Пентест на автопИИлоте

Безопасность высоконагруженных систем

Атаки
Безопасность
Безопасность инфраструктуры
Аудит

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Целевая аудитория

Инженеры AppSec/DevSecOps/SRE, пентестеры, разработчики средств анализа защищённости, специалисты SOC, backend-разработчики и архитекторы, которые хотят применять LLM и ИИ-агентов для автоматизации тестирования безопасности.

Тезисы

Большинство средств анализа безопасности работают как сканеры: применяют заранее подготовленные правила, находят подозрительные места и формируют список потенциальных проблем. Но они плохо справляются с уязвимостями бизнес-логики, многошаговыми сценариями атак и ситуациями, в которых необходимо понять назначение приложения.

В докладе мы разберём другой подход — ИИ-агента, который действует не как сканер, а как управляемый атакующий. Он изучает приложение, строит гипотезы об уязвимостях, выбирает инструменты для проверки, выполняет тесты и собирает доказательства воспроизводимости найденной проблемы.

Участники получат практическую схему построения ИИ-системы для AppSec: от прототипа до безопасной интеграции в CI/CD.

Специализация: информационная безопасность, тестирование на проникновение, разработка ИБ-решений и продуктов. Лидер российского отделения консорциума OWASP. Участник рабочей группы по управлению данными Комитета по науке и технике ООН.

Видео