Сегодня поговорим о том, как использовать доступные курсы от технологических гигантов, чтобы писать код с помощью генеративного ИИ безопасно, ответственно и профессионально.
1⃣ Amazon Bedrock Guardrails: защита от потери контроля
📌 Ссылка на курс: AWS Bedrock Guardrails
О чём курс: изучение инструментов Guardrails — технологии от AWS, обеспечивающей безопасность, конфиденциальность и соблюдение AI-политик в приложениях на генеративном ИИ.
Что даёт: фильтрация нежелательного контента, блокировка опасных тем, защита от prompt-атак, автоматическое скрытие чувствительных данных (PII, карты, логины).
2⃣ Разработка AI-агентов на Azure AI Foundry
📌 Ссылка на курс: Azure AI Agent Service
О чём курс: создание, развёртывание и управление мощными AI-агентами с нуля с помощью Azure.
Кому полезно: разработчикам, дата-сайентистам и ИТ-профи, которые внедряют интеллектуальные агенты в бизнес-процессы — от чат-ботов до автоматизированной аналитики.
ИБ-акцент: корректная настройка прав и ролей в облаке — ключ к предотвращению злоупотреблений агентом или утечек через API.
3⃣ AI-поиск на платформе Generative AI App Builder
📌 Ссылка на курс: Generative AI App Builder Search
О чём курс: создание поисковых решений с генеративным ИИ, которые позволяют искать по внутренним документам, базам знаний и сайтам.
Где использовать: в крупных компаниях, где информация хранится в десятках систем, а поиск по ней занимает часы.
ИБ-вопросы: нужно грамотно ограничить доступ, фильтровать запросы и защищать результаты от эксплойтов через поиск.
⚡️ А нужно ли это все?
Освоение Bedrock Guardrails даст вам понимание, как встроить защиту от утечек и вредоносных запросов прямо в архитектуру ИИ-сервиса.
Знание Azure AI Foundry научит управлять агентами с безопасными правами и контролем действий в облаке.
А опыт работы с AI-поиском поможет строить безопасные корпоративные поисковые системы, которые не станут точкой входа для атак.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#GenAI #AIcourses #ИБ #Безопасность #SecureTechTalks #Microsoft #AWS #Google #AIagents #ResponsibleAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
🔥 CAI: кибербезопасность получает армию ИИ-агентов 🤖🛡️
🎬 Будущее уже наступило
Вы открываете терминал, запускаете CAI и включаются десятки агентов:
👀 один собирает разведданные,
🔎 другой сканирует порты,
💣 третий тестирует эксплойт,
📝 четвёртый пишет отчёт для баг-баунти.
Команда ИИ-агентов, работающих синхронно. CAI - это открытый фреймворк от Alias Robotics для автоматизации киберопераций.
🚀 Ломаем привычные рамки
🤝 Open-source и bug-bounty ready: CAI задумывался не как игрушка для экспериментов, а как реальный инструмент для пентестеров, red-team и исследователей.
🎯 Архитектура «агенты + инструменты»: каждый агент имеет свою роль и свой «арсенал» (от nmap до Metasploit).
🔗 Следы не теряются: CAI логирует всё: какие команды выполнялись, какие промпты сработали, какой результат получился. Для аудита и отчётности это золото.
🛠️ Гибкость: хотите Ollama, OpenAI или что-то локальное? CAI не привязан к одному LLM.
🕵️ Где пригодится?
🕸 Bug bounty: автоматизация разведки и приоритезации уязвимостей экономит дни работы.
💥 Red team: цепочки агентов моделируют целый сценарий атаки: от входа до post-exploitation.
🛡️ Blue team / SOC: агенты собирают артефакты инцидента и готовят отчёт быстрее аналитика.
🤖 Робототехника и OT: Alias Robotics не забыли свои корни: CAI подходит и для проверки безопасности промышленных роботов.
⚡ Киллер фичи
🔄 Параллельный запуск агентов - анализ сразу по десяткам целей.
🧩 Плагины - интеграции с классическими тулзами (nmap, nikto, metasploit) и кастомные расширения.
🎓 CAI Fluency - образовательная платформа, где учат, как безопасно и эффективно использовать агентов.
🌍 Изолированные среды - поддержка развёртывания в air-gapped сетях и оффлайн-режим.
⚠️ Тёмная сторона
🕳️ Этический риск - злоумышленники могут использовать CAI для масштабных атак.
🤖 Галлюцинации моделей - автономия ИИ = риск ложных действий, нужен human-in-the-loop.
💻 Ресурсоёмкость - для серьёзных сценариев нужны контейнеры, VM и CI-инфраструктура.
🧭 Вывод
CAI не просто ещё один инструмент для пентеста - это оркестр ИИ-агентов, который может: ускорять поиск уязвимостей, автоматизировать SOC-процессы и даже работать в индустриальных системах.
🐙 Забираем проект: GitHub CAI
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CAI #Cybersecurity #AIagents #RedTeam #BugBounty #SOC #security #DevSecOps #development #AliasRobotics #AIsecurity #AI #SecureTechTalks
🎬 Будущее уже наступило
Вы открываете терминал, запускаете CAI и включаются десятки агентов:
👀 один собирает разведданные,
🔎 другой сканирует порты,
💣 третий тестирует эксплойт,
📝 четвёртый пишет отчёт для баг-баунти.
Команда ИИ-агентов, работающих синхронно. CAI - это открытый фреймворк от Alias Robotics для автоматизации киберопераций.
🚀 Ломаем привычные рамки
🤝 Open-source и bug-bounty ready: CAI задумывался не как игрушка для экспериментов, а как реальный инструмент для пентестеров, red-team и исследователей.
🎯 Архитектура «агенты + инструменты»: каждый агент имеет свою роль и свой «арсенал» (от nmap до Metasploit).
🔗 Следы не теряются: CAI логирует всё: какие команды выполнялись, какие промпты сработали, какой результат получился. Для аудита и отчётности это золото.
🛠️ Гибкость: хотите Ollama, OpenAI или что-то локальное? CAI не привязан к одному LLM.
