Мы используем cookie-файлы для корректной работы сайта и аналитики. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с нашей политикой конфиденциальности.

Ok, принять согласие

Программа повышения квалификации
«Стратегия безопасности искусственного интеллекта»

старт 5 НОЯБРЯ 2026

Стратегия безопасности искусственного интеллекта

Вы научитесь внедрять генеративный интеллект в рабочие процессы, работать с корпоративными данными и запускать собственные приложения без навыков программирования.

Записаться

Спросить

Подробнее

Дорожная карта безопасности ИИ

Системный подход к проектированию, защите и управлению корпоративными ИИ-системами

По мере развития мультиагентных ИИ-систем растёт скорость поиска уязвимостей и усложняется поверхность атаки. Программа помогает перейти от ручного управления отдельными мерами безопасности к системному проектированию защищённой ИИ-инфраструктуры — от данных и моделей до API, ИИ-агентов и корпоративных процессов.
Каждый участник разрабатывает основу стратегии безопасности ИИ для своей организации: карту рисков, план внедрения защитных мер и дорожную карту AI Governance.

Вебинары+записи

онлайн формат обучения
5 дней

продолжительность курса
Нетворкинг

перед обучением и после
Удостоверение

о повышении квалификации

ЧТО ВЫ ПОЛУЧИТЕ

Знания
Специфику угроз ИИ-систем. Data poisoning, inversion attacks
и другие векторы атак на данные и модели.
Безопасность ИИ-инфраструктуры. Особенности защиты LLM, ИИ-агентов, API и интеграций с корпоративными системами.
Безопасный жизненный цикл ИИ. Принципы SSDLC — от проектирования и разработки до эксплуатации и обновления моделей.
AI Governance и управление рисками. Подходы к управлению безопасностью ИИ на уровне всей организации.
Международные стандарты и фреймворки. AI TRiSM, Zero Trust for AI, ISO/IEC 42001 и NIST.
Регуляторные требования. Основные требования 152-ФЗ и риски утечек данных при работе с LLM и ИИ-инструментами.
Навыки
Выявлять риски ИИ-систем. Анализировать угрозы на уровне данных, моделей, API, ИИ-агентов и интеграций.
Оценивать уязвимости. Определять потенциальные сценарии атак и критические точки корпоративной ИИ-инфраструктуры.
Проектировать защиту ИИ. Формировать меры безопасности на разных этапах жизненного цикла модели по принципам SSDLC.
Выстраивать AI Governance.
Определять процессы, зоны ответственности и механизмы контроля использования ИИ.
Формировать требования безопасности. Разрабатывать требования к моделям, API, ИИ-агентам и интеграциям с корпоративными системами.
Создавать стратегию безопасности. Разрабатывать стратегию защиты ИИ и дорожную карту AI Governance на 1–5 лет.
Инструменты
AI TRiSM. Для управления доверием, рисками и безопасностью ИИ-систем.
Zero Trust for AI. Для контроля доступа и взаимодействия компонентов корпоративной ИИ-инфраструктуры.
SSDLC. Для встраивания требований безопасности в жизненный цикл ИИ-систем.
ISO/IEC 42001. Для построения системы менеджмента искусственного интеллекта.
NIST. Для управления рисками и формирования практик безопасности ИИ.
Чек-листы аудита LLM. Для оценки рисков и проверки безопасности больших языковых моделей.
Карта рисков ИИ. Для выявления, классификации и приоритизации угроз.
Roadmap AI Governance. Для планирования развития системы управления ИИ на горизонте 1–5 лет.

Изучайте материалы в удобное время, а с экспертами встречайтесь тогда, когда это действительно необходимо
Программа сочетает предзаписанные лекции и обучающие материалы с регулярным живым взаимодействием с экспертами. Вы самостоятельно планируете основную часть обучения, а для обсуждения практических вопросов и работы над проектом подключаетесь к онлайн-встречам.

Н

Проходите обучение в удобное для вас время

НАЧАЛО ОБУЧЕНИЯ
17 ноября 2026 в 10:00

Программа курса
Стратегия безопасности искусственного интеллекта

17.11, 19.11, 24.11, 26.11, 01.12, 03.12

Модуль 0: Установочная сессия

Модуль 1: Стратегия безопасности ИИ: почему ИИ становится объектом управления на уровне совета директоров

Модуль 2: Архитектура и инфраструктура ИИ: где находится ИИ и как его защищать

Модуль 3: Data Governance и защита данных для ИИ

Модуль 4: Жизненный цикл моделей и угрозы их безопасности

Модуль 5: Построение корпоративной системы защиты ИИ

Модуль 6: Управление рисками и комплаенс ИИ

Модуль 7: Roadmap и стратегия развития AI Governance

Модуль 8: Публикация и защита проектов

6 дней

Подробнее

Кому и в какой ситуации будет полезна программа

Неважно, работаете ли вы в одиночку, ведете малый бизнес или управляете отделом в крупной компании.

