Приватность и гигиена 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.

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

10 мин чтения

Подключение ИИ к вашим реальным инструментам — почте, календарю, CRM — это и прорыв в продуктивности, и риск. Практический гид по интеграциям, которые работают в 2026 году, безопасным паттернам и тем линиям, которые лучше не переходить.

Безопасное подключение ИИ к почте, календарю и CRM

Подключать ИИ к почте, календарям и CRM с минимальными правами, шлюзами подтверждения и аудитным следом.

Еще по этой теме

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

Эксперт

10 мин чтения

Company knowledge assistant безопасен только тогда, когда retrieval соблюдает права доступа. Как проектировать RAG source boundaries, ACL filtering, document ownership, logging, stale-source handling и refusal behavior.

Company knowledge RAG: права доступа, утечки и границы источников

Спроектировать company knowledge RAG с permission-aware retrieval, ownership источников, leakage controls и безопасным refusal behavior.

Эксперт

9 мин чтения

EU AI Act - не только юридическая проблема крупных поставщиков. Практический SME-план для инвентаризации, классификации риска, human oversight, прозрачности, записей о поставщиках и дисциплины внедрения.

EU AI Act для малого и среднего бизнеса: практический план управления

Создать практический базовый уровень AI governance для SME, которое использует AI-инструменты, автоматизации или клиентские системы в ЕС.

Эксперт

10 мин чтения

Локальный AI повзрослел. С Ollama или LM Studio и современным Mac можно запускать способные модели офлайн, бесплатно и приватно. Что работает, что нет и в каких сценариях это действительно даёт выигрыш.

Локальный AI на вашем Mac: Ollama, LM Studio и что реально умеют 7B-модели

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

6 мин чтения

Современный AI читает фото, графики, скриншоты и рукописный текст почти так же легко, как текст. Практический гид: что работает, что нет, и тридцатисекундный чек-лист по приватности перед загрузкой.

Отправлять изображения AI: что можно (и чего не стоит) загружать

Понять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.

6 мин

Kevin Stratvert. Тот же воркфлоу, что и с Ollama, но в GUI: скачать LM Studio, подтянуть модель Llama или Gemma, начать чат, бросить PDF и задавать по нему вопросы. Хорошо для читателей, которые не хотят жить в терминале — также полезно, чтобы прочувствовать, как 1B–3B модель реально показывает себя против более тяжёлой.

LM Studio Tutorial: Run Large Language Models (LLM) on Your Laptop

14 мин

Tech With Tim. Плотное, по делу прохождение по Ollama — установить, скачать модель, начать чат, затем потыкать локальный HTTP API из Python и создать кастомную модель через Modelfile. Покрывает ровно тот воркфлоу, что описывает статья для повседневного использования на Mac, включая то, как думать о размере модели против RAM вашей машины.

Learn Ollama in 15 Minutes - Run LLM Models Locally for FREE

25 мин

IBM Technology. Отъезжает от prompt injection к более широкому OWASP Top 10 для LLM — небезопасная обработка вывода, утечка чувствительной информации, избыточная агентность — ровно тот каталог режимов отказа, который нужно держать в голове, прежде чем выдавать scope на Gmail или HubSpot чему-либо.

OWASP's Top 10 Ways to Attack LLMs: AI Vulnerabilities Exposed

11 мин

IBM Technology. Пример Джеффа Крума с «купи SUV за $1» — самое чистое 10-минутное объяснение того, почему прямой и непрямой prompt injection — это разные проблемы и почему фильтрация не решает полностью ни одну из них. Прямо подходит к тезису статьи: нужны минимальные привилегии scope, выделенный аккаунт под агента и человек в цикле на всех необратимых действиях — а не более хитрый system prompt.

What Is a Prompt Injection Attack?

11 мин

IBM Technology. Это видео ниже нашей обычной планки в 100K просмотров, но заслуживает места: это лучшее короткое объяснение того, почему сотрудник, использующий личный аккаунт ChatGPT для рабочих задач, — это и есть тот самый реальный риск, с которым сталкивается большинство компаний. Подход Крума «не говорите “нет”, скажите “как”» — ровно та же позиция, что и в статье: вы не пытаетесь запретить ИИ, вы пытаетесь сделать безопасное использование настройкой по умолчанию.

What is Shadow AI? The Dark Horse of Cybersecurity Threats

Начинающий

13 мин

IBM Technology. Объяснение Джеффа Крума на световой доске о трёх местах, где генеративный ИИ вносит риск, — данные, модель и использование — и о том, как выглядят правильные контроли для каждого. Полезно для тезиса статьи: «будь осторожнее» — это не ответ; нужно понимать, под какую именно категорию риска вы как сотрудник реально подставляетесь.

How to Secure AI Business Models

Начинающий

93 мин

Theo Von. Секция примерно на двенадцатой минуте, где Альтман признаёт, что у разговоров с ChatGPT нет юридической защиты и OpenAI могут обязать выдать их по судебному запросу, — это самый цитируемый фрагмент по этой теме, и стоит услышать его собственным голосом, а не через новостной клип. Остальная беседа охватывает многое, но именно этот обмен — честный ответ на вопрос, который задаёт статья: «что компания на самом деле делает с тем, что я пишу?»

Sam Altman | This Past Weekend w/ Theo Von #599

4 мин

OpenAI. Четыре минуты, в течение которых человек подносит к камере рукописное линейное уравнение, а ChatGPT ведёт его через решение, не давая готового ответа. Это самое чистое и короткое демо «модель реально видит то, что я ей показываю», и оно описывает рекомендуемые в статье сценарии — рукописные заметки, простая математика, заснятые документы — лучше любого пошагового туториала, что нам встречался.

Live demo of GPT-4o vision capabilities