Очное образование в ведущем вузе страны из любой точки мира
Вышка Онлайн — это онлайн-кампус НИУ ВШЭ, лидер среди российских вузов по количеству очных онлайн-программ и обучающихся на них студентов. У нас за плечами более 30 лет экспертизы в образовании и науке и более 12 лет — в сфере онлайн-образования.
Мы объединяем академический опыт, современные технологии и тренды индустрии, чтобы вы не только получали актуальные знания и навыки, но и были теми, кто формирует будущее рынка труда.
Мы объединяем академический опыт, современные технологии и тренды индустрии, чтобы вы не только получали актуальные знания и навыки, но и были теми, кто формирует будущее рынка труда.
( 01 )
О программе
Онлайн-магистратура «Информационная безопасность систем искусственного интеллекта» находится на стыке трёх ключевых областей: машинное обучение, DevOps и кибербезопасность.
Мы рассматриваем MLSecOps как целостную инженерную дисциплину — готовим инженеров-практиков, способных выстроить полный жизненный цикл защищённой ML-системы.
Вы будете работать с реальными кейсами BigTech компаний, промышленными инструментами, продакшеном и разрабатывать собственный защищённый ML-сервис.
(Реализуем совместно с экспертами компании)
VK
( 02 )
Удобное время занятий
Занятия проходят 4 раза в неделю в будние дни с 18:00. После этого вебинары появляются в записи, а доступ к ним сохраняется в течение года
Комфортная диджитал-среда
Мы проводим занятия во внутренней системе НИУ ВШЭ SmartLMS, VK и МТС Линк, а общаемся в Telegram и по электронной почте
60% обучения — практика
Обучение строится вокруг сквозного проектного трека. С первого года вы будете разрабатывать собственный защищённый ML-сервис, используя промышленные инструменты MLflow, DVC, Kubernetes, Docker, Prometheus, Grafana, PyTorch, TensorFlow и FastAPI
Фокус — на актуальные угрозы и фреймворки
Изучите первую в мире тактическую матрицу атак на ML-системы MITRE ATLAS, OWASP ML Top 10 — топ-10 рисков безопасности машинного обучения, а также NIST Privacy Framework
Работа c инструментами и продакшеном
Научитесь внедрять конкретные инструменты защиты в пайплайны (Kubeflow, Airflow), настраивать мониторинг (Evidently AI, Prometheus), обеспечивать безопасность контейнеров (Trivy) и инфраструктуры как кода (Checkov)
Как проходит обучение
Мы рекомендуем выделять на занятия и самостоятельную работу около 30 часов в неделю.
Кроме обязательных дисциплин, вы сможете выбрать дополнительные курсы и сформировать индивидуальную траекторию обучения.
Кроме обязательных дисциплин, вы сможете выбрать дополнительные курсы и сформировать индивидуальную траекторию обучения.
Учебный план может немного меняться. Мы адаптируем его под тренды индустрии и ориентируемся на обратную связь от студентов, преподавателей и экспертов.
Углубите знания в математике и машинном обучении, освоите Python и C++ для разработки надёжных и высокопроизводительных ML-систем, научитесь строить поддерживаемые ML-пайплайны и применять методы защиты данных и конфиденциальности. На семинарах наставника сформируете понимание методологии MLSecOps, разовьёте навыки критического мышления, командной работы и управления проектами. Итогом года станет разработка собственного защищённого ML-сервиса.
- Адаптационный курс по машинному обучению и математике
- Промышленное программирование на Python
- Углублённое программирование на C++
- Базы данных: хранение и передача информации
- Семинар наставника MLDevSecOps
- Адаптационный курс по машинному обучению и математике
- Промышленное программирование на Python
- Системное программирование и кибербезопасность
- Базы данных: хранение и передача информации
- Семинар наставника MLDevSecOps
- Системное программирование и кибербезопасность
- Безопасность данных и конфиденциальность в ИИ
- DevSecOps: безопасность в жизненном цикле разработки
- Семинар наставника MLDevSecOps
- Безопасность данных и конфиденциальность в ИИ
- DevSecOps: безопасность в жизненном цикле разработки
- Курсовой проект — разработка защищённого ML-сервиса
- Семинар наставника MLDevSecOps
Освоите работу с большими данными, параллельные и GPU-вычисления, проектирование масштабируемых и отказоустойчивых ML-систем, оптимизацию ML-сервисов и управление их полным жизненным циклом с использованием контейнеров и оркестрации. В финале обучения защитите выпускную квалификационную работу.
