Агентное исправление уязвимостей: как AppSec проверять автономные правки до релиза
AI-агент может ускорить исправление уязвимости, но автоматическая правка кода не должна сразу становиться изменением в рабочей ветке. Быстрое исправление полезно только при сохранении проверки. Если агент меняет зависимости, код или конфигурацию без контроля, …
Оценка риска AI-модели перед внедрением: как выбрать модель без слепого доверия
Выбор AI-модели для корпоративного сценария безопасности нельзя сводить к качеству ответа в тестовом окне. Модель становится частью процесса, где есть данные, доступы, инструменты, владельцы и последствия ошибки. Главный риск — внедрить модель как универсально…
Импорт AI-агентов: как защитить платформу управления от вредоносных модулей
Платформа управления AI-агентами становится чувствительным узлом: через неё подключаются модули, инструменты, ключи, журналы и права на действия в разных системах. Если импорт агента выполняется без проверки, вредоносный модуль может получить доступ к командам…
Публичный и привилегированный AI-агент: как не допустить эскалацию через обращение в репозитории
Публичный агент первичной сортировки удобен для разбора обращений, но он работает с недоверенным вводом. Если такой агент может запустить привилегированный процесс исправления кода, появляется риск межагентной эскалации. Злоумышленник может разместить инструкц…
Вызовы инструментов AI-агента: как доказать, что действие действительно разрешила модель
Инструмент AI-агента нельзя запускать только потому, что во входных данных появилась похожая команда. Между запросом, ходом модели и вызовом инструмента должна быть доказуемая связь. Если эту связь не проверять, злоумышленник может попытаться передать инструкц…
Рабочая станция разработчика как новый периметр AI-безопасности
AI-инструменты разработки работают рядом с кодом, ключами, облачными ролями, локальными файлами и расширениями среды разработки. Поэтому рабочая станция разработчика становится новым периметром безопасности. Если контролировать только репозиторий и облако, мож…
AI-поиск уязвимостей: как AppSec принимать поток находок без автопилота исправлений
Автономный поиск уязвимостей меняет нагрузку AppSec: проблема становится не только в том, чтобы найти дефект, но и в том, чтобы проверить поток находок, убрать повторы и безопасно довести исправление до владельца. Если AI-находки сразу превращаются в задачи бе…
Нулевое доверие для AI-агентов: как применять нулевое доверие в безопасной разработке
AI-агент в инженерной среде не должен считаться доверенным только потому, что его запустил сотрудник или корпоративный инструмент. Он получает данные, вызывает средства разработки и может влиять на код, поэтому к нему нужны отдельные правила нулевого доверия. …
Защитные ограничения облачной AI-платформы и озеро данных безопасности: как SOC расследовать нарушения AI-защит
Событие срабатывания AI-защиты полезно только тогда, когда аналитик видит его рядом с обычной телеметрией: действиями пользователя, сетевыми событиями, ролями доступа и журналами приложения. Если защитные ограничения живут отдельно от SOC-процесса, команда вид…
Автоматизированная охота за угрозами: как проверять AI-гипотезы перед действием
Автоматизированная охота за угрозами помогает искать подозрительные связи в большом объёме событий, но гипотеза AI не должна сразу превращаться в вывод об инциденте. Модель может найти интересный след, перепутать совпадение с причиной или не учесть нормальную …