Используется подход Just-in-Time: права выдаются только на время выполнения операции — не дольше.

Как это работает:

Можно открыть конкретную защитную меру и посмотреть не только её формулировку, но и пояснения, варианты реализации, типовые недостатки и свидетельства, которые могут понадобиться при оценке соответствия.

При этом ВИКИ не должна оставаться статичной базой. Специалисты-практики могут дополнять и уточнять материалы через комментарии, чтобы постепенно накапливать и проверять общий опыт сообщества.

Мы много говорим про трансформацию ИБ из «контролирующей» в «бизнес-ориентированную» функцию. А как это сделать на практике (а не просто услышать общие красивые слова)?

🤩ИИ меняет ландшафт информационной безопасности. Новые риски — ИИ-агенты с доступом к корпоративным данным, prompt-инъекции, теневые ИИ-сервисы — появляются быстрее, чем индустрия успевает создать решения.

Часть угроз сегодня не имеет готового ответа ни у кого.

🤩Но ИИ — это не только угроза. Это мощный инструмент, который позволяет ИБ-специалисту работать быстрее и эффективнее: анализировать активы, моделировать угрозы, приоритизировать меры защиты. И именно с его помощью можно построить стратегию, адекватную эпохе ИИ.

🟢С трансформацией процессов разработки в сторону Agentic Development Lifecycle (ADLC) количество уязвимостей и возможностей для атаки в инфраструктуре растёт пропорционально числу агентов. Каждый агент имеет привилегии для управления инфраструктурой, работы с инструментами, доступа к данным. Компрометация такого агента открывает доступ ко всему, с чем он работает.

🟢В докладе эксперт рассмотрит ключевые уязвимости инфраструктуры ADLC и на примерах покажет, как можно скомпрометировать весь процесс разработки с помощью некорректно настроенных инструментов. Эксперт вместе с участниками посмотрит, как архитектурные компоненты MCP, RAG и A2A открывают дополнительные возможности для изменения поведения агента, составит технологическую карту агентской разработки и определит для неё ландшафт угроз. Разберёт примеры для самостоятельной оценки защищённости. В результате получит методику и набор инструментов, которые помогут разработчику и архитектору безопасности построить устойчивый процесс ADLC.

🔘Доклад направлен на описание текущей проблематики и обзор подходов, как можно защитить инфру от AI агентских атак. Порог входа для проведения атак и генерации кода сильно стал ниже, что несет за собой достаточно большие риски ИБ.

🔘Будут рассмотрены направления со стороны appsec, soc и безопасности инфры. Основной фокус будет на SOC и создании autosoc, что для этого надо сделать, чтобы на AI атаки реагировать быстро и эффективно.