Разработка

Искусственный интеллект становится все более интегрированным в бизнес-процессы компаний, но вместе с его распространением растут и риски безопасности. Одной из наиболее серьезных угроз для ИИ-ботов являются prompt-инъекции и jailbreak-атаки — техники, позволяющие злоумышленникам манипулировать поведением языковых моделей и получить несанкционированный доступ к конфиденциальной информации. Защита ИИ-систем от таких атак становится критически важной задачей для организаций, использующих

В современном мире искусственного интеллекта Retrieval-Augmented Generation (RAG) стал ключевым механизмом для повышения точности и релевантности ответов больших языковых моделей (LLM). RAG сочетает поиск по внешним источникам данных с генерацией текста, позволяя моделям опираться на актуальную информацию из документов, баз знаний или корпоративных хранилищ, вместо того чтобы полагаться исключительно на предобученные знания. Центральным элементом любой

Внедрение искусственного интеллекта, особенно крупных языковых моделей (LLM) и автономных агентов, в обычные компании открывает огромные возможности для автоматизации процессов, анализа данных и повышения эффективности. Однако без системного подхода к управлению рисками такие проекты часто терпят неудачу: по оценкам экспертов, до 95% инициатив по ИИ не дают ожидаемого результата из-за неучтенных угроз. Риск-регистр становится ключевым