ИИ-система может отлично решать задачи бизнеса, но при этом оставаться уязвимой. Утечки данных, атаки на модели, небезопасные сценарии работы агентов — проблемы, которые проще предупредить на этапе проектирования, чем исправлять после запуска.

На открытом уроке разберём, как создавать ИИ-системы с учетом требований безопасности с самого начала. Вы узнаете, какие угрозы характерны для LLM, как применять принципы Security by Design и какие архитектурные решения помогают защитить данные и компоненты системы.

Разберём практический кейс. Урок пройдет в преддверие старта курса «ИИ-архитектор».

Он будет полезен архитекторам ПО, разработчикам, специалистам по инфраструктуре и безопасности, которые проектируют или внедряют ИИ-решения. После занятия вы поймете, как закладывать защиту в архитектуру ИИ-систем и создавать решения, устойчивые к атакам и утечкам данных: https://otus.pw/qGXPC/?erid=2W5zFGUXPvh

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Самый дорогой способ проверить идею — полгода её разрабатывать.

Сначала проверьте спрос. Так сделали эти ребята:

— Юра выбрал нишу, которую все считают скучной, но там уже платят. Начал с $100 в месяц, через год вышел примерно на $10K.
— Денис один собрал AI-игру в Telegram. За первые полтора месяца ~$1 500.
— Аня не пишет код, но запустила AI-бота для английского. Первые ~$200 пришли в первый же месяц.

Масштабы разные, схема одна:
1. Найти, за что люди уже платят.
2. Быстро собрать MVP.
3. Проверить спрос на живых пользователях.
4. Только потом докручивать продукт.

Это не рецепт «как точно сделать $10K». Гарантий вообще нет.
Но так вы узнаете ответ за недели, а не за год.

В @its_capitan разбирают такие запуски по шагам: что сделали, сколько получили, где облажались.

Подписывайтесь, чтобы запускать продукты, которые нужны пользователям, а не пилить в стол.