AI Governance и контроль корпоративных AI-агентов: безопасные подходы для бизнеса в 2026 году
Введение: почему это критично сегодня
Важные изменения в защите информации в России: что нового?
Новый методический документ «Состав и содержание мероприятий и мер по защите информации, содержащейся в информационных системах»: что изменилось в мире защиты информации в России
От Kubernetes до AI Engineering: 5 главных трендов Технологического радара DevOpsConf 2026
Каждый год индустрия генерирует десятки новых инструментов и практик. Для руководителей команд разработки (Team Leads, CTO) это означает постоянную головную боль при выборе технологического стека. Для практикующих инженеров — необходимость непрерывно обновлять свои навыки, чтобы оставаться востребованными на рынке.На DevOpsConf мы представили свежий техрадар, который позволяет не просто увидеть список популярных утилит, но и разглядеть тектонические сдвиги в индустрии.
AI КОМП-АС — разбор фреймворка. C: Скейлинг AI на проде
Пилот запущен, ожидаемые бизнес-эффекты подтверждены, техническая реализуемость доказана - ваша AI инициатива готова к «раскатке» на уровень всей организации.
Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM
Когда мы говорим о безопасности веб-приложений, у нас есть десятилетия накопленного опыта. SQL-инъекции, XSS, CSRF — всё это давно задокументировано, есть готовые инструменты защиты, best practices и целые фреймворки безопасности. Но когда в архитектуру приложения добавляется языковая модель, картина кардинально меняется.LLM — это не функция с предсказуемым поведением. Это вероятностная система, которая может быть убеждена изменить своё поведение правильно составленным текстом. И это фундаментально новый класс уязвимостей, к которому большинство разработчиков пока не готовы.
Мейнтейнеры Linux: «ИИ стал находить много реальных уязвимостей»
О поиске уязвимостей с помощью LLM заговорили давно. Но когда это делают создатели самих LLM, бывает сложно разделить факты и рекламу. Вот сейчас в Anthropic заявили
Ошибка в $5 000 на TON из-за кода, написанного нейронкой
Привет, Хабр! Наконец таки статья о том как я облажался. Точнее — как облажалась команда, но ответственность все равно моя.TL;DR: Relayer для TON-проекта писался с помощью LLM. Без документации. Без тестов. Без понимания модели угроз. В результате — потеря ~$5 000 из пула ликвидности на STON.fi. Блокчейн не взломан, DEX работает как надо. Проблема была в нашей архитектуре.Это разбор конкретной ошибки, которая стоила реальных денег. И пояснение, почему скептики с Хабра всё равно не правы — но по другой причине, чем они думают.1. Что вообще за проект
