AiConf

Конференция завершена.

Ждем вас

на AiConf

в следующий раз!

Обзор уязвимостей и техник защиты для LLM

Обработка естественного языка

Защита информации
Machine Learning
Управление уязвимостями

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

LLM активно захватывают нашу жизнь, но все еще подвержены разным атакам. Евгений расскажет о способах атак на LLM, а также про техники защиты от этих атак. После доклада слушатели смогут повысить навыки защиты ИИ-приложений перед выводом в прод.

Целевая аудитория

Разработчики ИИ-приложений, data scientists, аналитики безопасности и технические руководители, заинтересованные в улучшении безопасности и надежности ИИ-систем.

Тезисы

В докладе Евгений расскажет, какие типы атак направлены на LLM и приоритизирует самые важные с прикладной точки зрения. Каждый месяц публикуется около сотни статей в области безопасности LLM, поэтому мы акцентируем внимание на самых значимых работах. Обсудим современные фреймворки классификации, включая OWASP, Mitre и Databricks, и как они могут быть применены для защиты решений на базе LLM.

Кроме того, Евгений сравнит защиту и alignment Open Source и проприетарных моделей. После доклада слушатели смогут использовать чек-лист для проверки ИИ-приложений перед выводом в продакшн, что позволит повышать уровень защиты своих систем.

Евгений Кокуйкин — сооснователь Raft и руководитель лаборатории AI Security в ИТМО. Евгений занимался внедрением технологических решений в проектах Microsoft, Сбер, Diasoft. Сейчас создает решения по обеспечению безопасности генеративного ИИ.

Видео