Хакеры против вайбкодеров: Атаки на кодовых ассистентов и как их отражать
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
AI-агенты вроде Codex, Claude Code и Grok Build уже пишут код, коммитят изменения и запускают команды в реальных проектах, но вместе с автономией они получают и новую поверхность атаки. Мы разберём реальные инциденты: как злоумышленники компрометируют агентов через prompt injection, вредоносные MCP-серверы и заражённые skills, и что происходило с данными и инфраструктурой пострадавших.
В докладе покажем демо атак: как скрытый payload на github помогает снести систему или, как вредоносный MCP-сервер получает все ваши секреты, и как обходится alignment.
Во второй части - практические решения: sandboxing и least privilege для агентов, верификация MCP-серверов и skills перед подключением, runtime-мониторинг действий агента, паттерны human-in-the-loop для критичных операций. Доклад будет полезен всем, кто уже внедряет AI-агентов в разработку или планирует это сделать. Покажем, что нужно учесть, чтобы не превратить продуктивность в дыру в безопасности.
Я — сотрудник компании HiveTrace, Software Developer/AI Engineer. Основные интересы включают безопасность языковых моделей, чтение связанных научных статей и тестирование гипотез в этой области.
Видео
Другие доклады секции
GenAI и большие языковые модели (LLM)
