AI-ускоренная атака: как SOC распознать машинную скорость разведки и действий
Когда нарушитель использует AI для разведки и выбора следующих действий, скорость инцидента меняется. Аналитик видит не один аккуратный шаг, а серию быстрых попыток, где ошибки, повторы и смена тактики появляются почти без пауз. Опасность не в том, что AI заме…
SSRF в ML-платформе: как защитить облачные секреты от кражи через AI-инфраструктуру
Экспериментальная ML-платформа часто получает доступ к моделям, артефактам, хранилищам и временным облачным ролям. Если такой сервис доступен извне, обычная серверная ошибка превращается в путь к секретам и данным обучения. Главный риск — считать AI-инфраструк…
Открытые MCP-серверы: как найти лишние AI-инструменты и закрыть доступ
MCP-сервер превращает внешний инструмент в часть AI-сценария, поэтому открытый или забытый экземпляр становится не просто сервисом, а каналом действий от имени помощника. Главный риск — оставить MCP-сервер доступным шире, чем нужно: с лишними инструментами, по…
AI для безопасности клиентского кода: как находить опасные скрипты до инцидента
Клиентский код часто меняется быстрее, чем его успевает проверять служба безопасности. Сторонний скрипт может получить доступ к форме, платёжной странице или данным сессии, и это нужно увидеть до инцидента. Риск возникает, когда команды контролируют серверную …
RAG для SOC: как проверять доказательства, прежде чем доверять ответу модели
RAG-помощник в SOC может быстро собрать факты по инциденту, но ответ модели опасен, если аналитик не видит, откуда взялась каждая рекомендация. Для расследования важны доказательства, а не уверенный текст. Основной риск — получить связный вывод из устаревших, …
AI в проверке доступов: как находить опасные права без лавины ложных тревог
Проверка доступов часто превращается в формальное согласование списков, где владелец приложения не успевает понять, какие права действительно опасны. AI может помочь, если он объясняет риск и не утверждает доступ автоматически. Риск появляется, когда модель ош…
AI-агенты в кибертестах: как задать границы и аварийную остановку
AI-агент в кибертесте может быстро выполнять цепочки действий, но скорость становится риском, если границы задания описаны расплывчато. Тест должен иметь явную область, лимиты и аварийную остановку. Опасность появляется, когда агент получает слишком широкий до…
Prompt injection в AI-браузерах: почему одного исправления недостаточно
AI-браузер читает страницу и может действовать от имени пользователя, поэтому скрытая инструкция на сайте становится не просто текстом, а попыткой управлять агентом. Одного системного запрета для такой угрозы недостаточно. Риск возникает из-за смешения веб-сод…
AI-песочница для рабочих данных: как проверить изоляцию перед подключением
Песочница AI-инструмента выглядит безопасной, пока в неё не попадают рабочие файлы, секреты, журналы и внутренний код. Перед подключением к таким данным нужно проверить не название режима, а реальные границы изоляции. Главный риск — считать песочницу доверенно…
Кража AI-токенов: как защищать ключи к моделям и лимиты вычислений
Ключи к AI API становятся отдельным классом секретов: через них можно расходовать бюджет, использовать корпоративные модели, обходить правила шлюза и скрывать злоупотребление за легитимным сервисом. Проблема не ограничивается стоимостью запросов. Украденный кл…