🕵️ Где пригодится?
🕸 Bug bounty: автоматизация разведки и приоритезации уязвимостей экономит дни работы.
💥 Red team: цепочки агентов моделируют целый сценарий атаки: от входа до post-exploitation.
🛡️ Blue team / SOC: агенты собирают артефакты инцидента и готовят отчёт быстрее аналитика.
🤖 Робототехника и OT: Alias Robotics не забыли свои корни: CAI подходит и для проверки безопасности промышленных роботов.
⚡ Киллер фичи
🔄 Параллельный запуск агентов - анализ сразу по десяткам целей.
🧩 Плагины - интеграции с классическими тулзами (nmap, nikto, metasploit) и кастомные расширения.
🎓 CAI Fluency - образовательная платформа, где учат, как безопасно и эффективно использовать агентов.
🌍 Изолированные среды - поддержка развёртывания в air-gapped сетях и оффлайн-режим.
⚠️ Тёмная сторона
🕳️ Этический риск - злоумышленники могут использовать CAI для масштабных атак.
🤖 Галлюцинации моделей - автономия ИИ = риск ложных действий, нужен human-in-the-loop.
💻 Ресурсоёмкость - для серьёзных сценариев нужны контейнеры, VM и CI-инфраструктура.
🧭 Вывод
CAI не просто ещё один инструмент для пентеста - это оркестр ИИ-агентов, который может: ускорять поиск уязвимостей, автоматизировать SOC-процессы и даже работать в индустриальных системах.
🐙 Забираем проект: GitHub CAI
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CAI #Cybersecurity #AIagents #RedTeam #BugBounty #SOC #security #DevSecOps #development #AliasRobotics #AIsecurity #AI #SecureTechTalks
❤2
🛡️ Delinea открывает MCP Server - как не дать ИИ-агенту украсть ваши ключи
🤖 AI-агенты уже не фантазия - они действуют в CI/CD, автоматизируют докер-образы и могут запускать инфраструктурные команды.
❓ Вопрос: доверять им секреты напрямую или сделать промежуточное «секретное» хранилище?
🔥 Delinea выпустила бесплатный, открытый MCP Server - и это реальный шаг к безопасной интеграции агентов с корпоративными секретами.
🔗 Подробнее: Delinea MCP Server на GitHub
📄 Официальный анонс: Unlocking AI Agents with Delinea MCP Server
📚 MCP спецификация: Model Context Protocol
🔍 Что это такое простыми словами
MCP Server - это прокси/контроллер между AI-агентом и системой управления секретами Delinea.
🔑 Агент просит выполнить действие или получить credential - но вместо того, чтобы отдать ему пароль, сервер:
🕒 выдаёт короткоживущий токен (ephemeral token),
🛡 проверяет политики доступа,
📜 логирует всё для аудита.
Агент работает - но не видит реального секрета.
⚙️ Как это работает?
📩 Агент формирует запрос (например, на доступ к БД).
🔐 MCP Server аутентифицирует агента и проверяет политику.
✅ Если разрешено - выдаётся временный токен или проксируется действие.
🗂️ Все операции фиксируются для аудита.
✨ Преимущества MCP Server
🔒 Снижение риска утечек - секреты не попадают в промпты и память агентов.
⚖️ Контроль прав - политика «least privilege» применяется к каждому запросу.
👁 Прозрачность - кто, когда и зачем обращался за секретом, видно в логах.
🚀 Быстрый старт - готовый open-source сервер и интеграции для Delinea Platform.
🛠 Где реально пригодится?
⚡ DevOps/CI - агент получает временный доступ к БД для миграции (токен на 5 минут).
👨💻 Code-review агент - скачивает артефакты через контролируемый доступ.
💬 Чат-ассистент (Claude/ChatGPT) - выполняет команды, но не видит raw credentials.
⚠️ Ограничения
🏗️ Интеграция требует планирования - «plug and play» не получится.
🕰 Legacy-системы могут потребовать адаптеров.
⚖️ Ошибки в политиках опасны - могут дать агенту слишком много прав или заблокировать работу.
🚀 С чего начать
🔎 Посмотрите репозиторий: GitHub Delinea MCP.
🖥 Разверните сервер в тестовом окружении.
🔐 Настройте политики - только временные токены.
📊 Проверьте логи и сценарии отказа.
📈 Подключайте новых агентов постепенно.
🧠 Ещё несколько слов
AI-агенты становятся стандартом. Без контроля - это новая поверхность атаки.
MCP - уже признанный стандарт для безопасной интеграции.
Delinea сделала важный шаг, открыв свой сервер - и это сигнал: игра изменилась.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#MCP #ModelContextProtocol #Delinea #AgentSecurity #PAM #OpenSource #AIagents #ChatGPT #SecretsManagement #DevSecOps #SecureTechTalks
🤖 AI-агенты уже не фантазия - они действуют в CI/CD, автоматизируют докер-образы и могут запускать инфраструктурные команды.
❓ Вопрос: доверять им секреты напрямую или сделать промежуточное «секретное» хранилище?
🔥 Delinea выпустила бесплатный, открытый MCP Server - и это реальный шаг к безопасной интеграции агентов с корпоративными секретами.
🔗 Подробнее: Delinea MCP Server на GitHub
📄 Официальный анонс: Unlocking AI Agents with Delinea MCP Server
📚 MCP спецификация: Model Context Protocol
🔍 Что это такое простыми словами
MCP Server - это прокси/контроллер между AI-агентом и системой управления секретами Delinea.
🔑 Агент просит выполнить действие или получить credential - но вместо того, чтобы отдать ему пароль, сервер:
🕒 выдаёт короткоживущий токен (ephemeral token),
🛡 проверяет политики доступа,
📜 логирует всё для аудита.
Агент работает - но не видит реального секрета.
⚙️ Как это работает?
📩 Агент формирует запрос (например, на доступ к БД).
🔐 MCP Server аутентифицирует агента и проверяет политику.
✅ Если разрешено - выдаётся временный токен или проксируется действие.
