
OAuth-кража через MCP: как проверять подключённые AI-серверы до выдачи токенов
Как защитить OAuth-поток для MCP-серверов, чтобы подключённый AI-инструмент не стал путём к захвату аккаунта.

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 проверять сбои поведения LLM и опасный вывод до того, как модель попадёт в корпоративный продукт.

Как проверять системы, где AI переводит текстовые намерения администратора в сетевые политики, маршруты и ограничения доступа.

Как проверять корпоративный RAG не только на внедрение подсказок, но и на права доступа, устаревшие индексы, кэши, удаление документов и наблюдаемость.

Как расследовать утечку через AI-рабочий процесс, если вредных инструкций в подсказке не было.

Какие регрессионные тесты нужны LLM-приложению до запуска: prompt injection, утечки данных, путаница ролей и небезопасные действия.

Как защищать почту, документы и офисные данные от косвенной внедрение инструкций в корпоративных AI-сводках.

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.