MLSecOps — безопасность машинного обучения и ИИ - Обзор возможностей и инструкции

MLSecOps (Machine Learning Security Operations)

MLSecOps

Вопрос
Задать вопрос

Мнение

Обзоры

Продукт не сертифицирован AM Test Lab. Подробнее о добровольной сертификации

Анализ рынка

Российские ИИ-агенты: переход от LLM к продвинутым цифровым помощникам

Около 56% российских компаний рассматривают внедрение ИИ-агентов для решения рутинных задач — например, автоматизации аналитики и клиентского сервиса. Благодаря активному спросу на отечественном рынке формируется экосистема решений для создания и внедрения автономных ИИ-агентов в бизнес-процессы.

Технологии и практика

Агентный ИИ: как автономные агенты меняют разработку и администрирование

Агентный ИИ сам разбивает цель на шаги, выбирает инструменты, выполняет действия и проверяет результат. Разбираемся, чем агент отличается от чат-бота и автоматизации, как его применяют в разработке и администрировании и какие риски возникают при доступе к корпоративным системам.

Куда девать джунов? Кадровая ловушка ИИ-разработки

Искусственный интеллект забирает простые задачи, на которых десятилетиями учились начинающие разработчики. Одновременно бизнесу всё нужнее специалисты, способные проверять сгенерированный код. Разбираемся, не останется ли ИТ-рынок через несколько лет без новых сеньоров.

ИИ-агенты под контролем: строим архитектуру безопасности от промптов до цепочки поставок

Безопасность ИИ-агентов, которые могут действовать (и вредить) самостоятельно, должна начинаться с уровня архитектуры. Накладными средствами, фильтрами и прочими заплатками не обойтись. Рассказываем, что заложить уже на этапе проектирования Agentic AI и какие инструменты помогут его защищать.