Курс: Основы MLSecOps. Обеспечение безопасности систем машинного обучения

Продолжительность курса: 48 ак. ч.

Описание курса:
В экосистеме искусственного интеллекта и работы с большими данными формируется перспективное направление — MLSecOps. Эта дисциплина объединяет принципы машинного обучения и информационной безопасности, требуя от специалистов комплексной экспертизы: глубокого понимания как защитных механизмов информационных систем, так и процессов управления данными.
Ключевые компетенции в этой области включают: выявление и оценку угроз для ML-моделей, аудит уязвимостей в алгоритмах и инфраструктуре, тестирование эффективности защитных решений, а также сопровождение жизненного цикла продуктов — от разработки до промышленной эксплуатации.
Профессионалы MLSecOps обеспечивают безопасность не только финальных моделей ИИ, но и всего конвейера их создания: сбора и обработки данных, обучения, валидации и развёртывания. Направление демонстрирует взрывной рост: потребность в таких кадрах увеличивается каждый год. Эту динамику подпитывают три фактора — ускоренное внедрение ИИ-технологий, расширение масштабов Data Science и аналитики, а также растущая активность злоумышленников, целенаправленно атакующих машинные системы.

Аудитория:
• ML-инженеры и Data Scientists;
• Специалисты по безопасности, которые отвечают за защиту ИИ-систем от различных угроз;
• MLOps / DevOps-инженеры;
• Архитекторы и технические лиды;
• Product managers;
• Compliance-специалисты.

Необходимая подготовка:
• Базовое понимание принципов машинного обучения (обучения с учителем/без, метрики качества, переобучение);
• Опыт работы с Python и основными библиотеками для анализа данных (pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow — на уровне чтения кода);
• Представление о веб-архитектуре, API и контейнеризации;
• Основы информационной безопасности: типы уязвимостей, принципы аутентификации, шифрования, логирования.

Программа курса:
Модуль 1. Введение в MLSecOps и LLMSecOps:
• Предпосылки возникновения MLSecOps
• Основные понятия
• LLMSecOps: специфика
• Роль специалиста MLSecOps

Модуль 2. Основы анализа больших данных в MLSecOps:
• Введение в Big Data для безопасности ML
• Инструменты работы с большими данными
• Качество данных как фактор безопасности
• Логирование и трейсинг в ML-системах

Модуль 3. Основы машинного обучения:
• Базовые концепции ML
• Типы моделей
• Жизненный цикл ML-модели (подробно)
• Уязвимости моделей: введение

Модуль 4. Основы обеспечения информационной безопасности:
• Базовые принципы ИБ
• Угрозы для ML-систем с точки зрения ИБ
• Защита конвейеров данных и артефактов
• Инструменты безопасности

Модуль 5. Оценка рисков и разработка стратегии защиты в MLSecOps:
• Методологии оценки рисков для ML
• Идентификация активов и векторов атак
• Разработка стратегии защиты
• Показатели безопасности (KRI) для MLSecOps

Модуль 6. OWASP TOP-10 угроз в MLSecOps и LLMSecOps и рекомендуемые методы защиты:
• OWASP ML Top 10 (актуальная версия)
• OWASP LLM Top 10 (актуальная версия)
• Рекомендуемые методы защиты для каждой угрозы

Модуль 7. Безопасный жизненный цикл ML:
• Понятие Secure ML Lifecycle
• Безопасность на этапе сбора и подготовки данных
• Безопасность на этапе обучения
• Безопасность на этапе деплоя и инференса
• CI/CD для ML с встроенными проверками безопасности

Модуль 8. Реагирование на инциденты безопасности MLSecOps:
• Особенности реагирования на инциденты в ML-системах
• Процесс реагирования (IRP) для MLSecOps
• Инструменты для обнаружения инцидентов
• Резервное копирование и восстановление моделей

Модуль 9. Обеспечение надежности и отказоустойчивости в MLSecOps:
• Надежность ML-систем: понятие и метрики
• Отказоустойчивые архитектуры для ML
• Защита от DoS-атак на модели

Модуль 10. Поддержка динамической маршрутизации:
• Что такое динамическая маршрутизация в контексте MLSecOps
• Безопасность при динамической маршрутизации
• Инструменты

Модуль 11. Нормативно-правовое регулирование MLSecOps. Этичное применение ИИ на предприятиях:
• Регуляторы и стандарты
• Требования к прозрачности и объяснимости
• Этичное применение ИИ на предприятиях
• Построение комплаенс-процессов для ML

Модуль 12. Обзор лучших практик и перспектив MLSecOps:
• Лучшие практики MLSecOps в индустрии
• Инструментарий MLSecOps (обзор)
• Тренды и перспективы

Окончательная цена указывается в договоре на обучение.