Безопасность ИИ и приватность данных

IBM Technology. Объясняет сторону загрузки данных в RAG и агентах: как подготовить PDF и другие файлы, чтобы структура документа, таблицы и макет сохранились для поиска. Это поддерживает предупреждение статьи: качество и безопасность RAG начинаются до embeddings, особенно для сложных бизнес-документов.

Paragon. Проходит через проблему разрешений в production RAG и сравнивает вызовы инструментов, пространства имён, ACL-таблицы и разрешения на основе отношений. Это напрямую поддерживает главное правило статьи: поиск должен возвращать только источники, доступные текущему пользователю.

Arize AI. Объясняет, почему агенты в продакшене ломаются без правильного контекста, данных для оценки, трассировки и доменной экспертизы. Это хорошо ложится на реестр отказов из статьи: отделяйте поиск от рассуждения, определяйте ожидаемые результаты, оценивайте вызовы инструментов и трассируйте ошибки до смены модели.

GOTO Conferences. Связывает Закон ЕС об ИИ с качеством данных, MLOps, документацией и мониторингом после внедрения. Это хорошо поддерживает базовую SME-модель из статьи: работа начинается с понимания системы, данных, владельца, цели и контролей, а не с покупки compliance-платформы.

Качество RAG начинается до retrieval. Руководство по secure ingestion для PDF, OCR, metadata, permissions, source freshness, deletion, malware risk и operational ownership.

Company knowledge assistant безопасен только тогда, когда retrieval соблюдает права доступа. Как проектировать RAG source boundaries, ACL filtering, document ownership, logging, stale-source handling и refusal behavior.

AI-системы обычно ломаются предсказуемо: hallucination, stale context, sycophancy, prompt injection, unsafe tool use, schema drift и weak fallbacks. Реестр production failure modes для команд, которые запускают реальные workflows.

EU AI Act - не только юридическая проблема крупных поставщиков. Практический SME-план для инвентаризации, классификации риска, human oversight, прозрачности, записей о поставщиках и дисциплины внедрения.

Prompt injection - постоянный класс рисков безопасности LLM, а не ошибка написания промпта. Производственное руководство по моделям угроз, границам данных, правам инструментов, регрессионным тестам, мониторингу и реагированию на инциденты.

Подключение ИИ к вашим реальным инструментам — почте, календарю, CRM — это и прорыв в продуктивности, и риск. Практический гид по интеграциям, которые работают в 2026 году, безопасным паттернам и тем линиям, которые лучше не переходить.

Практическое руководство по использованию AI на работе без случайной утечки клиентских данных, нарушения политики компании или требований GDPR. Границы, инструменты и привычки.

Честный разбор того, что AI-ассистенты на самом деле делают с вашими данными: что хранится, что используется для обучения, что означают настройки приватности и какие три изменения стоит сделать сегодня.

LiveOverflow. Проходит реальный плейбук эшелонированной защиты — taint-анализ вывода LLM, ограничение ожидаемой формы вывода, изоляция пользователей, few-shot каркасы, fine-tuning, температура 0 для детерминизма, избыточность на критических путях. Совпадает с разделом про защитный стек в статье почти пункт в пункт.

LiveOverflow. Рамкует prompt injection как классическую injection-атаку против систем, которые смешивают инструкции и недоверенные данные — с конкретным примером модерации контента, где атакующий подставляет невинного пользователя. Сдвиг ментальности с «целью является модель» на «целью является приложение» — ровно тот ход, с которого начинает статья.

IBM Technology. Отъезжает от prompt injection к более широкому OWASP Top 10 для LLM — небезопасная обработка вывода, утечка чувствительной информации, избыточная агентность — ровно тот каталог режимов отказа, который нужно держать в голове, прежде чем выдавать scope на Gmail или HubSpot чему-либо.

IBM Technology. Пример Джеффа Крума с «купи SUV за $1» — самое чистое 10-минутное объяснение того, почему прямой и непрямой prompt injection — это разные проблемы и почему фильтрация не решает полностью ни одну из них. Прямо подходит к тезису статьи: нужны минимальные привилегии scope, выделенный аккаунт под агента и человек в цикле на всех необратимых действиях — а не более хитрый system prompt.

IBM Technology. Это видео ниже нашей обычной планки в 100K просмотров, но заслуживает места: это лучшее короткое объяснение того, почему сотрудник, использующий личный аккаунт ChatGPT для рабочих задач, — это и есть тот самый реальный риск, с которым сталкивается большинство компаний. Подход Крума «не говорите “нет”, скажите “как”» — ровно та же позиция, что и в статье: вы не пытаетесь запретить ИИ, вы пытаетесь сделать безопасное использование настройкой по умолчанию.

IBM Technology. Объяснение Джеффа Крума на световой доске о трёх местах, где генеративный ИИ вносит риск, — данные, модель и использование — и о том, как выглядят правильные контроли для каждого. Полезно для тезиса статьи: «будь осторожнее» — это не ответ; нужно понимать, под какую именно категорию риска вы как сотрудник реально подставляетесь.

Theo Von. Секция примерно на двенадцатой минуте, где Альтман признаёт, что у разговоров с ChatGPT нет юридической защиты и OpenAI могут обязать выдать их по судебному запросу, — это самый цитируемый фрагмент по этой теме, и стоит услышать его собственным голосом, а не через новостной клип. Остальная беседа охватывает многое, но именно этот обмен — честный ответ на вопрос, который задаёт статья: «что компания на самом деле делает с тем, что я пишу?»