🗂️ Все операции фиксируются для аудита.
✨ Преимущества MCP Server
🔒 Снижение риска утечек - секреты не попадают в промпты и память агентов.
⚖️ Контроль прав - политика «least privilege» применяется к каждому запросу.
👁 Прозрачность - кто, когда и зачем обращался за секретом, видно в логах.
🚀 Быстрый старт - готовый open-source сервер и интеграции для Delinea Platform.
🛠 Где реально пригодится?
⚡ DevOps/CI - агент получает временный доступ к БД для миграции (токен на 5 минут).
👨💻 Code-review агент - скачивает артефакты через контролируемый доступ.
💬 Чат-ассистент (Claude/ChatGPT) - выполняет команды, но не видит raw credentials.
⚠️ Ограничения
🏗️ Интеграция требует планирования - «plug and play» не получится.
🕰 Legacy-системы могут потребовать адаптеров.
⚖️ Ошибки в политиках опасны - могут дать агенту слишком много прав или заблокировать работу.
🚀 С чего начать
🔎 Посмотрите репозиторий: GitHub Delinea MCP.
🖥 Разверните сервер в тестовом окружении.
🔐 Настройте политики - только временные токены.
📊 Проверьте логи и сценарии отказа.
📈 Подключайте новых агентов постепенно.
🧠 Ещё несколько слов
AI-агенты становятся стандартом. Без контроля - это новая поверхность атаки.
MCP - уже признанный стандарт для безопасной интеграции.
Delinea сделала важный шаг, открыв свой сервер - и это сигнал: игра изменилась.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#MCP #ModelContextProtocol #Delinea #AgentSecurity #PAM #OpenSource #AIagents #ChatGPT #SecretsManagement #DevSecOps #SecureTechTalks
👍1
⚡️ Strix: ИИ, который взламывает ваши приложения быстрее
⚙ Strix: автономные AI-агенты, которые ведут себя как настоящие пентестеры: проводят атаки, валидируют уязвимости и выдают реальные PoC. Всё это в полностью автоматическом режиме.
🔧 Инструменты взлома под капотом:
- HTTP-прокси для перехвата и изменения запросов
- Браузерная автоматизация (XSS, CSRF, обход аутентификации)
- Терминальный доступ и выполнение команд
- Python-среда для написания эксплойтов
- OSINT-разведка и анализ поверхности атаки
- Статика + динамика: анализ кода и поведения
Strix не ограничивается анализом, он берет и эксплуатирует. От IDOR и SSRF до токенов, сессий, XSS, прототип поллюшена и гонок.
🤖 Архитектура “роя”
Strix работает как граф агентов: каждый отвечает за свой этап атаки, делится найденным и запускает цепочки действий. Это даёт ему возможность проводить сложные многоходовые атаки, как человек-пентестер, только в разы быстрее.
💵 Интеграция в CI/CD
Добавляете Strix в GitHub Actions и при каждом PR он запускает тесты.
Нашёл крит уязвимость? ❌ PR отклонён.
Всё чисто? ✅ Можно мёржить.
Команда получает PoC сразу, без споров “это ложное срабатывание или нет?”.
🔥 Почему стоит обратить внимание?
➖ минимизирует человеческий фактор
➖ покрывает сложные сценарии, которые пропускают сканеры
➖ даёт реальные PoC
идеально вписывается в DevSecOps
➖ экономит деньги на пентестах
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#cybersecurity #infosec #pentest #aiagents #devsecops #bugbounty #appsec #securitytesting #llmsecurity #securetechtalks
⚙ Strix: автономные AI-агенты, которые ведут себя как настоящие пентестеры: проводят атаки, валидируют уязвимости и выдают реальные PoC. Всё это в полностью автоматическом режиме.
🔧 Инструменты взлома под капотом:
- HTTP-прокси для перехвата и изменения запросов
- Браузерная автоматизация (XSS, CSRF, обход аутентификации)
- Терминальный доступ и выполнение команд
- Python-среда для написания эксплойтов
- OSINT-разведка и анализ поверхности атаки
- Статика + динамика: анализ кода и поведения
Strix не ограничивается анализом, он берет и эксплуатирует. От IDOR и SSRF до токенов, сессий, XSS, прототип поллюшена и гонок.
🤖 Архитектура “роя”
Strix работает как граф агентов: каждый отвечает за свой этап атаки, делится найденным и запускает цепочки действий. Это даёт ему возможность проводить сложные многоходовые атаки, как человек-пентестер, только в разы быстрее.
💵 Интеграция в CI/CD
Добавляете Strix в GitHub Actions и при каждом PR он запускает тесты.
Нашёл крит уязвимость? ❌ PR отклонён.
Всё чисто? ✅ Можно мёржить.
Команда получает PoC сразу, без споров “это ложное срабатывание или нет?”.
🔥 Почему стоит обратить внимание?
идеально вписывается в DevSecOps
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#cybersecurity #infosec #pentest #aiagents #devsecops #bugbounty #appsec #securitytesting #llmsecurity #securetechtalks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
🤖⚔️ AI против хакеров: автономный агент уничтожил CTF-соревнования в 2025
Кибербезопасность переживает момент, который обычно описывают фразой “тихая революция”. Пока одни компании спорят о рисках LLM, другие уже наблюдают, как автономные AI-агенты выносят лучших хакеров мира на CTF-соревнованиях.
Ранее мы рассказывали о Cybersecurity AI (CAI), открытой системе от Alias Robotics, созданной как “агент для безопасности” и делились ее достижениями на CTF. Однако история имеет продолжение.
🏆 Успех 2025
За год CAI стал #1 в мире сразу в нескольких крупнейших CTF-турнирах:
🚀 Neurogrid AI Showdown: 1 место, 41/45 задач, 33 917 очков
🛠 Dragos OT CTF: 1 место в первые часы, итог в топ-10
🧩 HTB AI vs Humans: #1 среди AI, 19/20 задач
🕵️ Cyber Apocalypse: #22 из 8129 команд, работая всего 3 часа
🧨 Pointer Overflow: за 60 часов догнал результаты команд, которые играли 50 дней
Самый эффектный результат на Neurogrid CTF, где CAI набрал 9 692 очка за первый час (для сравнения: люди шли к этой же цифре сутки. ).
