кибербезопасность

Кибербезопасность и ИИ: аналитик проверяет логи и код на мониторах, но ключевые риски остаются в людях и процессах
Кибербезопасность

Юбилейное воспоминание, которое объясняет, почему кибербезопасность не решается техникой

Мартин Ли, специалист по угрозам из Cisco Talos, вспоминает три момента, изменивших его жизнь: детский Commodore PET, на котором он написал первую программу с бегущим по экрану звездолётом, знакомство с ранним интернетом — и случайное трудоустройство в компанию, писавшую фильтры от спама вскоре после массовой рассылки почтового червя ILOVEYOU. Эта личная хроника — не просто ностальгия по юбилею Computer Weekly. Она устроена как маленький эксперимент: если сравнить эпоху первых почтовых угроз с сегодняшними разговорами об AI-агентах для безопасной разработки, что из проблем безопасности реально исчезло, а что осталось на месте несмотря на смену технологий?

Кибербезопасность как перевод между кодом, риском и бизнесом в современной облачной разработке
Кибербезопасность

Как текстовый квест 1981 года объясняет, почему кибербезопасность перестала быть отдельным отделом

Когда в 1981 году подросток набирал на клавиатуре Apple II команду, а машина отвечала «SORRY, I DON’T UNDERSTAND THAT», это выглядело как мелкая техническая неурядица текстового квеста Adventure. Спустя четыре десятилетия тот же самый подросток, ставший известным специалистом по кибербезопасности Риком Фергюсоном, назовёт это главным вопросом своей профессии: как заставить систему понять, что вы действительно имеете в виду. Разница лишь в том, что теперь ставки — не сюжет игры, а защита цифровой инфраструктуры, от которой зависят компании и миллионы пользователей.

Демонстрация ИИ для кибербезопасности не доказывает надёжность в реальной среде и под атакой
Техномифы

ИИ в кибербезопасности: почему демо — это не доказательство

Когда Anthropic объявила о модели Claude Mythos Preview в апреле 2026 года, она сделала кое-что необычное для технологической компании: не стала продавать продукт широкой аудитории. Вместо этого запустила Project Glasswing — закрытую инициативу с участием Amazon Web Services, Apple, Cisco, Google, Microsoft и ряда других компаний — и прямо предупредила, что модель способна «превзойти всех, кроме наиболее квалифицированных специалистов, в поиске и эксплуатации уязвимостей». Такая формулировка из уст самого разработчика заслуживает внимания. Но она же обнажает фундаментальное противоречие: если ИИ действительно настолько силён, почему закрытый доступ считается достаточным ответом на вопрос о безопасности?

Экранный диктор и удалённый доступ: пример того, как инструмент доступности может стать точкой риска в кибербезопасности
Кибербезопасность

Когда инструмент доступности становится дырой в безопасности: урок CVE-2025-26326

Представьте: человек читает код и ищет уязвимости исключительно через экранный диктор — программу, которая озвучивает всё, что происходит на экране. И именно он обнаруживает критическую брешь в инструментах, созданных для таких же людей, как он. История Жуана Мэтьюса Ребелло Сантоса — первого тотально слепого автора CVE в Бразилии — легко превращается в мотивационный нарратив. Но если остановиться именно на этом, можно пропустить главное: в этой истории есть инженерный урок, который касается всех, кто проектирует цифровые сервисы.

Автономный AI-пентест в кибербезопасности показывает ограничения полной автоматизации и рост роли экспертов при валидации находок
Нейросети

Автономный AI-пентест: почему рынок охладел и что это значит на практике

Год назад почти треть специалистов по безопасности была готова доверить автономному искусственному интеллекту полноценное тестирование своих систем на проникновение. Сегодня таких осталось менее одного из десяти. Это не паника и не технологическая катастрофа — это коррекция ожиданий, которая давно назревала.

Безопасность цепочки поставки ПО требует не только сканеров, но и pinning, SBOM, провенанса и контроля доступа к сборке и деплою.
Кибербезопасность

«Мы всё сканируем» — почему этого катастрофически мало для безопасности цепочки поставки ПО

Представьте: вы проверяете контейнерный образ, прогоняете его через сканер уязвимостей, получаете чистый результат — и выкатываете в продакшн. А через неделю выясняется, что вредоносный код приехал не из вашего репозитория, а из базового образа, который тянул зависимость, которую никто толком не ревьюил. Сканер всё это видел. Просто уже тогда, когда остановить компрометацию было почти невозможно.

Scroll to Top