LLM-приложение может выглядеть рабочим, но оставаться небезопасным: prompt injection, у... — 2 июля 2026 г. в 08:00:02.715
LLM-приложение может выглядеть рабочим, но оставаться небезопасным: prompt injection, утечки чувствительных данных, supply chain-риски и poisoning-атаки не исчезают только потому, что вы добавили RAG, fine-tuning или аккуратный системный промпт. 7 июля в 20:00 МСК на открытом вебинаре OTUS разберём OWASP Top 10 for LLM Applications как практическую карту угроз для AI-проектов. Поговорим, какие риски входят в актуальный список, как они проявляются в реальных LLM-системах и почему запуск AI-решений без специальных защитных мер может быстро привести к проблемам в продакшене. Покажем, как проводить threat modeling LLM-приложения с опорой на OWASP-фреймворк: где искать слабые места в архитектуре, какие вопросы задавать до вывода решения в продакшен и почему стандартные архитектурные подходы не заменяют полноценную защиту. Урок проходит в преддверии старта курса «Безопасность ИИ / MLSecOps». Регистрируйтесь, чтобы разобраться в ключевых угрозах LLM-приложений и понять, как проверять AI-системы на слабые места ещё до продакшена. 👉Регистрируйтесь: https://otus.pw/KCU1I/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576