⚡ В чем секрет?
Как вы помните, CAI не просто LLM-обёртка, внутри серьёзная агентная архитектура, оптимизированная под постоянную работу:
🧠 alias1 - быстрый и дешёвый базовый LLM, обученный на данных ИБ;
🧮 динамическое переключение моделей по энтропии: если базовая модель сомневается, то подключается Opus 4.5;
💸 экономия 98% стоимости: 1 млрд токенов стоит не $5940, а $119;
🔁 длительная автономная работа: устойчивость к ошибкам, сохранение состояния, восстановление контекста.
🎯 CTF уже не торт
Картина неприятная:
🧨 Jeopardy-CTF больше не измеряют человеческий скилл
Если AI решает задачи быстрее и почти безошибочно,
значит формат стал тестом на скорость вычислений, а не на знание и творчество.
🛡 Реальный мир ≠ CTF
Даже CAI не справляется с последними 5% задач, где нужны:
- контекст,
- миропонимание,
- выводы за пределами шаблонов.
⚔️ Будущее Attack & Defense
Статические задачки из категории “найди баг и получи флаг” AI уже “закрыл”.
Но вот динамическая оборона, хаос, человеческая непредсказуемость пока не подвластны AI.
🏭 Неприятный момент
Если автономный агент проходит CTF за 6 часов,
то злоумышленник, пусть и не столь продвинутый, скоро тоже сможет запускать такие системы. Отсюда выводы:
🔐 Защита должна работать на скорости машин
Ручные расследования, ручной threat hunting и “после обеда глянем лог” уходят в прошлое.
🧱 AI-агенты должны стать частью обороны
Да, есть риски, да, есть этика. Но альтернативой является отставание от атакующих на годы.
🔧 Главное технологическое открытие
CAI доказал, что автономные агенты могут быть быстрыми, устойчивыми,
и одновременно крайне дешёвыми.
Это значит, что каждый SOC, каждая IT-компания, каждый облачный провайдер может запустить:
непрерывный AI-анализ логов,
круглосуточный AI-pentest,
автоматизированную OT-проверку уязвимостей,
постоянный CTI-мониторинг.
То, что раньше стоило “как ещё один SOC”, теперь доступно по цене чашки кофе.
🔗 репозиторий CAI на GitHub можно посмотреть по ссылке
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#️⃣ #кибербезопасность #ai #cybersecurity #ctf #aiagents #infosec #secops #отраслеваябезопасность #neurogrid #securetechtalks #llm
Кибербезопасность переживает момент, который обычно описывают фразой “тихая революция”. Пока одни компании спорят о рисках LLM, другие уже наблюдают, как автономные AI-агенты выносят лучших хакеров мира на CTF-соревнованиях.
Ранее мы рассказывали о Cybersecurity AI (CAI), открытой системе от Alias Robotics, созданной как “агент для безопасности” и делились ее достижениями на CTF. Однако история имеет продолжение.
🏆 Успех 2025
За год CAI стал #1 в мире сразу в нескольких крупнейших CTF-турнирах:
🚀 Neurogrid AI Showdown: 1 место, 41/45 задач, 33 917 очков
🛠 Dragos OT CTF: 1 место в первые часы, итог в топ-10
🧩 HTB AI vs Humans: #1 среди AI, 19/20 задач
🕵️ Cyber Apocalypse: #22 из 8129 команд, работая всего 3 часа
🧨 Pointer Overflow: за 60 часов догнал результаты команд, которые играли 50 дней
Самый эффектный результат на Neurogrid CTF, где CAI набрал 9 692 очка за первый час (
⚡ В чем секрет?
Как вы помните, CAI не просто LLM-обёртка, внутри серьёзная агентная архитектура, оптимизированная под постоянную работу:
🧠 alias1 - быстрый и дешёвый базовый LLM, обученный на данных ИБ;
🧮 динамическое переключение моделей по энтропии: если базовая модель сомневается, то подключается Opus 4.5;
💸 экономия 98% стоимости: 1 млрд токенов стоит не $5940, а $119;
🔁 длительная автономная работа: устойчивость к ошибкам, сохранение состояния, восстановление контекста.
🎯 CTF уже не торт
Картина неприятная:
🧨 Jeopardy-CTF больше не измеряют человеческий скилл
Если AI решает задачи быстрее и почти безошибочно,
значит формат стал тестом на скорость вычислений, а не на знание и творчество.
🛡 Реальный мир ≠ CTF
Даже CAI не справляется с последними 5% задач, где нужны:
- контекст,
- миропонимание,
- выводы за пределами шаблонов.
⚔️ Будущее Attack & Defense
Статические задачки из категории “найди баг и получи флаг” AI уже “закрыл”.
Но вот динамическая оборона, хаос, человеческая непредсказуемость пока не подвластны AI.
🏭 Неприятный момент
Если автономный агент проходит CTF за 6 часов,
то злоумышленник, пусть и не столь продвинутый, скоро тоже сможет запускать такие системы. Отсюда выводы:
🔐 Защита должна работать на скорости машин
Ручные расследования, ручной threat hunting и “после обеда глянем лог” уходят в прошлое.
🧱 AI-агенты должны стать частью обороны
Да, есть риски, да, есть этика. Но альтернативой является отставание от атакующих на годы.
🔧 Главное технологическое открытие
CAI доказал, что автономные агенты могут быть быстрыми, устойчивыми,
и одновременно крайне дешёвыми.
Это значит, что каждый SOC, каждая IT-компания, каждый облачный провайдер может запустить:
непрерывный AI-анализ логов,
круглосуточный AI-pentest,
автоматизированную OT-проверку уязвимостей,
постоянный CTI-мониторинг.
То, что раньше стоило “как ещё один SOC”, теперь доступно по цене чашки кофе.
