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 …
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, …
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…
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…
Секреты в AI-ускоренной разработке: как ML снижает шум и останавливает утечки до коммита
Когда разработчики используют AI-помощников и чаще создают код, риск случайно отправить секрет в репозиторий растёт: ключ может попасть в подсказку, тестовый файл, конфигурацию или временный скрипт. Обычный поиск секретов часто даёт шум, поэтому команды отключ…