AI в исследовании веб-атак: как AppSec проверять находки без опасной автоматизации
AI может помогать искать новые классы веб-уязвимостей, но защитная команда не должна превращать такую проверку в автоматическую эксплуатацию. Ценность появляется там, где есть границы теста, воспроизводимость и безопасное подтверждение результата. Главный риск…
Побочные каналы в облаке: что учесть при размещении AI-нагрузок
AI-нагрузки часто размещаются в многоарендной облачной среде: рядом могут работать пользовательские функции, расширения, обработчики данных и вспомогательные сервисы. Побочные каналы напоминают, что изоляция важна даже тогда, когда прямого доступа к памяти нет…
Нулевое хранение данных: как проверять обещания AI-поставщика перед подключением SOC и AppSec
Компании всё чаще отправляют в AI-сервисы журналы SOC, фрагменты кода, описания инцидентов и внутренние документы. Обещание не хранить данные важно, но его нельзя принимать как готовую защиту без проверки условий и технических следов. Главный риск — перепутать…
AI в посткомпрометации: как SOC распознать ускоренную атаку после взлома веб-сервера
После первичного взлома веб-сервера нарушителю нужно быстро понять окружение, найти ценные данные и выбрать следующий шаг. AI ускоряет этот этап: помогает разбирать ошибки, подбирать команды и связывать разрозненные сведения в план действий. Главный риск для S…
Кража данных через доверенные каналы: как AI помогает SOC связать фишинг, чат и удалённый доступ
Атака всё чаще начинается не с вредоносного файла, а с правдоподобного общения в доверенном канале. AI помогает защитникам связать письмо, чат, усталость от MFA, запуск удалённого доступа и скачивание данных в одну историю. Главный риск — рассматривать каждое …
Один клик и утечка из подключённых приложений: как защищать персональные AI-помощники
Персональный AI-помощник становится опасным не из-за одного ответа модели, а из-за доступа к почте, файлам, календарям и другим подключённым приложениям. Один переход по ссылке может стать началом цепочки, где помощник действует в пределах уже выданных прав. Г…
AI-сгенерированные скрипты против OT: как SOC распознать атаку на промышленные контроллеры
Промышленная сеть часто живёт по строгим ритмам: одни и те же станции, протоколы, команды и окна обслуживания. Когда нарушитель использует AI для подготовки скриптов, защитнику важно увидеть не красивый код, а отклонение от нормального поведения устройств. Гла…
Троянизированные пакеты npm и AI-канал команд: как защищать цепочку поставок
Пакет из открытого реестра может выглядеть как небольшая полезная утилита, но при установке запускать скрытый исполняемый файл. Если канал управления частично использует AI, защитникам приходится смотреть не только на хеши и известные адреса, но и на поведение…
AI без ограничений у злоумышленников: как защищаться от фишинга, обмана и сбора сведений
Платформы AI без защитных ограничений снижают порог для обмана, фишинга и сбора сведений о жертве. Защитникам важно смотреть не только на вредоносные вложения, но и на качество персонализации, скорость подготовки и отсутствие старых шаблонных признаков. Риск в…
Старые CVE в AI-коде: как не вернуть исправленную уязвимость при автоматической правке
AI может быстро предложить правку кода, но скорость не гарантирует безопасность. Иногда автоматическая правка выглядит рабочей, проходит часть тестов и при этом возвращает уже закрытый класс уязвимости. Главный риск — принять исправление по функциональному рез…