CISO, руководители ИБ, CTO, CAIO, юристы и комплаенс-офицеры, отвечающие за безопасность, внедрение и управление ИИ в корпоративной инфраструктуре.
- Зачем: компания активно внедряет LLM, ИИ-агентов и AI-сервисы, но безопасность развивается фрагментарно: нет единой стратегии защиты данных, моделей, API и ИИ-инфраструктуры.
- Что минимизируем: разрозненное управление рисками, утечки через промпты и API, уязвимости ИИ-моделей и отсутствие единого подхода к AI Governance. Вместо ручного управления — системная стратегия безопасности ИИ на всём жизненном цикле.
Для компаний и корпораций:
- Зачем: компания масштабирует использование LLM, ИИ-агентов и корпоративных AI-сервисов, интегрируя их с данными, CRM, ERP и внутренними системами. Возникает необходимость в единой архитектуре безопасности и AI Governance
- Что минимизируем: разрозненные политики безопасности, неконтролируемое использование ИИ, риски утечек через API и промпты, уязвимости моделей и агентов, отсутствие единой системы управления рисками и долгосрочной стратегии.

Задать вопрос

Отзывы наших учеников

Логистическая компания

Разработчик ИИ-решений

Ассоциация корпоративных директоров

Эксперты программы обучения

Андрей Коршунов

Руководитель отдела информационной безопасности MWS AI
Константин Шемякин

Архитектор информационной безопасности MWS AI
Сандра Фадеева

Сооснователь «Агентства Искусственного Интеллекта», входит в ТОП-100 экспертов по ИИ в России. Автор ГОСТов по архитектуре V2X и составу функциональных подсистем ИИ.

стоимость обучения

Формат: онлайн-вебинары.
Продолжительность: 5 дней с учетом установочной сессии.
Документ: удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
Поддержка: от группы экспертов в чатах во внеучебное время, консультации.
При направлении 4-х и более сотрудников от одной организации цена за четвёртого и каждого последующего слушателя составляет 40 000 ₽ (вместо 80 000 ₽). При обучении 4+ человек экономия достигает 50%, начиная с 4-го участника.

Записаться

подтверждение квалификации

Нормативно-правовые и стандартные документы:

Федеральный закон № 274-ФЗ от 29.12.2022 «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых технологий и искусственного интеллекта».
ГОСТ Р 57700.37–2025 «Искусственный интеллект. Термины и определения».
Методические рекомендации Минцифры РФ по этике и безопасности ИИ (2024–2025).
Стандарты ISO/IEC JTC 1/SC 42 по ИИ (в части перевода и адаптации).

Лицензия Учебный Центр «АИИ»: регистрационный номер: Л035-01298-77/01264001 Выдана: Департаментом образования и науки города Москвы. Дата: 24 июня 2024 года. Статус: действующая - Право на дополнительное профессиональное образование.

Выдача удостоверений осуществляется на основании лицензий на образовательную деятельность:

ПРОГРАММА разработана
экспертами

Остались вопросы

Практическая программа переподготовки, которая научит интегрировать генеративный ИИ в бизнес-процессы, безопасно использовать корпоративные данные и создавать рабочие приложения в no-code формате — без написания кода.

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «МТС ВЕБ СЕРВИСЫ»

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ
«АГЕНТСТВО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА»

ПРОГРАММА КУРСА

с 17 по 11 ноября 2026

17.11.2026

Установочная сессия

Модуль 0: Старт проекта: от идеи к техническому заданию

🔹 Что делаем:
Знакомимся, обсуждаем ваши задачи, выбираем одну реальную проблему для автоматизации (продажи, HR, поддержка, аналитика). Устанавливаем и настраиваем всё необходимое ПО для работы с генерацией кода. Формируем чёткое ТЗ на ваш будущий сервис.
🔹 Зачем это нужно:
Чтобы вы начали курс не с пустого листа, а с готовой целью. Никаких «абстрактных ботов» — только ваша задача, ваш проект, ваш результат.
🔹 Результат сессии:
Вы точно знаете, какой сервис будете создавать. Ваше рабочее место настроено. ТЗ утверждено. Вы готовы к продуктивной работе с первого дня основного курса.

свободный доступ к записи

Модуль 1. Стратегия безопасности ИИ: почему ИИ становится объектом управления на уровне совета директоров

Модуль 1: Генеративный ИИ в бизнес-процессах

Что изучим

роль риск-комплаенс-безопасности и риск-функции при принятии решений о внедрении ИИ;
технологические, репутационные, правовые, регуляторные и этические риски ИИ;
риски дискриминации и неверных бизнес-решений;
NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, EU AI Act;
реальные кейсы утечек, судебных исков и ошибок ИИ при кредитовании и найме.

