Термины AI

 Эта таблица дополняет таблицу про 12 важнейших терминов AI.

Группа	Термин (английский и русский)	Описание термина
Архитектуры и базовые концепции	LLM (Большая языковая модель)	Продвинутые ИИ-системы, обученные на больших текстовых данных для понимания и генерации текста.
	Transformers (Трансформеры)	Архитектура нейросетей, использующая механизм самовнимания для обработки последовательностей.
	Multimodal Models (Мультимодальные модели)	Модели, обрабатывающие одновременно несколько типов данных, например текст+изображение.
Работа с запросами и выводами	Prompt Engineering (Промпт-инжиниринг)	Проектирование эффективных запросов для управления поведением ИИ.
	Chain-of-Thought (Цепочка размышлений)	Пошаговое логическое рассуждение модели для сложных задач.
	Fine-grained Control (Тонкое управление моделью)	Умение давать сложные инструкции для более точной генерации контента.

12 Важнейших терминов GenAI

 

Термин (английский и русский)	Описание термина
LLM (Большая языковая модель)	Продвинутые ИИ-системы, обученные на больших текстовых данных для понимания и генерации текста, основа современных чат-ботов и генеративных систем.
Transformers (Трансформеры)	Революционная архитектура нейросетей, использующая механизм самовнимания (self-attention) для обработки последовательных данных, обеспечивая прорыв в понимании и генерации языка.
Prompt Engineering (Промпт-инжиниринг)	Стратегическое формирование запросов к ИИ для достижения желаемого результата через точные инструкции, контекст и ограничения.
Fine-tuning (Тонкая настройка)	Процесс адаптации предобученных моделей ИИ под специфические задачи или области путём дообучения на специализированных датасетах.
Embeddings (Встраивания)	Численные представления текста, изображений или данных в высокоразмерном пространстве для семантического поиска, сравнения и обработки ИИ.
RAG (Извлечение дополненной генерацией)	Метод, объединяющий поиск информации и генерацию текста для создания точных, фактических ответов путём привлечения внешних источников данных.
Tokens (Токены)	Базовые единицы текста (слова, подслова или символы) в ИИ-моделях, определяющие объём обрабатываемой информации и лимиты модели.
Hallucination (Галлюцинация)	Явление, при котором ИИ генерирует правдоподобную, но фактически неверную информацию — одна из ключевых проблем надёжности ИИ.
Zero-shot (Нулевая выборка)	Способность ИИ выполнять задачи без специализированного обучения на примерах, используя общее знание.
Chain-of-Thought (Цепочка размышлений)	Техника подачи запросов, поощряющая модели разбивать сложные задачи на пошаговое логическое решение для повышения точности и объяснимости.
Context Window (Контекстное окно)	Максимальный объём текста, который ИИ может обработать за раз; влияет на способность поддерживать связность и ссылки на предыдущий контекст.
Temperature (Температура)	Параметр управления случайностью и креативностью ответов ИИ, балансируя между детерминированными и вариативными результатами.

Цветовое колесо информационной безопасности (InfoSec Color Wheel)

Введение

Информационная безопасность включает десятки разных профессий и задач. Цветовое кодирование помогает быстро и интуитивно отнести команду или специалиста к определённой роли.

Известны противоборствующие пары вроде красных команд (атакующие) и синих команд (защитники). Концепция InfoSec Color Wheel расширяет эту идею до семи цветов, каждый из которых соответствует определенной роли команды и набору задач.  Цвета помогли структурировать взаимодействие: кто что делает, кто с кем сотрудничает.

Три базовых цвета – красный, синий и желтый – символизируют основные команды (атакующие, защитники и разработчики). При «смешении» базовых появляются вторичные цвета – фиолетовый, оранжевый и зеленый – отражающие команды-синергии, объединяющие усилия двух основных команд. Белый цвет представляет команду, которая охватывает все остальные и отвечает за общее руководство и координацию. Таким образом, цветовое колесо охватывает полный спектр ролей в обеспечении информационной безопасности организации. Ниже приведена схема, отображающая взаимодействие команд по цветам в этой модели.​

Схема взаимодействия команд в модели InfoSec Color Wheel: первичные команды (красная, синяя, желтая), образованные их сотрудничеством вторичные (фиолетовая, оранжевая, зеленая) и белая команда, объединяющая все.

💡 Кого читать про ИИ: практики, тренды, no-code и рост бизнеса

Собрал для вас таблицу с ведущими англоязычными авторами, которые каждый день публикуют прикладной контент про искусственный интеллект:

— кто помогает понять ИИ с нуля,
— кто показывает, как с помощью ИИ увеличивать продажи и масштабировать контент,
— кто разбирает тренды и исследования,
— кто строит инструменты без кода,
— и кто просто экономит вам часы, собирая всё полезное в одном месте.

В таблице — кто они, чем полезны, кому их читать и ссылки на профили. Сортировка по темам: новости, бизнес, контент, продажи, no-code.

Используйте как карту, чтобы подписаться на нужных людей и не утонуть в AI-хайпе.