- Современные технологии хранения и обработки данных
- Высокопроизводительные вычисления и параллельная обработка в ML-системах
- Разработка и эксплуатация моделей машинного обучения (MLOps)
- Семинар наставника MLDevSecOps
- Высокопроизводительные вычисления и параллельная обработка в ML-системах
- Проектирование высоконагруженных и отказоустойчивых ML-систем
- Разработка и эксплуатация моделей машинного обучения (MLOps)
- Контейнеризация и оркестрация в ML
- Семинар наставника MLDevSecOps
- Мониторинг, телеметрия и управление ML-системами
- Контейнеризация и оркестрация в ML
- Защита ВКР
Примеры проектов и ВКР студентов
Преподаватели — учёные НИУ ВШЭ и ведущие эксперты-практики российских BigTech компаний
Фёдор Иванов
Академический руководитель программы, директор центра организации работ по проекту «Передовая инженерно-математическая школа», профессор, доктор наук по прикладной математике, член Учёного совета НИУ ВШЭ, главный научный сотрудник лаборатории интернета вещей киберфизических систем
Владимир Башун
Куратор направления по информационной безопасности программы, руководитель мастерской инженерно-математической школы ВКонтакте и НИУ ВШЭ по безопасной разработке и эксплуатации высоконагруженных систем
Сергей Сластников
Руководитель мастерской по прикладным моделям ИИ, доцент, член Учёного совета НИУ ВШЭ, кандидат наук
Как поступить
2
Подайте заявление на поступление на Госуслугах
Вам понадобятся паспорт, СНИЛС и диплом о высшем образовании
3
Пройдите конкурс портфолио
Включите в него диплом о высшем образовании, ваши достижения, резюме, мотивационное и рекомендательное письма
4
Заключите договор и оплатите обучение
Всё проходит онлайн — быстро и комфортно
5
Начните обучение
Теперь вы — онлайн-студент, поздравляем!
Все преимущества очного обучения и бонусы онлайна
Диплом государственного образца
Вы получите диплом магистра государственного образца по направлению 10.04.01 «Информационная безопасность» НИУ ВШЭ с приложением на английском языке. В документе не будет указано, что обучение проходило онлайн
Обучение
из любой точки мира
Переезжать в Москву не нужно — учитесь там, где вам комфортно. А если захотите приехать в гости в кампус Вышки, поможем оформить пропуск и будем рады встрече
Возможность совмещать учёбу и работу
Занятия проходят в вечернее время по будням, а затем появляются в записи. Это позволит продолжить карьеру и встроить учёбу в своё расписание
Образовательный кредит
Можете воспользоваться образовательным кредитом с льготной ставкой 3%
Студенческий, доступ к онлайн-ресурсам Вышки, отсрочка от армии и возможность приезжать в кампус
Всё как у офлайн-студентов НИУ ВШЭ
Налоговый вычет
Сможете вернуть 13% стоимости обучения, мы предоставим необходимые документы
Карьера
По данным hh.ru и Хабр Карьеры, количество вакансий в области безопасности искусственного интеллекта выросло в 5,5 раз за 2023–2025 годы
от 120 000 ₽
Junior
без опыта в MLSecOps, но с бэкграундом в ML / ИБ
от 200 000 ₽
Middle
опыт работы 1,5–3 года, способен самостоятельно реализовывать элементы защищённого пайплайна
от 450 000 ₽
Senior
опыт работы более 3 лет, умеет строить end-to-end защищённые ML-системы
Резюме после обучения
Ольга Иванова
MLSecOps-инженер
Магистратура «Информационная безопасность систем искусственного интеллекта» НИУ ВШЭ
(Навыки)
- Проектирую и строю безопасные и отказоустойчивые ML-пайплайны и системы машинного обучения промышленного уровня
- Управляю процессами обеспечения безопасности систем машинного обучения на протяжении всего жизненного цикла
- Применяю средства разработки защищённых решений, основанных на технологии машинного обучения, и инструментов безопасности
- Внедряю процессы разработки и эксплуатации моделей машинного обучения с интеграцией практик безопасности
- Разрабатываю и внедряю инструментальные средства мониторинга, аудита и тестирования систем машинного обучения на уязвимости
- Применяю различные методы и подходы к обеспечению конфиденциальности данных в системах машинного обучения (дифференциальная приватность, федеративное обучение)
- Использую системы защиты от специализированных атак на модели машинного обучения (adversarial attacks, data poisoning, model extraction, membership inference)
- Создаю архитектуру и инфраструктуру защищённых решений, основанных на технологии машинного обучения, включая системы управления доступом и шифрования данных
- Использую методы обеспечения безопасности систем, построенных на базе больших языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ, предотвращение утечек конфиденциальных данных
- Применяю инструменты промпт-инжиниринга для задач анализа уязвимостей ИИ-моделей, обработки данных и создания интеллектуальных средств защиты в рамках методологии Security Automation
(Инструменты)
Отзывы о Вышке Онлайн
Дарья Никитина
Студентка онлайн-магистратуры
«Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом»
«Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом»
Магистратура в Вышке Онлайн для меня больше, чем просто обучение. Она стала конструктором смыслов для будущей себя.
