🔐 Безопасность на запуске стартапа
Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ, чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.
Уроки (4)
1
Локальное железо для ИИ и феномен «тихих ошибок»
→
2
Автоматизация мониторинга и безопасность данных (Multi-tenancy & RLS)
→
3
Серверная валидация, защита ключей и отказ от «самостроя»
→
4
Умный ИИ-бэкэнд, продвинутый Code Review и токеномика
→
О курсе
Мини-курс о том, как не потерять данные и доверие пользователей в первые месяцы жизни продукта. Разбираем отказоустойчивость с двух сторон: инфраструктура — от локального ИИ-железа, переживающего отключение интернета, до мониторинга с алертами на «тихие ошибки» — и код, где живут утечки ключей, дыры в авторизации и небезопасные ИИ-агенты. Подойдёт вайб-кодерам и разработчикам, которые запускают продукт с реальными пользователями.
Чему научитесь:
- Находить и обезвреживать «тихие ошибки»: настраивать мониторинг, health-чекеры и алерты — в том числе на подозрительную тишину.
- Изолировать данные разных клиентов в одной базе через Multi-tenancy и RLS (Row Level Security).
- Переносить валидацию на сервер, защищать API-ключи и использовать готовую авторизацию вместо «самостроя».
- Строить умный ИИ-бэкенд с автоматизированной техподдержкой и внедрять Code Review нейросетями прямо в Pull Request.