AI-агенты в компаниях: что проверить до первого запуска
Перед запуском корпоративного агента стоит проверить права доступа, источник данных, журнал действий и сценарии отказа.
Тег
#security
Здесь собраны материалы о практической безопасности AI: данные, угрозы, политики, контроль доступа и проверка источников.
Материалы
Страница 1 из 1 Саппорт-агенты требуют защитных ограничений до подключения к клиентским данным
Автоматизация поддержки становится полезной только тогда, когда агент ограничен ролями, источниками знаний и журналом действий.
Deepfake-readiness становится частью корпоративной безопасности
Компании готовят процедуры проверки голоса, видео и срочных поручений, потому что deepfake-риски больше не ограничиваются медиаиндустрией.
Логи LLM-продуктов становятся отдельным privacy-риском
История запросов помогает улучшать продукт, но может хранить персональные данные, коммерческие секреты и чувствительный контекст.
Матрица прав для AI-агентов: как не дать ассистенту лишний доступ
Команды внедрения всё чаще начинают не с выбора модели, а с карты прав, журналов действий и сценариев подтверждения человеком.
Закупка AI-агента: вопросы к поставщику до пилота
SLA, журнал действий, хранение данных, экспорт логов и режим отключения стоит проверять до интеграции в процессы.
Цитирование источников в RAG должно быть quality gate, а не украшением
Если система не показывает, какой документ поддерживает ответ, редактор не может быстро проверить риск галлюцинации.
Open source LLM в компании требует политики лицензий и обновлений
Открытые веса дают контроль, но добавляют ответственность за лицензии, патчи, evals и инфраструктуру inference.
Материалы о кибервойнах и AI должны отделять защитный контекст от инструкций
Освещение AI в киберконфликтах требует проверенных инцидентов, защитных выводов и границ, которые исключают exploit guidance и тактические инструкции.