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…
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…
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…
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. …
Теневой AI появляется, когда приложение начинает обращаться к внешней модели без общего реестра, оценки данных и согласованных защитных правил. Команда безопасности видит сервис, но не всегда видит AI-вызов внутри него. Опасность в том, что чувствительные данн…
Как встроить LLM в пентест без слепого доверия: гипотеза, воспроизведение, независимая проверка и оценка риска по доказательствам.
Как проверять Kubernetes-операторы, которые обслуживают AI-платформы, чтобы контроллер не стал скрытой точкой эскалации.
Как проверять SaaS-интеграции, которые могут отправлять сообщения сотрудникам и превращать доверенный контекст в фишинг.
Как проверять имена веток, заголовки запросов на изменение и другие метаданные, чтобы они не превращались в команды и не раскрывали токены.
Как защитить OAuth-поток для MCP-серверов, чтобы подключённый AI-инструмент не стал путём к захвату аккаунта.
Как защитить финансовое RAG-приложение от документа, который влияет не только на ответ модели, но и на вызов инструментов.
Как подготовить AI-песочницу к расследованию: изоляция, журналы, сетевые ограничения и доказательства до первого инцидента.
Как проектировать AI-инструмент так, чтобы внедрённая инструкция не получила доступ к облачным секретам и лишним правам.
Как SOC отслеживает эволюцию целевого фишинга, если AI ускоряет персонализацию писем, предлогов и языковой адаптации.
Как расследовать массовую дипфейк-рекламу с поддельными инвестиционными рекомендациями: домены, креативы, кошельки и блокировка площадки.
Как SOC безопасно использует специализированную кибермодель: роли, разрешённые задачи, журналы и ручное подтверждение действий.
Как SOC поднимает похожие расследования с помощью AI, но оставляет доказательства и решение за аналитиком.
AI-агенты для кода помогают писать изменения, запускать проверки и готовить запрос на слияние. Для команды разработки это ускорение, но для EDR такие действия могут выглядеть как поведение злоумышленника: массовое чтение файлов, запуск команд, обращение к сети…
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-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…
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…
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…
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…
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…
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. …
Как проверять внешние модели и связанные артефакты так, чтобы обычная инспекция не стала выполнением кода.
Один человек с подпиской на Claude и ChatGPT похитил 150 ГБ данных из десяти госорганов Мексики. Разбираем механику джейлбрейка и меры защиты для SOC и AppSec.
Отчёт AWS: злоумышленник с невысокой квалификацией с помощью коммерческих LLM скомпрометировал более 600 FortiGate в 55 странах без единого эксплойта — только слабые пароли и открытый доступ.
Как проверить AI-шлюз после критической уязвимости: маршруты, права, журналы, сегментация и контроль выполнения команд.