МимоLётный кибербез 2026

ML внутри компании давно перестал быть экспериментом для узкой команды дата-сайентистов. сегодня это новая поверхность атаки, новый объект контроля и новая точка конфликта между ML-командами, IT и кибербезопасностью

Как только модель начинает работать с корпоративными данными, внутренними процессами и критичной инфраструктурой, она перестаёт быть просто технологическим экспериментом и становится объектом кибербезопасности, архитектурного контроля и управленческой ответственности

Ключевые темы обсуждения

Риски в жизненном цикле ML-систем

Где они реально возникают: от данных до продакшена. почему «закрытый контур» не равен «безопасная модель»

Чем ML-система отличается от обычного IT-сервиса

С точки зрения безопасности. почему тема ML уже находится в зоне внимания CISO, архитекторов и кибербез-команд

Как должен выглядеть SECURE MLOps pipeline

В корпоративной среде. кто отвечает за безопасность моделей и кто принимает решение о выводе модели в продакшен

Подробности по ссылке