Разработка и эксплуатация защищенных систем искусственного интеллекта (MLSecOps)
Уникальная программа, которая учит не только создавать эффективные ИИ-решения, но и делать их изначально безопасными, используя лучшие практики разработки и эксплуатации защищенных систем искусственного интеллекта MLSecOps.
Старт курса
21.09.2026
Стоимость обучения
80 000 ₽
Продолжительность
4 недели
Формат обучения
Онлайн синхронный
Документ
Удостоверение о повышении квалификации
В условиях, когда стандартные методы защиты недостаточны, возникает острая потребность в специалистах, способных обеспечивать безопасность ИИ-систем на всех этапах их жизненного цикла. Инновационность содержания заключается в интеграции дисциплин Machine Learning, MLOps и Cybersecurity в единый подход разработки и эксплуатации защищенных систем искусственного интеллекта (MLSecOps).
Для кого
Для специалистов, работающих на стыке искусственного интеллекта и информационной безопасности
разработчиков
Data Scientists
ML/AI инженеров с базовым опытом, стремящихся к продакшену
DevOps/MLOps инженеров, желающих интегрировать security в ML-пайплайны
Security-специалистов, стремящихся глубоко понять и защитить ML-системы
Программа обучения
Классическое машинное обучение (ИИ)12 часов
- Основные задачи и метрики оценки ИИ
- Алгоритмы и ансамбли моделей
- Градиентный бустинг и продвинутые методы
- Практикум: обучение и оценка моделей
Нейронные сети и глубинное обучение12 часов
- Основы обучения нейронных сетей
- Свёрточные и рекуррентные сети
- Генеративные и состязательные модели
- Обучение с подкреплением в контексте безопасности
Безопасность ИИ: данные, модели, инфраструктура12 часов
- Угрозы для ИИ (MITRE ATLAS, OWASP ML Top 10)
- Атаки на данные: отравление данных, токсичные датасеты
- Атаки на модели: вторжение, извлечение
- Методы защиты: противостояние, диф. приватность
Безопасность в ИИ: визуализированная последовательность этапов12 часов
- Инструменты эксплуатации ИИ систем: (DVC, MLflow, Docker)
- Безопасная эксплуатация систем: управление секретами, статическое и динамическое тестирование безопасности приложений (SAST/DAST)
- Непрерывная интеграция и развертывание для ИИ, тесты на безопасность, запрос на слияние (GitLab CI)
- Автоматизация процесса обработки данных: от данных до развертывания
Защита проекта6 часов
Формат обучения
Продолжительность общая в часах
54 часа
Условия приема
Лица, имеющие высшее или среднее профессиональное образование; лица, получающие высшее образование
Формат обучения
Онлайн синхронный
Язык обучения
русский
Состав занятий
35 контактных часов + 19 часов самостоятельной работы
Итоговая работа
Защита проекта
Даты проведения
21 сентября - 16 октября 2026 года
Академический час
40 астрономических минут
Место проведения
Система видеоконференцсвязи
ВЫ НАУЧИТЕСЬ...
... выбирать, обучать и оценивать классические ML-модели и нейронные сети; проводить анализ угроз и выявлять уязвимости в ML-системах; применять методы защиты от атак; разрабатывать и развертывать безопасные ML-сервисы с использованием современных инструментов (PyTorch/TensorFlow, FastAPI, MLflow).
ВЫ СМОЖЕТЕ...
...настраивать автоматизированные CI/CD-пайплайны для ML с интеграцией этапов проверки безопасности (Data Validation, Security Testing); внедрять практики контроля доступа (RBAC) и управления секретами в ML-инфраструктуре; анализировать риски ML-проектов и выбирать адекватные методы и инструменты для их минимизации.
ВЫ ОВЛАДЕЕТЕ...
...программированием на Python для решения задач машинного обучения и обеспечения безопасности; практическими навыками работы с инструментами MLSecOps: MLflow, DVC, Docker, GitLab CI/CD; навыками проведения атак на модели и тестирования их на устойчивость.
Документ, который Вы получите
После успешного прохождения курса выдается удостоверение о повышении квалификации установленного НИУ ВШЭ образца
Преподаватели
Сластников Сергей Александрович
Руководитель программы
Грошев Максим Сергеевич
Преподаватель
Гимранова Екатерина Маратовна
Преподаватель
От физических лиц
Оригинал и копия паспорта или документа, заменяющего его
Оригинал и копия документа об изменении фамилии, имени, отчества (при необходимости)
Оригинал и копия документа об образовании и квалификации или справка об обучении для лиц, получающих высшее образование
Номер СНИЛС
От юридических лиц
Оригинал и копия документа, на основании которого подписывается договор (доверенность, приказ)
Оригиналы и копии документов слушателей (согласно перечню для физических лиц)
Регистрация слушателей и юридических лиц, подача заявок на обучение и предоставление документов производится в Личном кабинете слушателя и организации.
Стоимость и условия
Высшее или среднее профессиональное образование, высшее образование в процессе получения. Заявки на обучение принимаются от физических и юридических лиц
80 000 рублей
Реализуется в открытом и корпоративном вариантах
Скидки
01
Юридическим лицам - до 15 %
02
Выпускникам и обучающимся НИУ ВШЭ - до 5 %
03
Работникам НИУ ВШЭ (по основному месту) - 10 %
Способы оплаты
Для физических лиц
- по платёжному извещению, выставляемму на основании договора
Для юридических лиц
- по счёту, выставляемому на основании договора
Часто задаваемые вопросы
Нужно ли привозить оригиналы документов для поступления на программу?
Нет, привозить не нужно. Регистрация слушателей и юридических лиц, подача заявок на обучение и предоставление документов производится в Личном кабинете слушателя и организации.
В какой форме выдаются удостоверения о повышении квалификации?
В обязательном порядке - в электронном виде, заверенном электронной подписью. Твёрдая бумажная копия - по запросу.
Передаётся ли информация о выдаваемых удостоверениях в федеральную информационную систему «Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении» (ФИС ФРДО)?
Да, передаётся в обязательном порядке.
Контакты
Основной адрес
Москва, ул. Таллинская, 34
Электронная почта
Блок повышения квалификации
Московского института электроники и математики НИУ ВШЭ
МИЭМ сегодня
История
Московский институт электроники и математики (МИЭМ) был создан в 1962 году для подготовки инженерных кадров для радиоэлектронной и электронной промышленности страны. В 2012 году МИЭМ вошел в состав Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики».
Профиль
МИЭМ является одним из самых крупных подразделений Вышки, ее инженерным крылом. Здесь учатся будущие программисты, математики, инженеры-конструкторы, специалисты по компьютерной безопасности, электронике и робототехнике.
Потенциал
МИЭМ - это около 300 преподавателей и сотрудников, 30 учебно-исследовательских лабораторий, 3 международные научные лаборатории, проектная модель обучения, ультрасовременный корпус, собственная цифровая среда.