MLSecOps

MLSecOps — buzzword или реальная новая дисциплина? Почему безопасность ИИ нельзя свести к AppSec или DataSec, и где проходит граница между ними?

Что защищать в ML и LLM-проектах? Где различие между атакуемыми поверхностями — данные, пайплайн, модель, промпты, API, агенты? Можно ли сказать, что в ML мы защищаем данные и модель, а в LLM — контекст и поведение? Или это слишком грубое разделение?

Может ли быть единая архитектура защиты ML и LLM? Или всё-таки нужны два разных подхода, две команды, два цикла?

Кто владелец MLSecOps-процесса? Это зона CISO, Chief Data Scientist или product owner AI-сервиса? Где она реально живет в компаниях?

Как встроить безопасность в MLOps-поток? Где место для security-гейтов: при сборе данных, обучении, валидации, деплое, мониторинге?

Как вы тестируете модели на безопасность? Есть ли аналоги DAST/SAST для моделей — например, model fuzzing, adversarial testing, red teaming?

Как выглядит безопасный CI/CD для ML? Что можно заимствовать из DevSecOps, а что требует уникальных шагов?

Как интегрировать ML-мониторинг в SOC? Что реально можно детектить: атаки на модель, утечку данных, аномальные промпты, дрейф поведения?

Кто в компании должен анализировать такие сигналы — SOC, ML-инженеры или отдельная команда MLSecOps?

Как правильно выстроить логирование запросов к модели, чтобы балансировать между безопасностью, качеством расследования и приватностью пользователей?

Где чаще всего ломается MLSecOps? Типичные ошибки — от игнорирования угроз до переусложнения пайплайна.

Можно ли встроить контроль происхождения данных (data provenance) в ML-пайплайн? Или это пока недостижимый идеал?

Работают ли DLP-подходы для датасетов, или это только красивая идея из презентаций?

Adversarial и poisoning-атаки: какие из них реально встречаются в продакшне, а какие остаются лабораторными демонстрациями?

Можно ли считать drift — не просто операционной проблемой, а атакой, если злоумышленник намеренно вызывает его?

Какая атака сегодня недооценена, но завтра может стать системной угрозой?

Помните ли вы свой первый реальный инцидент с атакой на ML или LLM? Что это было, как вы поняли, что это именно атака?

Как защитить модели от утечек знаний (model extraction / inversion)? Насколько вообще реально предотвратить «утечку интеллекта» модели?

Стоит ли регулярно проверять модели на вредоносные фрагменты, небезопасные сериализации или утечки — своего рода “антивирус для моделей”?

Что делать с угрозой prompt injection? Какие контрмеры реально работают, а какие — просто маркетинговые “патчи”?

Можно ли сделать “DLP для ИИ”? Как предотвратить утечку чувствительных данных в промптах и ответах моделей?