🕘 Main track


Главная сцена OFFZONE для больших исследований и глубоких технических докладов. Open source, применение AI/ML в кибербезопасности, исследования уязвимостей, безопасность инфраструктуры, сетей, устройств и другие ресерчи, которым нужно больше времени, чтобы раскрыться во всех деталях.

🕒 Fast track


Короткие, но насыщенные выступления. Сюда подойдут доклады про новые тренды в кибербезопасности, исследования устройств и технологий, расследования инцидентов, интересные находки и практический опыт, которым можно поделиться меньше чем за 30 минут.

🕑 AI.Zоne


Ждем доклады о реальных кейсах применения AI/ML в кибербезопасности и за ее пределами: от детектирования аномалий и атак, поведенческой аналитики и анализа сетевого трафика или вредоносного ПО — до GenAI-ассистентов, агентов, мультиагентных систем и автоматизации работы команд защиты.

Дополнительно можно рассмотреть темы: GenAI на стороне атакующих, новые модели угроз и практики противодействия, а также безопасное внедрение AI/ML: guardrails, защите от prompt injection и утечек данных, red teaming AI-систем и оценке эффективности AI/ML-подходов в кибербезе.

🕓 AppSec.Zone


Все, что связано с практической безопасностью приложений. Поиск уязвимостей в коде, анализ защищенности микросервисов, пентест веб-приложений, безопасная разработка, DevSecOps, автоматизация проверок безопасности, CI/CD и построение защитных механизмов на уровне приложений.

🕔 Threat.Zone


Трек про исследование киберугроз и охоту на них. Киберразведка, threat hunting, реагирование на инциденты, цифровая криминалистика, исследование вредоносного ПО, создание детектирующей логики, offensive security и реальные кейсы противодействия угрозам.

🕐 Community track


Исследования, кейсы и проекты, которые могут быть полезны всему кибербез-комьюнити. Ждем доклады про багбаунти, Web3, OSINT, хардварный ресерч, собственные инструменты и проекты, а также любые инициативы, которые помогают развивать кибербез-комьюнити.

🕛 AntiFraud.Zone


Ждем реальные истории борьбы с мошенничеством. Детектирование аномалий в транзакциях, скоринговые модели, новые фрод-паттерны, reverse engineering мошеннических схем, поиск баланса между безопасностью и пользовательским опытом, а также ошибки, выводы и уроки, полученные на практике.