Не словом, а кодом. Как организовать защиту LLM без потерь производительности?

Генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) — это уже не технология будущего, а рабочий инструмент, меняющий бизнес-процессы. LLM пишут код, анализируют уязвимости и обрабатывают терабайты данных и чем больше отраслей, куда проникает технология — тем больше она интересна злоумышленникам.

На вебинаре обсудим актуальное состояние законодательства в части защиты LLM и посмотрим на реальные угрозы, которые происходят уже сейчас:

• Prompt Injection и Jailbreak: как происходит эксфильтрация данных и обход защитных механизмов через специально сформированные промпты.
• Prompt Injection для отказа в обслуживании: как один запрос может исчерпать вычислительные ресурсы, вызвать деградацию сервиса и сжечь бюджеты на API.
• Небезопасная десериализация и атаки на MLOps-пайплайн: как уязвимости в инструментах загрузки моделей могут привести к выполнению произвольного кода.
• Состязательные возмущения (Adversarial Perturbations): Методы незаметного изменения входных данных для получения неверного или вредоносного вывода от модели.
• Внедрение бэкдоров: как происходит заражение модели и модификация архитектуры для создания скрытого контроля над моделью.

Обязательности рассмотрим реальные технологии защиты, которые помогут вашему бизнесу быть устойчивее к атакам:

• Продвинутая валидация запросов/ответов
• Интерпретируемость (Interpretability) и прозрачность LLM
• Детекция аномалий и др.

Необходимость защищать LLM уже реальность — регистрируйтесь.