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…
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 …
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 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…
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…
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…
AI-код появляется быстрее, чем команды успевают понять его безопасность, поэтому одной проверки в запрос на слияние уже недостаточно. Нужен конвейер, где модель, классические сканеры и контекст облака проверяют разные стороны риска. Опасность не только в уязви…
AI-инструменты всё чаще не просто подсказывают строку кода, а создают функции, меняют зависимости, предлагают исправления и участвуют в ревью. Без правил такой процесс быстро становится неучтённой частью разработки: код появляется быстрее, но происхождение реш…
AI-инструменты для написания кода отличаются по качеству, стилю подсказок и склонности предлагать небезопасные решения, поэтому AppSec не должен выбирать их только по удобству разработчиков. Перед внедрением нужно понять, какие классы ошибок инструмент создаёт…
Интерес к AI-проверке защищённости растёт, но для защиты важнее не обещание полной автономности, а методика проверки результатов: какие выводы модели можно принять, а какие обязан подтвердить человек. Автоматическая проверка может быстро найти подозрительные м…
Как проверять AI-сгенерированный код на ошибки объектного доступа, границы арендаторов и отсутствие негативных тестов.
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 изолировать AI-инструмент командной строки, если внедрённая инструкция может подтолкнуть его к раскрытию секретов разработчика.
Как проверить корпоративный RAG до запуска: права на документы, журнал источников, тесты ролей и защита от утечки через ответы модели.
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 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.