуть контроль над ИИ, которым сотрудники уже пользуются

Сотрудники уже отправляют в бесплатные нейросети конфиги, логи, код с секретами и документы с ПДн. Разберём, почему запреты не помогают и как AI-шлюз с LLM Firewall возвращает ИБ контроль и видимость.

РискЧувствительные данные уходят в публичные модели и попадают в обучение

АрхитектураAI-шлюз с LLM Firewall, локальные и облачные модели

ПереходЧетыре шага к контролируемому ИИ в компании

Денис ДаниловРуководитель группы обеспечения безопасности приложений

Shadow AIAI-шлюзКорпоративная платформа ИИ