// ЗАПИСЬ ОНЛАЙН-ЭФИРА

Разбираемся в безопасности ИИ-агентов за один вечер

ИИ-агенты уже пишут код, ходят в API и в прод. На живых кейсах разберём, что при этом ломается и как выстроить защиту. Заберёшь применимые выводы и ответы на свои вопросы.

Смотри в удобное время Вопросы и ответы с экспертами

Получить запись

Заполни форму, мы отправим тебе запись воркшопа.

Спикеры записи

Денис Макрушин

Яндекс · директор по продуктам безопасной разработки

Глеб Михеев

Сбер · техдир направления генеративного ИИ

// формат

Что даст тебе запись

Разговор практиков

Не доклад со слайдами, а разговор двух практиков: Глеб задаёт вопросы, Денис отвечает на реальном опыте.

90 минут по делу

Разбираем свежие инциденты с ИИ-агентами: prompt injection через pull request, утечки через MCP, обход guardrails. Каждый кейс с выводом, что проверить у себя.

Просмотр в любой момент

Смотри запись в удобное время и сверяй подходы экспертов со своими задачами.

// зачем это сейчас

У агента доступы как у человека. Контроля за ним пока нет

Компании подключают ИИ-агентов к репозиториям, API и внутренним данным: они пишут код, делают ревью и всё чаще работают с продом. Агент получает доступы и принимает решения, и привычные подходы к защите перестают покрывать новые риски. Классический Secure SDLC уступает место ADLC. Во время просмотра ты разберёшь, что при этом меняется, где проходят границы доверия и как строить безопасность там, где рядом с человеком в инфраструктуре появляется автономный агент.

ИИ-агенты в корпоративной инфраструктуре

// что разберём в записи

От SDLC к ADLC: что разберём

// тема 01

Модель угроз ИИ-агента

Где ИИ появляется в инфраструктуре и как автономный агент меняет поверхность атаки. Кто контролирует его действия: модель, разработчик или платформа.

// тема 02

Агент, доступы и MCP

Фундаментальная проблема: как недоверенные данные становятся инструкциями. Разбираем реальные атаки: prompt injection через pull request, утечки, уязвимости MCP.

// тема 03

От Secure SDLC к ADLC

Как меняется безопасная разработка, когда код пишут ИИ-агенты, и почему привычный Secure SDLC перестаёт покрывать новые риски.

// тема 04

Runtime-контроль и навыки

Что делать на практике: как строить защиту ИИ-агента, контролировать его после внедрения и какие навыки становятся востребованными в эпоху ADLC.

// вопросы, которые обсудим

Смотри, чтобы разобраться

Кто уже реально использует ИИ-агентов в крупных компаниях: единичные эксперименты или массовое внедрение?

Какие сценарии применения агентов сегодня самые востребованные в корпоративной среде?

Можно ли безопасно доверить ИИ писать код, делать ревью и работать с продом?

Где проходит граница между помощником и автономным разработчиком?

Нужно ли каждому специалисту по ИБ разбираться в AI Security, или это пока нишевая экспертиза?

Если строить безопасность компании с нуля, какие изменения из-за ИИ заложить в первую очередь?

Кому выдать доступ в прод: джуну или ИИ-агенту?

OpenAI & Hugging Face Prompt injection через PR Microsoft 365 Copilot Уязвимости MCP Agent governance

// спикеры

Ведут практики из Яндекса и Сбера

Денис Макрушин

Яндекс · директор по продуктам безопасной разработки

Отвечает за безопасную разработку в Яндексе, ранее был техдиром по кибербезопасности в МТС. Строит Secure by Design, DevSecOps и bug bounty в продуктах для миллионов пользователей.

Глеб Михеев

Сбер · техдир направления генеративного ИИ

Развивает генеративный ИИ и GigaChat в Сбере. Практик мультиагентных систем и безопасной разработки в эпоху ИИ, ведущий отраслевых дискуссий про агентную разработку.

// получить запись

Разберись в теме

Во время просмотра ты поймёшь, что ломается, когда агент получает доступ к коду и проду, где проходят границы доверия и как выстроить защиту. Заполни форму, мы отправим тебе запись.

Получить запись

Заполни форму, мы отправим тебе запись воркшопа.