Имя	Чем интересен	Кому важно читать	Ссылка	Категория
Paul Couvert	Cоздание AI-инструментов No-code	Предприниматели, малый бизнес	Профиль	No-code и инструменты
Ruben Hassid	Простое объяснение ИИ-инструментов	Широкая аудитория, бизнес-руководители	Профиль	No-code и инструменты
Pete Sena	AI-кейсы с бизнес-результатами	C-Level, продакт-менеджеры	Профиль	Бизнес-применение
Eitan Yehoshua	Реальные сценарии AI в продуктах	Интеграторы, архитекторы	Профиль	Бизнес-применение
Lior Alexander	Объясняет AI-исследования по делу	R&D, CIO	Профиль	Бизнес-применение
Charlie Hills	ИИ-инструменты для контента	Маркетологи, копирайтеры	Профиль	Контент и маркетинг
Adam Biddlecombe	ИИ-контент для масштабирования	Фаундеры, контент-команды	Профиль	Контент и маркетинг
Jérémy Grandillon	ИИ в повседневной работе продаж	Менеджеры по продажам, CRM-специалисты	Профиль	Продажи и рост
Martin Crowley	Быстро обучает AI-основам	Новички, HR, Sales	Профиль	Продажи и рост
Axelle Malek	Ежедневные AI-обновления	Следить за новостями, не углубляясь	Профиль	Новости и тренды
Rowan Cheung	Концентрированная AI-рассылка (The Rundown)	Быстро быть в курсе ключевых трендов	Профиль	Новости и тренды
Alex Banks	Прогнозы и аналитика AI-трендов	Инвесторам, стратегам	Профиль	Новости и тренды

Топ-20 последних трендов классификации данных

Классификация данных подразумевает организацию данных по категориям для наиболее безопасного и эффективного использования. Последние статистические данные показывают, что, несмотря на очевидную эффективность на практике, её применение всё ещё довольно ограничено. 

Ниже представлены ключевые факты и идеи по классификации данных:

Рост рынка

1. Прогноз: CAGR около 24% в 2024-2031 годах. Оценка рынка к 2031 году — 9,5 млrd долларов.

Принятие в отраслях

2. Банки, финансы, здравоохранение, розничная торговля, госсектор широко используют эти решения.

Региональные тенденции

3. Северная Америка лидирует, за ней идут Европа и Атр.

Ключевые игроки

4. IBM, Microsoft, Google, Symantec, AWS, Varonis, Digital Guardian, Netwrix, Гарда Технологии.

Тематические исследования:

• Microsoft Information Protection (MIP): снижение утечек данных до 60%.
• Varonis: экономия 40% времени на управление данными.
• Netwrix: экономия $500 тыс. в год на хранении данных.

Пользователи

8. И Корпорации, и малые середние бизнесы внедряют системы классификации.

Рост данных

9. 175 зеттабайт к 2025 году (оценка IDC).

Безопасность и автоматизация

• Внутренние угрозы стоят компаниям в 11,45 млн долларов в год.
• 86% организаций используют ручные методы маркировки данных.
• 48% компаний всё ещё на ранних стадиях внедрения AI.

Соблюдение требований

17. 52% бизнес-данных остаются «тёмными»; правильная классификация превращает их в актив.

Темные данные

18. 52% бизнес-данных неклассифицированы.

Уровни внедрения

19. 80% предприятий внедрят классификацию данных к 2025 году (прогноз Gartner).

Эффективность

20. Современные инструменты классификации улучшают операционную эффективность на 30%.

Рассматривайте классификацию данных как инвестицию в безопасность и оптимизацию вашего бизнеса!

Как классификация данных помогает избежать штрафов по 152-ФЗ

Знание о своих данных = лучшая защита.

В современном мире организации производят и хранят колоссальные объёмы данных, однако лишь часть из них явно помечена или классифицирована. Классификация данных – это процесс присвоения данным меток (категорий) в зависимости от их типа, чувствительности и ценности. Такие метки присваиваются данным (например, публичные, внутренние, конфиденциальные, секретные) и затем позволяют управлять доступом к ним. Несмотря на очевидные преимущества, классификация охватывает далеко не все корпоративные данные.

В данном отчёте рассмотрены сведения о доле классифицированных данных в общем объёме, с акцентом на финансовый и промышленный сектора, а также типичные категории данных, барьеры на пути классификации и примеры из практики.

Рационализация затрат на инструменты информационной безопасности для CISO

В условиях ограниченных бюджетов и растущих угроз кибербезопасности организациям всё чаще приходится оптимизировать свои портфели средств защиты. Процесс рационализации инструментов информационной безопасности (Security Toolchain Rationalization) помогает повысить эффективность ИБ-функции, устранить дублирование решений и сократить расходы.

Зачем нужна рационализация?

• Снижение затрат: отказ от избыточных лицензий и сокращение расходов на поддержку.
• Повышение эффективности: упрощение процессов мониторинга, реагирования на инциденты и управления уязвимостями.
• Улучшение интеграции: построение единой экосистемы безопасности с минимальными "разрывами" между системами.
• Ускорение принятия решений: меньшее количество консолей и более чёткая видимость событий безопасности.