Екатерина Широкова
Студентка онлайн-магистратуры «Экономический анализ»
Оказалось непросто выделить несколько лучших аспектов, потому что в онлайн-магистратуре мне нравится всё.
Валерий Мизь
Студент онлайн-бакалавриата «Глобальные цифровые технологии»
Я учился в колледже по специальности «Реклама», получил там хорошую базу и захотел сразу применить её на практике.
Дарья Никитина
Студентка онлайн-магистратуры
«Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом»
«Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом»
Магистратура в Вышке Онлайн для меня больше, чем просто обучение. Она стала конструктором смыслов для будущей себя. Почти все преподаватели у нас из бигтеха, и они дают самые свежие и актуальные знания, а не ведут по накопленной годами программе.
Мероприятия, которые проходят офлайн (встречи в Яндексе, Вышке и на парусной регате) дают возможность обмениваться опытом и впечатлениями с однокурсниками вживую в неформальной обстановке. И наконец, возможность создавать собственные проекты и продукты в рамках учебных курсов позволяет даже запустить собственный стартап.
Мероприятия, которые проходят офлайн (встречи в Яндексе, Вышке и на парусной регате) дают возможность обмениваться опытом и впечатлениями с однокурсниками вживую в неформальной обстановке. И наконец, возможность создавать собственные проекты и продукты в рамках учебных курсов позволяет даже запустить собственный стартап.
Екатерина Широкова
Студентка онлайн-магистратуры «Экономический анализ»
Оказалось непросто выделить несколько лучших аспектов, потому что в онлайн-магистратуре мне нравится всё.
Обучение продолжает оправдывать все ожидания и часто даже превосходит их.
Очень радует студентоориентированность каждого преподавателя — все очень оперативно отвечают в чатах и часто по нашим просьбам задерживаются после пар для дополнительных объяснений, чтобы каждому всё было понятно.
Очень удобно, что можно гибко подходить к написанию ВКР и работать вдвоём над одной темой: взаимодействие в паре позволяет смотреть на исследовательский вопрос под разными углами, а научный руководитель учитывает наши интересы и идеи и регулярно помогает продвигаться в исследовании — спасибо большое Елене Сергеевне Вакуленко.
Отдельный плюс обучения на онлайн-программе — это возможность совмещения с работой. Например, мне нужно было уменьшить учебную нагрузку в первом модуле, так как я поменяла работу и новая позиция требовала больше времени и фокуса. А сейчас я уже адаптировалась, поэтому на текущий модуль взяла больше дисциплин.
Обучение продолжает оправдывать все ожидания и часто даже превосходит их.
Очень радует студентоориентированность каждого преподавателя — все очень оперативно отвечают в чатах и часто по нашим просьбам задерживаются после пар для дополнительных объяснений, чтобы каждому всё было понятно.
Очень удобно, что можно гибко подходить к написанию ВКР и работать вдвоём над одной темой: взаимодействие в паре позволяет смотреть на исследовательский вопрос под разными углами, а научный руководитель учитывает наши интересы и идеи и регулярно помогает продвигаться в исследовании — спасибо большое Елене Сергеевне Вакуленко.
Отдельный плюс обучения на онлайн-программе — это возможность совмещения с работой. Например, мне нужно было уменьшить учебную нагрузку в первом модуле, так как я поменяла работу и новая позиция требовала больше времени и фокуса. А сейчас я уже адаптировалась, поэтому на текущий модуль взяла больше дисциплин.
Валерий Мизь
Студент онлайн-бакалавриата «Глобальные цифровые технологии»
Я учился в колледже по специальности «Реклама», получил там хорошую базу и захотел сразу применить её на практике. Поэтому, почти не раздумывая, подал документы в онлайн-бакалавриат «Глобальные и цифровые коммуникации» в Вышку.
