#безопасность LLM

Б безопасность ·25 июл 2026

Вся опасность агента — в одном слое. Стройте защиту там

Автор утверждает, что безопасность AI-агентов нужно обеспечивать не улучшением промптов или обучения модели, а жёстким контролем на уровне выполнения tool calls — единственной точке, где текстовые решения модели превращаются в реальные действия. LLM может ошибаться или быть скомпрометирована prompt injection, но если слой исполнения инструментов написан правильно, никакие вредоносные команды не пройдут.

0 124
Б безопасность ·20 июл 2026

Обфускация данных: как добавить AI-функции к конфиденциальной информации

Статья объясняет технику обфускации (маскирования) для работы с чувствительными данными в LLM-приложениях. Суть: заменить персональные данные на плейсхолдеры перед отправкой в модель, получить ответ, затем восстановить реальные значения. Модель никогда не видит настоящие имена, номера телефонов или медицинские ID.

0 79