Threat modeling для LLM‑бота: 12 угроз и как закрывать их архитектурно
Практическая модель угроз для CRM‑бота: prompt injection, data exfiltration, PII leakage. Разбираем реальные сценарии атак, даем чеклист защиты и baseline архитектуры, чтобы вы могли спать спокойно.
Читать далее
Jailbreak-атаки на бизнес-ботов: как защитить AI от манипуляций
Как злоумышленники взламывают бизнес-ботов через jailbreak и prompt injection. Реальные примеры атак, методы защиты и мониторинга для бизнеса в Казахстане.
Читать далее
SSO и LDAP для CRM — корпоративная авторизация
Как настроить единый вход (SSO) и интеграцию с LDAP/Active Directory для CRM. Безопасность, удобство, соответствие требованиям.
Читать далее
План B: как обеспечить непрерывность сервиса, если AI недоступен
Практическое руководство по резервным сценариям для AI-систем. Graceful degradation, fallback, человеческий резерв — как не остановить бизнес при сбое AI.
Читать далее
Шифрование и 2FA в CRM: как защитить данные клиентов от утечки
Безопасность CRM: шифрование, 2FA, аудит, ролевая модель. Чек-лист защиты от утечек + алгоритм действий при подозрении.
Читать далее
Data Retention для диалогов: сроки хранения, удаления, legal hold и журналирование
Практическое руководство по политикам хранения переписок с клиентами в CRM и чат-ботах. Сроки по законодательству Казахстана, автоматическое удаление, исключения для legal hold, настройка доступов и аудит — всё, что нужно знать бизнесу.
Читать далее
Риски генеративного AI в бизнесе: как управлять, а не запрещать
Практический подход к управлению рисками GenAI: галлюцинации, утечки данных, репутационные потери. Как внедрять LLM безопасно и с контролем.
Читать далее
Контент-фильтры и модерация: как защитить бренд от ответов AI
Как настроить контент-фильтры для AI-ботов. Защита от оскорблений, неуместного контента, ошибок бренда — без потери качества диалогов.
Читать далее
Журналы, аудит, расследования: как сделать действия роботов проверяемыми
Практическое руководство по логированию и аудиту AI-ботов и RPA-роботов. Что записывать, как хранить, как расследовать инциденты.
Читать далее
Где хранить данные AI-системы: on-premise, облако или гибрид
Практические критерии выбора инфраструктуры для AI-решений. Сравнение облака, on-premise и гибридных вариантов с точки зрения безопасности, стоимости и производительности.
Читать далее