Формула цели:

Минимум инструментов × Максимум покрытия × Оптимальные затраты.

Как провести рационализацию:

Топ спикеров GISEC 2025 6-8 мая 2025

 

Ниже представлена итоговая таблица рангов всех основных спикеров конференции GISEC 2025 (включая международных и региональных экспертов):

Ранг	Спикер (страна)	Текущая роль / позиция
1.	Евгений Касперский (Россия)	Основатель и CEO «Лаборатории Касперского»
2.	Пол Викси (США)	Заместитель CISO и ведущий инженер безопасности AWS; интернет-пионер
3.	Кристофер Пейнтер (США)	Президент правления Global Forum on Cyber Expertise; экс-кибердипломат США

БАНКИ, ВНИМАНИЕ: ПЕРВЫЙ ШТРАФ ЗА WHATSAPP!

📣 БАНКИ, ВНИМАНИЕ: ПЕРВЫЙ ШТРАФ ЗА WHATSAPP!

В России впервые оштрафован банк за использование иностранного мессенджера WhatsApp для отправки персональных данных клиента. Да-да, штраф — 200 000 рублей.

🔍 Что произошло?

• Сотрудник банка отправил должнику сообщение с корпоративного номера через WhatsApp
• Клиент пожаловалась в Роскомнадзор
• Суд признал банк виновным по статье 13.11.2 КоАП РФ
• Название банка не раскрывается, но прецедент создан

📅 С 1 марта 2023 года действует запрет:

👉 Нельзя использовать WhatsApp, Telegram, Viber, Skype, WeChat, Discord, Microsoft Teams и другие иностранные мессенджеры при оказании финансовых и государственных услуг.

📆 С июня 2023 года:

👉 Введены отдельные штрафы до 700 000 рублей за пересылку юридически значимых сообщений через иностранные мессенджеры.

🔒 Зачем всё это?

• Защита персональных данных
• Борьба за цифровой суверенитет
• Уход от иностранных ИТ-платформ в критически важных сферах

👥 Кого касается запрет?

• Государственные органы
• Государственные и муниципальные учреждения
• Организации, оказывающие государственные и муниципальные услуги
• Финансовые организации (банки, страховые компании и др.)

📚 Источники:

• Федеральный закон от 01.04.2025 № 41-ФЗ
• Федеральный закон № 236-ФЗ от 01.07.2021 (с изменениями)
• Постановление Правительства РФ № 1236 от 16.11.2015 (с изменениями)
• Роскомнадзор: перечень запрещённых мессенджеров

✅ Что делать бизнесу?

1. Убрать из внутренней и клиентской коммуникации все иностранные мессенджеры
2. Использовать отечественные решения (VK, Яндекс, МТС и др.)
3. Проверить, что сотрудники не "достают" клиентов через WhatsApp в обход регламентов

⚠️ Это первый звоночек. За ним будут и другие.

Семейное кодовое слово защитит вашу семью! Договоритесь о нем сегодня!

“Мама, я в больнице…” — что вы ответите?

Мошенники умеют подделывать номера, копировать голоса и создавать панику. Один звонок — и вы уже готовы перевести деньги «на операцию» дочери или «штраф» за вину сына.

Мы с мамой ехали по делам и вдруг звонок, внезапно севшим голосом она лепечет: Ксюшенька, солнышко, что с тобой?!? Я хватаю трубку, а там ревет моя дочь: мамочка, мама, меня сбила машина, забери меня отсюда, мама, тут полиция, они что-то говорят, я ничего не понимаю!!! Я ненадолго отключилась от действительности, потом очнулась, мама круглыми от ужаса глазами хлопала меня по щекам, дочь ревела, трубку взял врач, сказал приехать в 24 больницу, на вопрос, что с ребенком, ответил, перелом челюсти, рваная рана губы и перелом ребер. А вторая девушка в реанимации. Прогноз неутешительный. От ужаса всего происходящего я железным голосом попросила дать телефон Ксюше, тот заикнулся было, что она вся в крови, я вообще превратилась в сталь и задаю вопрос: доченька, котик, как вас сбила машина?! А она мне, мамочка, ну какая разница, тут полиция тебя ждет, я виновата, мама, я пошла на красный сигнал светофора. В ту же самую минуту я со своего номера набираю дочери и она самым любимым голосом на свете мне отвечает: мамуль, я на парах, что-то важное?!

Есть простой способ защититься.

🛡Ведите в семье кодовое слово. Это фраза, которую знает только ваша семья. Спросите её в любой странной ситуации: по телефону, в чате, при просьбе забрать ребёнка или перевести деньги. Нет правильного ответа — значит, обман.

Примеры:

✅  ЛыжиЗеленые

✅  Капуста42

✅  Троллейбус7

📌Как внедрить:

1. Соберите семью.
2. Придумайте слово.
3. Объясните, как его спрашивать.
4. Проверяйте раз в квартал.

🔹 Сделайте это сегодня. 5 минут обсуждения — и ваша семья защищена от одного из самых опасных видов социальной инженерии.

 Подробная методичка приложена. Сделайте это! 🫵