Miasma: уроки безпеки ланцюжків постачання для AI-інтеграцій
Атака Miasma на npm-пакети Red Hat демонструє ризики ланцюжків постачання та викрадення облікових даних, що є критичним для безпеки AI-інтеграцій.
ЗНАННЯ ТА ПРАКТИКА
NIS2
Практичні матеріали про якість даних, аналітику та знання з документів.
Обрати рубрику
5 публікацій
AI Security Platform: як захищати власні AI-сервіси від prompt injection і витоку даних
Захист AI-сервісів від prompt injection та витоку даних у 2026 році вимагає комплексного підходу та інтеграції з наявними інструментами кібербезпеки.
DLP для захисту AI-систем: нова реальність кібербезпеки 2026
До 2026 року понад 70% нових AI-систем зіткнуться з витоками даних через недостатню інтеграцію Data Loss Prevention (DLP) рішень, що вимагає переосмислення підходів до захисту чутливої інформації в епоху штучного інтелекту.
AI-powered offboarding: захист від інсайдерських загроз у 2026 році
Близько 60% витоків корпоративних даних у 2025 році фіксувалися вже після звільнення співробітника, коли його доступ формально ще залишався активним. Інсайдерські загрози залишаються однією з найскладніших проблем кібербезпеки.
Сучасний електронний документообіг: AI-асистенти та тотальна автоматизація
Інтеграція штучного інтелекту в системи електронного документообігу, зокрема в Megapolis.DocNet, відкриває нові можливості для автоматизації рутинних завдань, підвищення ефективності та безпеки роботи з інформацією. Це дозволяє переосмислити підходи до архівування та управління корпоративними даними