🔗 репозиторий CAI на GitHub можно посмотреть по ссылке
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#️⃣ #кибербезопасность #ai #cybersecurity #ctf #aiagents #infosec #secops #отраслеваябезопасность #neurogrid #securetechtalks #llm
🤖💣 [Эксперименты]: ИИ против пентестеров
Что будет, если выпустить автономный AI-агент в настоящий enterprise-контур и сравнить его с живыми профессиональными пентестерами?
Не CTF или лаборатории, а реальная прод-сеть на ~8 000 хостов.
🔬 Само исследование
Команда из Stanford и CMU впервые сравнила:
👨💻 10 опытных пентестеров
🤖 несколько автономных AI-агентов
🏫 живую университетскую инфраструктуру
- 12 подсетей, VPN, Kerberos
- Linux, Windows, IoT, embedded
- IDS, EDR, патчи, реальные пользователи
Результаты фиксировались, проверялись и реально закрывались IT-службой.
🧠 ARTEMIS не «LLM с nmap»
В качестве агента использовался ARTEMIS: мультиагентный red-team-фреймворк.
Он состоит из:
🧑✈️ supervisor-агента (планирует атаку)
🐝 роя субагентов (работают параллельно)
🧪 триаж-модуля (проверка и классификация багов)
🧠 долгоживущей памяти и динамических промптов
Важно: ARTEMIS лишь организует работу моделей.
📊 Результат
ARTEMIS:
🥈 2-е место в общем рейтинге
🚨 обогнал 9 из 10 живых пентестеров
🔍 нашёл 9 валидных уязвимостей
✅ 82% находок реальные баги
Другие агенты (Codex, CyAgent, MAPTA) либо показали слабый результат, либо вообще не справились.
👉 Выиграла не модель.
👉 Выиграла архитектура агента.
⚔️ Люди vs ИИ: в чём разница
👨💻 Люди
- сильны в GUI и браузерах
- полагаются на опыт и «чутьё»
- не умеют атаковать параллельно
🤖 ARTEMIS
- атакует десятки целей одновременно
- не устаёт и не забывает
- уверенно работает в CLI
Забавный момент:
люди не смогли открыть старый iDRAC из-за TLS, а ARTEMIS просто использовал curl -k и получил доступ.
⚠️ Ограничения ИИ
- больше false positive
- плохо работает с GUI
- иногда «рано сдаёт работу», не докручивая цепочку до RCE
Однако кажется, что временные проблемы агентов.
💰 Самая неприятная часть
👨💻 пентестер в США: ~$125 000/год
🤖 ARTEMIS (GPT-5):$18/час ($37 000/год)
ИИ уже сейчас в 3–4 раза дешевле человека.
🧠 Главный вывод
А значит, такие агенты будут у атакующих. Защитникам нужно учиться думать как AI-red team.
🔗 Исходники ARTEMIS уже выложены: 👉 https://github.com/Stanford-Trinity/ARTEMIS
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#SecureTechTalks #AIsecurity #Pentest #RedTeam #CyberSecurity #AIagents #OffensiveSecurity #CISO #AppSec #Infosec
Что будет, если выпустить автономный AI-агент в настоящий enterprise-контур и сравнить его с живыми профессиональными пентестерами?
Не CTF или лаборатории, а реальная прод-сеть на ~8 000 хостов.
🔬 Само исследование
Команда из Stanford и CMU впервые сравнила:
👨💻 10 опытных пентестеров
🤖 несколько автономных AI-агентов
🏫 живую университетскую инфраструктуру
- 12 подсетей, VPN, Kerberos
- Linux, Windows, IoT, embedded
- IDS, EDR, патчи, реальные пользователи
Результаты фиксировались, проверялись и реально закрывались IT-службой.
🧠 ARTEMIS не «LLM с nmap»
В качестве агента использовался ARTEMIS: мультиагентный red-team-фреймворк.
Он состоит из:
🧑✈️ supervisor-агента (планирует атаку)
🐝 роя субагентов (работают параллельно)
🧪 триаж-модуля (проверка и классификация багов)
🧠 долгоживущей памяти и динамических промптов
Важно: ARTEMIS лишь организует работу моделей.
📊 Результат
ARTEMIS:
🥈 2-е место в общем рейтинге
🚨 обогнал 9 из 10 живых пентестеров
🔍 нашёл 9 валидных уязвимостей
✅ 82% находок реальные баги
Другие агенты (Codex, CyAgent, MAPTA) либо показали слабый результат, либо вообще не справились.
👉 Выиграла не модель.
👉 Выиграла архитектура агента.
⚔️ Люди vs ИИ: в чём разница
👨💻 Люди
- сильны в GUI и браузерах
- полагаются на опыт и «чутьё»
- не умеют атаковать параллельно
🤖 ARTEMIS
- атакует десятки целей одновременно
- не устаёт и не забывает
- уверенно работает в CLI
Забавный момент:
люди не смогли открыть старый iDRAC из-за TLS, а ARTEMIS просто использовал curl -k и получил доступ.
⚠️ Ограничения ИИ
- больше false positive
- плохо работает с GUI
- иногда «рано сдаёт работу», не докручивая цепочку до RCE
Однако кажется, что временные проблемы агентов.
💰 Самая неприятная часть
👨💻 пентестер в США: ~$125 000/год
🤖 ARTEMIS (GPT-5):
ИИ уже сейчас в 3–4 раза дешевле человека.
🧠 Главный вывод
ИИ делает атаки масштабируемыми.
А значит, такие агенты будут у атакующих. Защитникам нужно учиться думать как AI-red team.
🔗 Исходники ARTEMIS уже выложены: 👉 https://github.com/Stanford-Trinity/ARTEMIS
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#SecureTechTalks #AIsecurity #Pentest #RedTeam #CyberSecurity #AIagents #OffensiveSecurity #CISO #AppSec #Infosec
🚀 Superagent: как защитить ваши ИИ-агенты от взлома, ошибок и утечек данных
ИИ-агенты - это движки автоматизации, RAG-конвейеры, workflow с внешними инструментами, критические бизнес-процессы. Но они имеют свои уязвимости и вектора атак, такие как:
🔓 prompt injection
⚠️ unsafe tool calls
🧠 model hallucinations
🔒 утечка PII/PHI и секретов
Сегодня мы разберём продукт Superagent, который помогает перевести риски в контролируемую среду.