Для меня было важно выбрать университет, который даёт возможность развивать как гибкие, так и профессиональные навыки. Сейчас я учусь среди сильнейших студентов, мы активно работаем над проектами, разбираем реальные кейсы и даже строим планы на совместное профессиональное будущее. Этот формат позволяет сочетать теорию с живой практикой, что для меня и было главной целью.
Для меня было важно выбрать университет, который даёт возможность развивать как гибкие, так и профессиональные навыки. Сейчас я учусь среди сильнейших студентов, мы активно работаем над проектами, разбираем реальные кейсы и даже строим планы на совместное профессиональное будущее. Этот формат позволяет сочетать теорию с живой практикой, что для меня и было главной целью.
Стоимость обучения
305 000 ₽
за семестр
всего 4 семестра
Бонусы программы
Образовательный кредит
Сможете оформить с льготной ставкой 3%
Налоговый вычет
Сможете вернуть 13% стоимости обучения
Наши менеджеры
Алина
Алдабергенова
Алдабергенова
Татьяна
Рылова
Рылова
Анна
Сокорева
Сокорева
Сделайте первый шаг — запишитесь на консультацию
Мы свяжемся с вами по телефону — расскажем о программе и ответим на все вопросы. Это бесплатно
Отвечаем на вопросы
Да, так как это магистратура, на программу можно поступить только с дипломом бакалавра или специалиста.
Мы предполагаем, что вы справитесь с программой, если заканчивали любые технические учебные заведения. Чуть легче будет тем, кто уже хорошо знает математику, основы машинного обучения и имеет базовые знания в области информационной безопасности.
В процессе обучения вы пройдёте адаптационные курсы по математике, ML и Python. А рекомендуемая литература и pre-course материалы при необходимости помогут догнать остальных.
В процессе обучения вы пройдёте адаптационные курсы по математике, ML и Python. А рекомендуемая литература и pre-course материалы при необходимости помогут догнать остальных.
Вступительное испытание для поступления на программу — конкурс портфолио. Чтобы узнать, как грамотно составить документ и по каким критериям его будут оценивать, запишитесь на бесплатную консультацию.
Вам понадобятся паспорт, СНИЛС, диплом о высшем образовании и портфолио.
Обучение в магистратуре проходит онлайн 4 раза в неделю в будние дни с 18:00. После этого вебинары появляются в записи, а доступ к ним сохраняется в течение года. Так вы сможете продолжить карьеру и встроить учёбу в своё расписание.
Мы рекомендуем выделять на занятия и самостоятельную работу около 30 часов в неделю.
Мы рекомендуем выделять на занятия и самостоятельную работу около 30 часов в неделю.
Да, если вы уже работаете с разработкой и внедрением инструментов искусственного интеллекта. Главное, чтобы в ВКР присутствовала компонента, связанная с информационной безопасностью.
Длительность программы — 2 года, это фиксированный срок. В конце второго курса вы защитите выпускную квалификационную работу.
Вы получите диплом магистра государственного образца по направлению 10.04.01 «Информационная безопасность» НИУ ВШЭ с приложением на английском языке. В документе не будет указано, что обучение проходило онлайн.
Нет, в Вышке Онлайн обучение проходит очно в формате онлайн. Выпускники получают диплом государственного образца с приложением на английском языке. В документе не будет указано, что вы учились онлайн.
Нет, приезжать в кампусы НИУ ВШЭ не нужно, подавать документы и защищать ВКР вы будете в онлайн-формате.
Оплатить обучение можно 4 платежами. Первый вносится при заключении договора об обучении, а следующие — перед началом каждого семестра.
Образовательный кредит с господдержкой — это помощь студентам, поступившим в университет. Его можно взять на оплату одного семестра, года или обучения целиком.
Во время обучения и 9 месяцев после выпуска вы будете платить только 3% годовых — остальное сможете вернуть в течение 15 лет.
Чтобы узнать, как оформить образовательный кредит, запишитесь на бесплатную консультацию.
Во время обучения и 9 месяцев после выпуска вы будете платить только 3% годовых — остальное сможете вернуть в течение 15 лет.
Чтобы узнать, как оформить образовательный кредит, запишитесь на бесплатную консультацию.
Да, в таком случае мы заключим трёхсторонний договор между вами, вашим работодателем и вузом и выставим счёт на оплату.
Подписывайтесь на рассылку
Рассказываем о программах и дедлайнах, делимся новостями онлайн-кампуса, карьерными рекомендациями и советами для личной эффективности
Следите за нами в соцсетях и блоге
Там — анонсы, исследования, отзывы студентов, полезные видео от экспертов и ещё так много всего
Проекты
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных — здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.