Практический результат
Участник получает целостное представление о том, почему безопасность ИИ должна рассматриваться как стратегическая задача компании, а не только как техническая функция ИБ.

свободный доступ к записи

Модуль 2. Архитектура и инфраструктура ИИ: где находится ИИ и как его защищать

Что изучим

облачные, on-premise и гибридные модели развертывания;
использование LLM API и моделей как сервиса;
угрозы supply chain;
безопасность CI/CD и модельного хостинга;
model registry: MLflow, Hugging Face;
риски использования сторонних моделей;
безопасность API и управление токенами;
Zero Trust и сетевую сегментацию;
контроль привилегий и разграничение тенантов;
реальные сценарии атак на ИИ-инфраструктуру, включая извлечение модели через API.

Практический результат
Участник сможет определить ключевые точки атаки в архитектуре ИИ-системы и сформировать требования к её защищённой инфраструктуре.

свободный доступ к записи

Модуль 3. Data Governance и защита данных для ИИ

Что изучим

классификацию данных и их жизненный цикл;
требования к обработке данных в соответствии с 152-ФЗ;
data poisoning, label flipping и backdoor attacks;
inversion attacks;
риски утечек через промпты и ответы ИИ;
динамическую маскировку чувствительной информации в промптах;
безопасную разметку и анонимизацию;
политики и процедуры доступа к данным.

Практический результат
Участник сможет определить, какие данные используются ИИ-системой, какие из них требуют дополнительной защиты и какие меры необходимо внедрить для снижения риска их компрометации.

свободный доступ к записи

Модуль 4. Жизненный цикл моделей и угрозы их безопасности

Что изучим

жизненный цикл модели: от обучения до вывода в production;
угрозы на разных этапах SSDLC;
adversarial examples;
model extraction;
membership inference;
robustness и explainability;
continuous monitoring;
red teaming ИИ-систем;
AI TRiSM;
Zero Trust for AI.

Практический результат
Участник сможет выстроить систему контроля безопасности модели на протяжении её жизненного цикла — от разработки и тестирования до эксплуатации и мониторинга.

свободный доступ к записи

Модуль 5. Построение корпоративной системы защиты И

Что изучим

принципы Secure by Design и Privacy by Design;
инструменты защиты LLM и ML;
Rebuff;
NeMo Guardrails;
LLM Guard;
Prompt Injection Detector;
логирование и аудит действий ИИ;
форензику;
инцидент-менеджмент для ИИ;
критерии отключения модели при инциденте;
политики работы с промптами;
контроль доступа и мониторинг;
распределение ответственности и RACI-матрицу.

Практический результат
Участник сможет сформировать набор организационных и технических мер защиты ИИ и определить, кто отвечает за их внедрение и контроль.

свободный доступ к записи

Модуль 6. Управление рисками и комплаенс ИИ

Что изучим

risk-based подход к проектам с ИИ;
матрицы рисков и угроз;
количественную оценку impact и likelihood;
оценку воздействия в деньгах и вероятности в процентах;
регуляторные требования и процедуры контроля;
AI Governance Framework;
прозрачность и ответственность ИИ-систем;
аудит решений ИИ;
этические и юридические риски.

Практический результат
Участник сможет перевести риски ИИ из качественных формулировок в измеримую модель, определить приоритеты защиты и связать их с бизнес- и регуляторными требованиями.

свободный доступ к записи

Модуль 7.

Что изучим

формирование стратегических целей безопасности ИИ;
определение целевой модели защиты;
оценку исходного уровня зрелости организации;
построение дорожной карты на 3–5 лет;
планирование проектов и этапов по кварталам;
организацию процессов контроля;
роли и ответственность комитетов;
приоритизацию инициатив AI Governance.

Практика
Разработка draft-roadmap — 1,5 часа
Участники разрабатывают собственную дорожную карту развития системы безопасности ИИ в Miro или на флипчарте.

Предзащита проекта
0,5 часа на группу
Участники представляют проекты в формате 3–4 минут и получают обратную связь перед финальной защитой.

Практический результат
Готовый draft Roadmap AI Governance на 3–5 лет, адаптированный под исходный уровень зрелости и задачи организации.

3.12.2026

Защита стратегии безопасности ИИ

Каждый участник разрабатывает и защищает проект стратегии безопасности ИИ для своей компании.
Это важно вынести на сайте отдельным блоком — это один из главных дифференциаторов курса.
Что должен содержать проект
Участник последовательно показывает:
Процессы → данные → программные продукты → инфраструктура → необходимые вложения → экономический эффект.
Формат защиты
10 минут — презентация проекта
5 минут — вопросы комиссии
Презентация может быть выполнена в формате: