Miasma: уроки безпеки ланцюжків постачання для AI-інтеграцій
Атака Miasma на npm-пакети Red Hat демонструє ризики ланцюжків постачання та викрадення облікових даних, що є критичним для безпеки AI-інтеграцій.
ЗНАННЯ ТА ПРАКТИКА
Практичні матеріали про якість даних, аналітику та знання з документів.
6 публікацій
Атака Miasma на npm-пакети Red Hat демонструє ризики ланцюжків постачання та викрадення облікових даних, що є критичним для безпеки AI-інтеграцій.
Захист AI-сервісів від prompt injection та витоку даних у 2026 році вимагає комплексного підходу та інтеграції з наявними інструментами кібербезпеки.
AI-driven compliance трансформує аудит ISO/IEC 27001 та SOC 2, автоматизуючи процеси збору доказів та виявлення невідповідностей.
До 2026 року понад 70% нових AI-систем зіткнуться з витоками даних через недостатню інтеграцію Data Loss Prevention (DLP) рішень, що вимагає переосмислення підходів до захисту чутливої інформації в епоху штучного інтелекту.
До 2026 року 40% атак на веб-застосунки будуть використовувати API як основний вектор, що вимагає переосмислення підходів до безпеки в системній інтеграції. Штучний інтелект стає ключовим інструментом для виявлення та запобігання цим загрозам.
Близько 60% витоків корпоративних даних у 2025 році фіксувалися вже після звільнення співробітника, коли його доступ формально ще залишався активним. Інсайдерські загрози залишаються однією з найскладніших проблем кібербезпеки.