Как AppSec-команде объединять результаты AI-сканеров, SAST, SCA и ручной проверки, если инструменты расходятся в находках.
Как защитить рабочие станции разработчиков от плагинов, которые крадут AI-ключи, переменные окружения и конфигурации.
AI-шлюз становится местом, где сходятся ключи, маршруты к моделям, лимиты, журналы и политики. Если такой компонент скомпрометирован через цепочку поставок, риск выходит за рамки обычной библиотеки. Главный риск — считать шлюз вспомогательной прослойкой. На пр…
Письмо становится риском не только из-за ссылки или вложения. Если почтовый интерфейс и AI-читалка обрабатывают активную разметку небезопасно, само отображение сообщения может повлиять на границы интерфейса и утечки токенов. Главный риск — считать тело письма …
AI-приложение может пройти обычные сканеры и всё равно оставаться опасным. Риск часто находится не в одной библиотеке, а в цепочке: входные данные, модель, поиск по базе знаний, авторизация, ответ и последующее действие пользователя. Главный риск — проверять A…
AI-помощник кода ускоряет разработку, но вместе с полезными правками может провести в процесс сборки небезопасное изменение. Опасность появляется там, где запрос на изменение автоматически получает доверие, а контроль CI/CD имеет лишние права. Главный риск — с…
AI-расширение может выглядеть как удобная функция, но фактически становится новым участником цепочки поставок. Оно получает разрешения, обрабатывает недоверенный ввод и может обращаться к внешним сервисам. Главный риск — подключить расширение по описанию польз…
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…
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 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…
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.