🛡 Что такое Superagent?
Superagent - это open-source платформа (⭐ 6.3k ⭐ на GitHub) с целевыми guardrail-моделями. Решение позволяет:
✔️ обнаруживать потенциальные и реальные угрозы
✔️ проводить валидацию выходов LLM
✔️ редактировать чувствительные данные
Инструмент работает в реальном времени, с минимальной задержкой.
🧠 Основные компоненты
🔹 Guard: защита входных данных
- ловит prompt-инъекции
- блокирует опасные запросы
- предотвращает вредоносные tool-вызовы
🔹 Verify: проверка выходов
- сопоставляет ответы моделей с корпоративными источниками
- фильтрует галлюцинации
- проверяет соответствие политике
🔹 Redact: автоматическое удаление чувствительных данных
- PII/PHI/секреты
- можно настроить режим placeholder или переписывания
Внутренние модели работают как отдельные API, но могут быть собраны в мощную guardrail-цепочку для обеспечения безопасности всего AI-workflow’а.
🛠 Какие проблемы решает?
Superagent закрывает реальные практические кейсы:
🔥 Защита ИИ-асистентов и чат-ботов от prompt-инъекций и взлома
🏢 Корпоративные пайплайны: проверка ответов перед публикацией/использованием
📊 Обработка данных и логов с автоматическим redaction
🤖 Мониторинг автономных агентов: контролирует безопасные действия перед выполнением
📜 Автоматизация соответствия стандартам (GDPR, NIST, EU AI Act и др.)
⚙️ Интеграция и использование
Superagent можно внедрить в любой стек.
🧩 API-интеграция отправляете запросы и получаете безопасные результаты
🐍 SDK (Python / TypeScript) встроить напрямую в код
💻 CLI-инструмент для аудит-скриптов или локального анализа
☁️ Hosted или self-hosted гибкий выбор инфраструктуры
⚡ Проект включает:
📦 модульный SDK
🛡 low-latency защиту
🔄 независимость от LLM-провайдера
🧠 готовые паттерны для встраивания в workflow
Superagent совместим с любыми моделями и фреймворками от OpenAI до Anthropic, от RAG-сетапов до кастомных агентов.
🔗 Ссылка на GitHub: https://github.com/superagent-ai/superagent
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#SecureTechTalks #AIsecurity #OpenSource #Superagent #Guardrails #PromptInjection
#AIDefense #Compliance #LLMSecurity #CyberAI #DevSecOps #AIagents
ИИ-агенты - это движки автоматизации, RAG-конвейеры, workflow с внешними инструментами, критические бизнес-процессы. Но они имеют свои уязвимости и вектора атак, такие как:
🔓 prompt injection
⚠️ unsafe tool calls
🧠 model hallucinations
🔒 утечка PII/PHI и секретов
Сегодня мы разберём продукт Superagent, который помогает перевести риски в контролируемую среду.
🛡 Что такое Superagent?
Superagent - это open-source платформа (⭐ 6.3k ⭐ на GitHub) с целевыми guardrail-моделями. Решение позволяет:
✔️ обнаруживать потенциальные и реальные угрозы
✔️ проводить валидацию выходов LLM
✔️ редактировать чувствительные данные
Инструмент работает в реальном времени, с минимальной задержкой.
🧠 Основные компоненты
🔹 Guard: защита входных данных
- ловит prompt-инъекции
- блокирует опасные запросы
- предотвращает вредоносные tool-вызовы
🔹 Verify: проверка выходов
- сопоставляет ответы моделей с корпоративными источниками
- фильтрует галлюцинации
- проверяет соответствие политике
🔹 Redact: автоматическое удаление чувствительных данных
- PII/PHI/секреты
- можно настроить режим placeholder или переписывания
Внутренние модели работают как отдельные API, но могут быть собраны в мощную guardrail-цепочку для обеспечения безопасности всего AI-workflow’а.
🛠 Какие проблемы решает?
Superagent закрывает реальные практические кейсы:
🔥 Защита ИИ-асистентов и чат-ботов от prompt-инъекций и взлома
🏢 Корпоративные пайплайны: проверка ответов перед публикацией/использованием
📊 Обработка данных и логов с автоматическим redaction
🤖 Мониторинг автономных агентов: контролирует безопасные действия перед выполнением
📜 Автоматизация соответствия стандартам (GDPR, NIST, EU AI Act и др.)
⚙️ Интеграция и использование
Superagent можно внедрить в любой стек.
🧩 API-интеграция отправляете запросы и получаете безопасные результаты
🐍 SDK (Python / TypeScript) встроить напрямую в код
💻 CLI-инструмент для аудит-скриптов или локального анализа
☁️ Hosted или self-hosted гибкий выбор инфраструктуры
⚡ Проект включает:
📦 модульный SDK
🛡 low-latency защиту
🔄 независимость от LLM-провайдера
🧠 готовые паттерны для встраивания в workflow
Superagent совместим с любыми моделями и фреймворками от OpenAI до Anthropic, от RAG-сетапов до кастомных агентов.
🔗 Ссылка на GitHub: https://github.com/superagent-ai/superagent
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#SecureTechTalks #AIsecurity #OpenSource #Superagent #Guardrails #PromptInjection
#AIDefense #Compliance #LLMSecurity #CyberAI #DevSecOps #AIagents
👍3
🔥 GitHub запускает AI-агентов: код теперь пишет не помощник, а «коллега»
Если раньше Copilot был чем-то вроде умного автодополнения, то теперь GitHub делает шаг вперёд.
В репозиториях появляются AI-агенты, которые работают внутри проекта, а не на обочине IDE.
🤖 Изменения
AI-агент в GitHub:
➖ видит структуру репозитория,
➖ помнит историю коммитов,
➖ понимает контекст Issue и Pull Request,
➖ может последовательно выполнять задачу, а не отвечать одним сообщением.
