Лекции

Разбираем, как безопасно проектировать права доступа в ChatGPT‑App: почему LLM — это отдельная поверхность атаки, как избежать Confused Deputy, как раскладывать доступ на scopes (например, orders:write), как ограничивать доступ модели по инструментам ( per‑tool permissions) и где обязательно включать human‑in‑the‑loop. Также обсудим сетевую сегментацию (gateway/edge, private network, egress allowlist) и multi‑tenant изоляцию через tenantId из проверенного токена.

В этой лекции разбираем системный подход к секретам и конфиденциальным данным в ChatGPT Apps: где должны жить ключи ( KMS, Secrets Manager, env‑vars), почему секретам не место в system‑prompt и _meta, как устроен жизненный цикл секрета (создание → хранение → инжекция в рантайм → ротация), а также как организовать PII‑scrub (маскирование/удаление/псевдонимизация) для логов, трейсов и APM (например, через pino и правила redact). Отдельно — secret scanning, действия при утечке и типичные ошибки (например, NEXT_PUBLIC_‑секреты и логирование Authorization).

Разбираем, почему в LLM‑приложениях нельзя доверять ни пользовательскому вводу, ни аргументам инструментов от модели, ни вебхукам, ни даже «родной» базе данных. Учимся строить контракт через схемы ( Zod и JSON Schema), делать нормализацию и coercion (например, z.coerce.number()), запрещать лишние поля через .strict(), и закрывать классические инъекции: SQL, XSS и prompt injection.

Разбираем, как надёжно принимать вебхуки в ChatGPT Apps/Next.js: чем входящие вебхуки отличаются от обычных API-вызовов, почему важно читать raw body, как проверять HMAC-подпись (и timestamp), как отвечать быстро, чтобы не ловить ретраи, и как строить идемпотентную обработку через дедупликацию и транзакции. В конце — архитектурная стыковка вебхуков с MCP-инструментами и список типичных ошибок.

В лекции разбираем, как в ChatGPT‑приложении (App) выстроить контур безопасности и жизненного цикла данных: отдельные audit‑логи (структура actor/ action/ resource/ outcome), политику data retention (TTL для разных классов данных), технику «удаления по запросу» (включая анонимизацию и связь с бэкапами), а также основы устойчивости через RTO/ RPO, PITR и регулярные проверки восстановления.