Безопасность ИИ и приватность данных

Честный разбор того, что AI-ассистенты на самом деле делают с вашими данными: что хранится, что используется для обучения, что означают настройки приватности и какие три изменения стоит сделать сегодня.

Приватность 101: что ChatGPT запоминает, видит и передает

Решить, какие рабочие данные безопасно использовать в AI-инструментах, а какие требуют более строгих контролей.

Новичок в ИИ

8 мин чтения

Практическое руководство по использованию AI на работе без случайной утечки клиентских данных, нарушения политики компании или требований GDPR. Границы, инструменты и привычки.

Приватность и гигиена данных при использовании AI на работе

Применять практические рабочие правила для чувствительных данных, выбора инструмента, хранения и проверки перед использованием AI.

Начинающий

14 мин чтения

Prompt injection - постоянный класс рисков безопасности LLM, а не ошибка написания промпта. Производственное руководство по моделям угроз, границам данных, правам инструментов, регрессионным тестам, мониторингу и реагированию на инциденты.

Prompt injection и безопасность LLM: модели угроз и многоуровневая защита

Построить модель угроз для LLM-workflow и добавить конкретные контроли для недоверенного контента, retrieval, вызовов инструментов, авторизации, мониторинга и реагирования на инциденты.

Еще по этой теме

7 мин

IBM Technology. Объясняет сторону загрузки данных в RAG и агентах: как подготовить PDF и другие файлы, чтобы структура документа, таблицы и макет сохранились для поиска. Это поддерживает предупреждение статьи: качество и безопасность RAG начинаются до embeddings, особенно для сложных бизнес-документов.

Лучший RAG и AI-агенты с Docling

20 мин

Paragon. Проходит через проблему разрешений в production RAG и сравнивает вызовы инструментов, пространства имён, ACL-таблицы и разрешения на основе отношений. Это напрямую поддерживает главное правило статьи: поиск должен возвращать только источники, доступные текущему пользователю.

Права и access control для RAG: глубокий tutorial

48 мин

Arize AI. Объясняет, почему агенты в продакшене ломаются без правильного контекста, данных для оценки, трассировки и доменной экспертизы. Это хорошо ложится на реестр отказов из статьи: отделяйте поиск от рассуждения, определяйте ожидаемые результаты, оценивайте вызовы инструментов и трассируйте ошибки до смены модели.

Как строить надёжных AI-агентов: контекст и evals

33 мин

GOTO Conferences. Связывает Закон ЕС об ИИ с качеством данных, MLOps, документацией и мониторингом после внедрения. Это хорошо поддерживает базовую SME-модель из статьи: работа начинается с понимания системы, данных, владельца, цели и контролей, а не с покупки compliance-платформы.

Руководство AI-инженера: как пережить Закон ЕС об ИИ

11 мин чтения

Качество RAG начинается до retrieval. Руководство по secure ingestion для PDF, OCR, metadata, permissions, source freshness, deletion, malware risk и operational ownership.

Secure document ingestion для RAG: PDF, OCR, metadata и retention

Спроектировать secure document-ingestion pipeline для RAG с permission metadata, OCR quality checks, source freshness, retention rules, deletion behavior и ingestion tests.