AI-агенты: что это, что умеют и какие риски создают
3 сентября, 2026
AI-агент — «сотрудник со скоростью машины»: объясняем, чем агенты отличаются от чат-ботов, что уже умеют и по каким правилам их безопасно внедрять.
Категория
База знаний
Социальная инженерия: что это и почему AI сделал её опаснее
3 сентября, 2026
Социальная инженерия простыми словами: механизмы манипуляции, классические сценарии атак на компании и что изменили дипфейки и генеративный AI.
Что такое LLM простыми словами — и при чём здесь безопасность
3 сентября, 2026
LLM — большие языковые модели: как они работают, откуда берутся галлюцинации и prompt injection и какие четыре темы добавляются службе ИБ с их приходом.
Фишинг: что это простыми словами и как AI изменил атаки
3 сентября, 2026
Что такое фишинг, какие у него виды и почему совет «ищите ошибки в письме» больше не работает: AI пишет идеальные письма — ловить атаки теперь надо иначе.
Дипфейк: что это, как распознать и как защититься компании
3 сентября, 2026
Дипфейк простыми словами: как нейросети подделывают лицо и голос, как мошенники применяют это против бизнеса и какие три уровня защиты реально работают.
MCP-сервер: что это простыми словами и какие риски он несёт
3 сентября, 2026
MCP-сервер — «универсальная розетка» между AI-ассистентом и вашими системами. Объясняем, что такое MCP, как он работает и какой чек-лист безопасности нужен компании.
Популярное
Самые читаемые
Категория
AppSec
Вредоносные плагины среды разработки: как остановить кражу AI-ключей у разработчиков
Как защитить рабочие станции разработчиков от плагинов, которые крадут AI-ключи, переменные окружения и конфигурации.
3 сентября, 2026
AppSec
Компрометация AI-шлюза: как защищать критичный элемент цепочки поставок
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…
30 августа, 2026
AppSec
CSS-инъекции против почты и AI-читалок: как письмо может украсть токены через интерфейс
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 …
28 августа, 2026
AppSec
AI-приложение прошло сканеры: как проверять цепочку модели, данных и бизнес-логики
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…
27 августа, 2026
Категория
LLM
Непрерывная защита Workspace от внедрение инструкций: как строить многоуровневые ограничения для офисных данных
Как защищать почту, документы и офисные данные от косвенной внедрение инструкций в корпоративных AI-сводках.
4 сентября, 2026
LLM
Зашифрованные запросы к моделям: почему обход ограничений становится задачей мониторинга
Когда вредный смысл спрятан в кодировании или шифровании, обычная проверка видимых слов становится слабой. Защитникам нужно смотреть на намерение и поведение запроса, а не только на текст. Модель может сначала восстановить скрытый смысл, а затем выполнить уже …
31 августа, 2026
LLM
Один клик в AI-помощнике: как защищать подключённые приложения от утечки данных
AI-помощник становится опасным не из-за красивого ответа, а из-за подключений к почте, документам, календарю и облачным хранилищам. Один неверный клик может объединить внешний стимул и внутренние данные. Если коннекторы получают слишком широкие права, модель м…
31 августа, 2026
LLM
Скрытые инструкции в AI-помощнике разработки: как утечка данных проходит через разрешённые возможности
Команда разработки подключает AI-помощника к репозиторию, задачам и локальным файлам. Опасность появляется, когда недоверенный фрагмент текста получает возможность влиять на действия помощника внутри разрешённого рабочего контекста. Фильтр текста не спасает, е…
31 августа, 2026
Категория
SOC
Дипфейк на $25,6 млн: разбор атаки на Arup — созвон, на котором не было людей
Сотрудник провёл 15 переводов после видеозвонка с «CFO и коллегами» — все участники были дипфейками. Пошаговый разбор атаки и пять процедур, которые её останавливают.
4 сентября, 2026
SOC
Первую AI-оркестрированную кибератаку остановил другой AI: разбор кампании, задетектированной Anthropic
80–90% операций шпионской кампании выполнял AI, человек вмешивался в 4–6 точках на цель. Разбираем первый задокументированный AI-оркестрированный шпионаж: механика, детекция, выводы для SOC.
4 сентября, 2026
SOC
Машинная скорость атаки: как SOC расследовать вторжение, сжатое с двух недель до десяти часов
Практический разбор SOC: как видеть ускоренную AI-атаку по таймлайну, плотности команд и события идентификациим.
4 сентября, 2026
SOC
Поддельное расширение AI-поиска: как браузерные сигналы становятся источником утечки
Как контролировать риск поддельных AI-расширений, которые собирают браузерные сигналы и пользовательские данные.
3 сентября, 2026
Категория
Агенты
AI-агенты для кода и EDR: почему автоматизация похожа на атаку и как снизить риск
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…
29 августа, 2026
Агенты
Открытые MCP-серверы: как найти лишние AI-инструменты и закрыть доступ
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…
19 августа, 2026
Агенты
AI-агенты в кибертестах: как задать границы и аварийную остановку
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…
18 августа, 2026
Агенты
AI-песочница для рабочих данных: как проверить изоляцию перед подключением
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…
18 августа, 2026
Категория
Управление AI
AI в проверке доступов: как находить опасные права без лавины ложных тревог
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…
19 августа, 2026
Управление AI
Кража AI-токенов: как защищать ключи к моделям и лимиты вычислений
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…
17 августа, 2026
Управление AI
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…
17 августа, 2026
Управление AI
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. …
11 августа, 2026
Категория
Уязвимости
Уязвимости в эпоху AI: почему одного публичного источника CVE больше недостаточно
Как объединять CVE, данные поставщиков, эксплуатацию и внутренний контекст, чтобы не опоздать с защитой.
4 сентября, 2026
Уязвимости
Контекстная приоритизация уязвимостей: как совмещать WAF-сигналы, эксплуатацию и AI-подсказки
Как использовать AI, WAF-события и контекст эксплуатации, чтобы исправлять реально опасные уязвимости первыми.
4 сентября, 2026
Уязвимости
EchoLeak (CVE-2025-32711): атака на Microsoft 365 Copilot без единого клика — разбор и выводы
Первый zero-click эксплойт против AI-агента: одно письмо — и Copilot сам выносит данные из OneDrive и SharePoint. Почему её не видел ни один антивирус и что проверять в своих AI-ассистентах.
4 сентября, 2026
Уязвимости
AI-отчёты об уязвимостях: как не утонуть в потоке находок низкого качества
Команда приёма уязвимостей получает всё больше отчётов, которые выглядят убедительно, но плохо воспроизводятся. AI помогает быстро писать текст, поэтому качество доказательств становится важнее объёма описания. Главный риск — потратить время инженеров на длинн…
29 августа, 2026