WebSecAI: прод для защиты веб-приложений

Продуктизация AI-решений

Безопасность программного кода, SQL и прочие инъекции

Web-scale IT / другое

Безопасность

Безопасность инфраструктуры

Документация

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Целевая аудитория

Разработчики и DS/ML‑инженеры, которым важно научиться подключать ML‑модели к продукту и работать с разными форматами данных.

Тезисы

1. Как из разнородных источников (URL/HTML, текст, логи/JSON) собрать единый датасет для ML‑задачи и не утонуть в форматах.
2. Как устроен практичный пайплайн "данные - модель - результат" на примере задачи веб‑безопасности (поиск типовых уязвимостей/аномалий).
3. Практика: соберём мини‑решение, которое принимает “вход” в разных форматах, прогоняет через модель и выдаёт структурированный результат/отчёт (что можно забрать как шаблон).

Анастасия Балакина

НИТУ МИСИС (Data Science магистрант)

За 3 года прошла путь от помощника системного администратора до аналитика и разработчика ML‑решений; сейчас делает практический прототип WebSecAI для автоматизации веб‑рисков и оценки достоверности русскоязычных источников. Любит лошадей и развитие, умственное и физическое.

Видео

Другие доклады секции

Продуктизация AI-решений

Open-source LLM в production: кейс автоматизации извлечения реквизитов из договоров

Рамиль Аллахвердиев

RAFT

От DevOps к EvalOps (или как трансформируется функцию OPS/SRE, в связи с внедрением GenAI)

Вячеслав Кудряшов

Сбер

От рутины к автономии: AI-помощник для управления облачной инфраструктурой

Илья Жбанов

Cloud.ru

От LLM-разметки до production-ML: автоматическая проверка внешнего вида курьеров

Виктория Костерина (Тюфякова)

Magnit OMNI FoodTech

Как мы строили AI-платформу оценки скилов кандидатов

Максим Чернухин

Сбербанк страхование жизни

Мастер-класс: Собираем реал-тайм ИИ-агента для SIP/VoIP за 2 часа — от транка до живого звонка

Кирилл Кухарев

Raft

От OCR к интеллектуальному распознаванию: как мы построили высокоточную и быструю систему для банковского документооборота

Иван Трофимов

Райффайзен банк

От пилота к промышленному ИИ: уроки создания центра компетенций в банке из топ‑20

Юрий Юшкевич

AB_Digital

Мультимодальная модерация объявлений Авито

Евгений Чернов

Авито

Вредные советы по внедрению AI в саппорт (для тех, кто любит риск)

Максим Михайлов

Cloud.ru

Как делать ИИ-системы полезные бизнесу?

Караваев Артё

Альфа-банк

Разбор реальных кейсов внедрения и применения AI в крупном и среднем бизнесе

Илья Петухов

Directum

Кейсы внедрения ИИ в Альфа-банке

Яна Чаруйская

АО Альфа-банк

АГЕНТ SRE — AI-ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ АНАЛИЗА И РЕАГИРОВАНИЯ НА ИНЦИДЕНТЫ

Сергей Шапошников

Cloud.ru

Как мы внедрили LLM-судей в автоматизациях клиентского сервиса: подход, грабли, уроки

Дарья Шатько

Яндекс Крауд

Голос, данные и ИИ: строим следующую версию VoIP-коммуникации

Кирилл Кухарев

Raft

Как венчурные принципы спасают LLM-проекты в корпорации

Дмитрий Легчиков

2ГИС

Психологический коллапс при внедрении ИИ: От саботажа к агентности через социальную инженерию и теорию самодетерминации.

Дмитрий Чуканов

АО "СберТех"