Как дать специализированной специализированной модели полезный контекст SOC без утечки данных и слепого доверия выводам.
Почему AI-ключи нужно искать не только в репозиториях, но и в бакетах, логах, архивах и сборочных артефактах.
Как выявлять пользователей и команды, которые создают основной риск утечки данных через внешние AI-инструменты.
Как защитить удалённый найм от AI-усиленных поддельных профилей, не ломая нормальный процесс подбора.
Как реагировать, если корпоративная сессия AI-сервиса могла быть украдена через инфостилер или браузерные данные.
Список рисков полезен только тогда, когда превращается в вопросы к владельцу продукта, проверки в релизе и артефакты для аудита. Иначе он остаётся красивым документом без влияния на безопасность. Главный риск — повесить новый список на страницу политики и не и…
Отчёты по безопасности AI полезны только тогда, когда после чтения появляются конкретные действия. Компании уже используют помощников для текста, кода, поддержки, поиска и анализа событий. Если не назначить владельцев, не ограничить данные и не вести журналы, …
Безопасный финальный ответ ещё не означает, что чувствительные данные не попали в промежуточный контекст, трассы отладки или расширенную телеметрию. Проверять нужно весь путь данных, а не только результат на экране. Главный риск — ограничиться DLP-проверкой от…
Когда AI-поставщик сообщает об инциденте и новых мерах защиты, заказчику недостаточно прочитать публичный отчёт. Нужно перевести обещания в проверяемые требования: логи, изоляцию, доступ сотрудников, сроки хранения и независимый контроль. Главный риск — принят…
AI-приложение часто имеет широкий доступ к базам знаний, документам и внутренним сервисам. Пользователь при этом должен видеть только свои данные, поэтому права нужно проверять на уровне источника, а не только в тексте запроса. Главный риск — сделать модель по…
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…
Как защищать почту, документы и офисные данные от косвенной внедрение инструкций в корпоративных AI-сводках.
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 …
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…
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…
Сотрудник провёл 15 переводов после видеозвонка с «CFO и коллегами» — все участники были дипфейками. Пошаговый разбор атаки и пять процедур, которые её останавливают.
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.
Практический разбор SOC: как видеть ускоренную AI-атаку по таймлайну, плотности команд и события идентификациим.
Как контролировать риск поддельных AI-расширений, которые собирают браузерные сигналы и пользовательские данные.
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 объединять CVE, данные поставщиков, эксплуатацию и внутренний контекст, чтобы не опоздать с защитой.
Как использовать AI, WAF-события и контекст эксплуатации, чтобы исправлять реально опасные уязвимости первыми.
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.
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…