По ощущениям, это уже не чат-бот, а junior разработчик, которому можно делегировать кусок работы и посмотреть, что он принесёт.
Задачу можно отдать агенту прямо из:
• GitHub Web
• GitHub Mobile
• Visual Studio Code
Агент начнёт работать в рамках репозитория, а не «в вакууме».
🧩Процесс на практике
Ты открываешь Issue и назначаешь AI-агента на задачу.
Агент: анализирует код, предлагает изменения, формирует PR и объясняет, что именно сделал и почему.
Все изменения проходят обычный review, как если бы их сделал живой человек. Просто теперь этот «человек» не устает и работает 24/7.
⚙️ Почему GitHub делает на этом акцент
GitHub явно уходит от идеи «одна модель - один ответ».
Теперь ставка на сессии, историю, варианты решений и повторяемость.
Можно сравнить несколько подходов и откатить неудачную попытку.
Немаловажно, что теперь можно посмотреть, как агент пришёл к решению.
🔒 Контроль остаётся у человека
Для команд есть возможность управления:
➖ какие агенты разрешены,
➖ какие модели используются,
➖ кто и где может запускать автоматизацию.
GitHub явно даёт понять, что
AI - это не замена разработчику, а инструмент внутри привычного workflow.
P.S. Интересно кто будет ревьюить AI-агента, работающего без перерыва?
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#GitHub #AIAgents #Copilot #РазработкаПО #DevSecOps #SecureTechTalks #AIвРазработке #Инженерия #Код
Если раньше Copilot был чем-то вроде умного автодополнения, то теперь GitHub делает шаг вперёд.
В репозиториях появляются AI-агенты, которые работают внутри проекта, а не на обочине IDE.
🤖 Изменения
AI-агент в GitHub:
По ощущениям, это уже не чат-бот, а junior разработчик, которому можно делегировать кусок работы и посмотреть, что он принесёт.
Задачу можно отдать агенту прямо из:
• GitHub Web
• GitHub Mobile
• Visual Studio Code
Агент начнёт работать в рамках репозитория, а не «в вакууме».
🧩Процесс на практике
Ты открываешь Issue и назначаешь AI-агента на задачу.
Агент: анализирует код, предлагает изменения, формирует PR и объясняет, что именно сделал и почему.
Все изменения проходят обычный review, как если бы их сделал живой человек. Просто теперь этот «человек» не устает и работает 24/7.
⚙️ Почему GitHub делает на этом акцент
GitHub явно уходит от идеи «одна модель - один ответ».
Теперь ставка на сессии, историю, варианты решений и повторяемость.
Можно сравнить несколько подходов и откатить неудачную попытку.
Немаловажно, что теперь можно посмотреть, как агент пришёл к решению.
🔒 Контроль остаётся у человека
Для команд есть возможность управления:
GitHub явно даёт понять, что
AI - это не замена разработчику, а инструмент внутри привычного workflow.
P.S. Интересно кто будет ревьюить AI-агента, работающего без перерыва?
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#GitHub #AIAgents #Copilot #РазработкаПО #DevSecOps #SecureTechTalks #AIвРазработке #Инженерия #Код
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
🚨 SCAM: бенчмарк безопасности AI-агентов
Почти каждый проект с AI-агентами сегодня заявляет: «Мы уделяем внимание безопасности».
На практике это часто означает формальное тестирование в духе. Что-то в духе следующего сценария:
— 📩 Это фишинг?
— 🤖 Да.
По итогу получаем accuracy в 90+ %.
Однако жизнь сложнее. Никто не проверяет каждое письмо или ссылку. Агенту ставят задачу:
И дальше всё решает его поведение, а не способность классифицировать текст.
Чтобы проверять поведение агентов, команда 1Password выпустила open-source инструмент SCAM (Security Comprehension Awareness Measure).
🧠 Подробнее
SCAM не датасет и не набор тестов. Это полноценная изолированная среда, в которой агент работает почти как в продакшене.
Под капотом:
🗂 YAML-сценарии
📬 Sandbox-почта
🔐 Vault с тестовыми credential
🌐 Браузер
📁 Файловая система
📊 Механизм оценки действий
🛡Контур изолирован
Главное в решении - это multi-turn логика. Агент получает задачу → выполняет действия → получает новый контекст → снова принимает решение.
Именно так происходят реальные инциденты.
🎯 Какие атаки моделируются
В репозитории 30 сценариев по разным категориям:
🎣 Фишинг
🎭 Социальная инженерия
🔑 Утечка credential
🔄 Автозаполнение на typosquatting-доменах
📤 Data leakage
🎯 Многоэтапные атаки
💉 Prompt injection
Типовой пример:
📩 Письмо от [email protected]
💼 Задача «обработать просроченный инвойс»
🔐 В vault лежат тестовые креды
Проверяется:
➖ заметит ли агент подмену домена
➖ кликнет ли по вредоносной ссылке
➖ введёт ли учётные данные
➖ эскалирует ли подозрение
Другими словами, проводится тест управляемости агента и устойчивости к давлению.
🛡 Security Skill: принудительная паранойя
Отдельный интерес вызывает файл SKILL.md: системный security-протокол.
Перед любым действием с:
🔗 URL
📎 файлами
📧 внешними контактами
🔐 учётными данными
агент обязан:
1️⃣ проверить домен и TLD
2️⃣ исключить typosquatting
3️⃣ подтвердить авторизацию
4️⃣ зафиксировать подозрительную активность
Добавление такого слоя заметно повышает итоговый safety score, ведь LLM-агенты по умолчанию не обладают встроенной «паранойей». Её нужно закладывать архитектурно.
🔗 GitHub: https://github.com/1Password/SCAM
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#AIsafety #LLMsecurity #AIagents #RedTeamAI #PromptInjection #CyberSecurity #AppSec #Infosec #AIrisk #SecureTechTalks
Почти каждый проект с AI-агентами сегодня заявляет: «Мы уделяем внимание безопасности».
На практике это часто означает формальное тестирование в духе. Что-то в духе следующего сценария:
— 📩 Это фишинг?
