На вебинаре NGENIX расскажут о лучших практиках защиты от атак

На вебинаре NGENIX расскажут о лучших практиках защиты от атак

На вебинаре NGENIX расскажут о лучших практиках защиты от атак

NGENIX приглашает на практический вебинар “Инфраструктура и защита в облаке: лучшие практики для подготовки к условиям неопределенности”.

В течение месяцев интернет-бизнес регулярно подвергался интенсивным атакам, которые влияли на доступность и отказоустойчивость веб-ресурсов, репутацию и прибыльность бизнеса. В условиях мощной атаки рабочее решение для защиты нужно оперативно, и поэтому многие выбрали для этого облачные решения. Но процесс миграции зачастую проходит дольше, чем необходимо бизнесу.

На вебинаре разбираем:

  • Основные ошибки и узкие горлышки при обеспечении защиты веб-приложения
  • Лучшие практики для защиты веб-приложения “ин-хаус”
  • Лучшие практики для эффективной и быстрой миграции в облако

Мероприятие будет полезно руководителям ИТ и ИБ, а также профильным специалистам, которые хотят:

  • Узнать об актуальных сценариях защиты веб-ресурсов от кибератак на уровне приложений
  • Разобрать слабые места в периметре веб-ресурса или приложения
  • Подготовить свою инфраструктуру к быстрой миграции в облако

Зарегистрироваться можно по этой ссылке.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru