MLSecOps переносит принципы DevSecOps на ИИ-системы. Он делает безопасность измеримой, воспроизводимой и встроенной в разработку и эксплуатацию, а не «прикрученной» в конце. В этой статье мы описываем практический road-map из пяти этапов, который позволяет последовательно выстроить этот контур: от видимости и политик к управляемому доступу, контролю кода, runtime-защите и полноценным AI Security Operations. Этапы нельзя […]
Генеративный ИИ уже стал частью разработки. Кто‑то использует Copilot, Cursor, Claude или ChatGPT для ускорения написания кода. Кто‑то встраивает LLM в продукты, делает RAG‑системы, чат‑ботов, ИИ‑агентов, автоматизирует внутренние процессы и клиентские сервисы. На первый взгляд это одна и та же тема, но на практике это два разных сценария обеспечения безопасностного использования ИИ: с разными рисками, разными точками контроля и разной ценой ошибки. В первом […]
За последний год в разработке произошёл сдвиг, который многие компании пока недооценивают. ИИ-ассистенты перестали быть «умным автодополнением» и стали полноценными участниками инженерного процесса. Разработчики используют GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codeium, Tabnine, локальные LLM и внутренние AI-агенты не только для генерации тестов или рефакторинга, но и для написания бизнес-логики, инфраструктурного кода, CI/CD-конфигураций, миграций БД и […]