Безпека
Реєстр дій обробки, коли в процесі з'являється AI
Реалізація AI рідко створює новий вид обробки. Частіше змінює існуючий, а реєстр із статті 30 GDPR описує стан до реалізації та виглядає повним. П'ять полів, які зазвичай потрібно доповнити, чому журнали запитів являють собою сукупність даних, а не технічний файл, і як перевірити власний реєстр за годину.
Перелік вимог до сумісності штучного інтелекту для МСП: 10 пунктів для реалізації у серпні
2 серпня 2026 р. починають діяти правила прозорості EU AI Act (стаття 50). Якщо липень пройшов для вас під іншими пріоритетами, нижче перерахована перевірка дозволить закрити цю тему в серпні без хаосу. Десять пунктів. Кожен з коротким поясненням, для чого це потрібно і як перевірити, що зроблено. Відмічайте по черзі.
Чатботи та контент AI в компанії: обов'язки прозорості Art. 50 на практиці
Від 2 серпня 2026 р. обов'язки прозорості зі ст. 50 EU AI Act перестають бути теорією. Багато фірм уже знають, ЩО мусить позначати чат-боти та вміст, згенерований AI. Значно менше знають, ЯК зробити це правильно. Тому ми розглядаємо три найпоширеніші сценарії в МСП: чат-бот на сайті, маркетинговий вміст та електронну пошту.
EU AI Act: що ваша компанія повинна реально зробити до 2 серпня 2026
2 серпня 2026 року починають діяти ключові для більшості компаній положення регламенту про штучний інтелект (EU AI Act), у тому числі обов'язки прозорості з статті 50. Якщо у Вашій компанії діє чат-бот, ви генеруєте контент за допомогою AI або використовуєте інструменти AI у спілкуванні з клієнтами, цей термін безпосередньо стосується Вас.
Автоматизація реагування на інциденти безпеки з AI: SOAR та playbookи
Середній час від виявлення порушення безпеки до його припинення становить для багатьох організацій багато годин, а навіть днів. Платформи SOAR, підтримувані AI, скорочують цей час до хвилин, автоматизуючи повторювані кроки реагування та дозволяючи аналітикам зосередитися на рішеннях, що вимагають оцінки людиною.
КРІ у безпеці ІТ: як вимірювати ризик до того, як він стане інцидентом
Ключові показники ризику (KRI) - це інструмент, який дозволяє відділам безпеки перейти від реактивного гасіння пожеж до проактивного управління загрозами. Дізнайтеся, як визначати, вимірювати та візуалізувати KRI у спосіб, корисний для керівництва.
DevSecOps і shift-left безпека: як впровадити безпеку у процес виробництва програмного забезпечення
Виявлення вад безпеки після впровадження у виробництво коштує статистично в 30 разів більше, ніж виправлення її на етапі проектування. Shift-left security переміщує тести безпеки на найранішні етапи циклу виробництва.
Zero Trust у практиці: як впровадити модель безпеки ніколи не довіряй, завжди перевіряй
Zero Trust не є продуктом, який можна придбати, а радше архітектурою безпеки, заснованою на принципі, що жодне підключення (внутрішнє чи зовнішнє) не є довіреним за замовчуванням. Реалізація вимагає узгодженої стратегії, яка охоплює ідентичність, пристрої, мережу та дані.
Безпека API у корпоративних середовищах: OAuth2, rate limiting, WAF
API стали основним вектором атак на корпоративні системи. За даними галузевих звітів, вони відповідають за понад 90 відсотків інцидентів, пов'язаних з витоком даних. Комплексний підхід до безпеки API вимагає багатошарового захисту від автентифікації до моніторингу аномалій.
Концепція приватності за дизайном: як проектувати системи з захистом приватності з самого початку
Захист приватності не може бути штучно доданим після впровадження. Він повинен бути вбудований в архітектуру системи з першої лінії коду. Дізнайтеся, як принципи Privacy by Design впливають на конкретні архітектурні рішення та як автоматична анонімізація даних змінює підхід до дотримання вимог.
AI Act у практиці: що повинно знати кожне підприємство, яке впроваджує AI
Європейський регламент про штучний інтелект (AI Act) вступив у дію та накладає конкретні обов'язки на постачальників та користувачів систем AI. Дізнайтеся, що це означає для вашої компанії та як готуватися.
Керування привілейованим доступом та захист від витоку даних
Внутрішні загрози відповідають за більшість серйозних інцидентів безпеки в підприємствах. PAM і DLP — два стовпи захисту від витоку даних, як умисного, так і випадкового.
РОДО у практиці: анонімізація та псевдонімізація даних крок за кроком
GDPR діє з 2018 року, але багато компаній досі не розуміють різниці між анонімізацією та псевдонімізацією. Практичний посібник із техніками захисту даних із конкретним застосуванням у польських реаліях.
Анонімізація даних за допомогою AI: як захистити особисті дані в епоху автоматизації
Системи AI обробляють десятки тисяч документів, що містять особисті дані, а GDPR не знає винятків. Дізнайтеся, як інтелектуальна анонімізація PII захищає приватність, зберігаючи повну аналітичну цінність даних.
Аудит інформаційної безпеки: від pentestів до SOC 24/7
Комплексний посібник з аудиту кібербезпеки в компанії. Тести на проникнення, сканування уразливостей, SIEM, SOC та керування привілейованим доступом: що це таке та коли їх впроваджувати.
NIS2, GDPR та AI Act: як підготувати компанію до регулювань 2025–2027
Три ключові регуляції, що формують цифрову безпеку в Європі. Практичний посібник до NIS2, GDPR та AI Act: що вам потрібно знати, що потрібно реалізувати та як уникнути штрафів.
Безпека корпоративного AI: від OWASP до глибокої оборони
Системи AI обробляють конфіденційні дані у великій кількості, що робить безпеку абсолютною необхідністю. Ось як ESKOM AI реалізує захист у глибину: від сканування антивірусного програмного забезпечення та анонімізації PII до відповідності OWASP та повних шляхів аудиту.