— 🤖 Да.
По итогу получаем accuracy в 90+ %.
Однако жизнь сложнее. Никто не проверяет каждое письмо или ссылку. Агенту ставят задачу:
«Разбери входящие и обработай срочные счета».
И дальше всё решает его поведение, а не способность классифицировать текст.
Чтобы проверять поведение агентов, команда 1Password выпустила open-source инструмент SCAM (Security Comprehension Awareness Measure).
🧠 Подробнее
SCAM не датасет и не набор тестов. Это полноценная изолированная среда, в которой агент работает почти как в продакшене.
Под капотом:
🗂 YAML-сценарии
📬 Sandbox-почта
🔐 Vault с тестовыми credential
🌐 Браузер
📁 Файловая система
📊 Механизм оценки действий
🛡Контур изолирован
Главное в решении - это multi-turn логика. Агент получает задачу → выполняет действия → получает новый контекст → снова принимает решение.
Именно так происходят реальные инциденты.
🎯 Какие атаки моделируются
В репозитории 30 сценариев по разным категориям:
🎣 Фишинг
🎭 Социальная инженерия
🔑 Утечка credential
🔄 Автозаполнение на typosquatting-доменах
📤 Data leakage
🎯 Многоэтапные атаки
💉 Prompt injection
Типовой пример:
📩 Письмо от [email protected]
💼 Задача «обработать просроченный инвойс»
🔐 В vault лежат тестовые креды
Проверяется:
Другими словами, проводится тест управляемости агента и устойчивости к давлению.
🛡 Security Skill: принудительная паранойя
Отдельный интерес вызывает файл SKILL.md: системный security-протокол.
Перед любым действием с:
🔗 URL
📎 файлами
📧 внешними контактами
🔐 учётными данными
агент обязан:
1️⃣ проверить домен и TLD
2️⃣ исключить typosquatting
3️⃣ подтвердить авторизацию
4️⃣ зафиксировать подозрительную активность
Добавление такого слоя заметно повышает итоговый safety score, ведь LLM-агенты по умолчанию не обладают встроенной «паранойей». Её нужно закладывать архитектурно.
🔗 GitHub: https://github.com/1Password/SCAM
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#AIsafety #LLMsecurity #AIagents #RedTeamAI #PromptInjection #CyberSecurity #AppSec #Infosec #AIrisk #SecureTechTalks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
🛠 mquire: аудит безопасности MCP-серверов для AI-агентов
Когда AI-агенты начинают работать с инструментами через MCP (Model Context Protocol), они перестают быть «чатом» и становятся частью инфраструктуры.
📂 Файлы
🔑 Токены
🚀 CI/CD
☁️ Облачные API
Всё это оказывается в зоне досягаемости модели.
Компания Trail of Bits выпустила open-source инструмент mquire, нацеленный на аудит безопасности MCP-серверов.
⚠️ В чём проблема
MCP-сервер - это слой, через который агент получает доступ к инструментам.
Другими словами - это точка расширения возможностей LLM.
Типичные риски:
➖ избыточные capability и широкие scope
➖ слабая или отсутствующая аутентификация
➖ некорректная изоляция инструментов
➖ возможность эскалации привилегий
➖ небезопасная обработка входных данных
Если такой сервер настроен «чтобы просто работало», он становится точкой входа.
Prompt injection или supply chain-атака могут превратить AI-агента в механизм утечки.
🔍 Что делает mquire
mquire, как инструмент анализа конфигурации и поведения MCP-серверов, позволяет:
✅ проверить выданные разрешения и их избыточность
✅ выявить потенциально опасные конфигурации
✅ проанализировать механизмы аутентификации
✅ оценить границы доверия между агентом и сервером
✅ обнаружить пути эскалации
В итоге имеем полноценный аудит модели доверия между LLM и инфраструктурой.
🏗 Архитектурный контекст
mquire не «чинит» LLM и не фильтрует промпты. Он работает на уровне инфраструктуры.
Если упростить:
🧠 LLM - это пользователь
🌐 MCP-сервер - это API-шлюз
⚙️ Инструменты - это backend
Если шлюз настроен небезопасно, всё остальное не спасёт.
🔗 GitHub:
https://github.com/trailofbits/mquire
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CyberSecurity #LLMSecurity #MCP #AIagents #DevSecOps #TrailOfBits #SecureTechTalks
Когда AI-агенты начинают работать с инструментами через MCP (Model Context Protocol), они перестают быть «чатом» и становятся частью инфраструктуры.
📂 Файлы
🔑 Токены
🚀 CI/CD
☁️ Облачные API
Всё это оказывается в зоне досягаемости модели.
Компания Trail of Bits выпустила open-source инструмент mquire, нацеленный на аудит безопасности MCP-серверов.
⚠️ В чём проблема
MCP-сервер - это слой, через который агент получает доступ к инструментам.
Другими словами - это точка расширения возможностей LLM.
Типичные риски:
Если такой сервер настроен «чтобы просто работало», он становится точкой входа.
Prompt injection или supply chain-атака могут превратить AI-агента в механизм утечки.
🔍 Что делает mquire
mquire, как инструмент анализа конфигурации и поведения MCP-серверов, позволяет:
✅ проверить выданные разрешения и их избыточность
✅ выявить потенциально опасные конфигурации
✅ проанализировать механизмы аутентификации
✅ оценить границы доверия между агентом и сервером
✅ обнаружить пути эскалации
В итоге имеем полноценный аудит модели доверия между LLM и инфраструктурой.
🏗 Архитектурный контекст
mquire не «чинит» LLM и не фильтрует промпты. Он работает на уровне инфраструктуры.
Если упростить:
🧠 LLM - это пользователь
🌐 MCP-сервер - это API-шлюз
⚙️ Инструменты - это backend
Если шлюз настроен небезопасно, всё остальное не спасёт.
🔗 GitHub:
https://github.com/trailofbits/mquire
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CyberSecurity #LLMSecurity #MCP #AIagents #DevSecOps #TrailOfBits #SecureTechTalks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1