От AI‑ассистентов к автономным агентам: какие доклады представят на AI‑треке OFFZONE 2026

За несколько лет AI в кибербезопасности прошел путь от экспериментальных помощников до агентов, способных выполнять реальные рабочие задачи. Одновременно сами AI‑системы стали новой целью для атак. Именно этим вопросам посвящена программа AI.Zone на OFFZONE 2026 — рассказываем, что ждет участников.

Наша команда не первый год готовит отдельный AI‑трек для OFFZONE — AI.Zone. В этом году его программа стала рекордно насыщенной: CFP‑комитет получил 45 заявок и отобрал 18 докладов. Все выступления пройдут 20 августа: за один день участники обсудят применение AI в SOC, threat intelligence, AppSec и пентесте, а также защиту моделей и автономных агентов.

Как устроена программа AI.Zone

Доклады разделили на девять тематических направлений:

1. AI for Threat Intelligence — применение искусственного интеллекта ^[1] для анализа киберугроз.

2. AI for SOC — автоматизация работы центров мониторинга и реагирования ^[2].

3. ML Detect — обнаружение атак с помощью машинного обучения ^[3].

4. AI DLP — поиск и защита чувствительной информации в AI‑системах.

5. AI for AppSec — использование искусственного интеллекта для анализа защищенности приложений.

6. AI for Offensive — AI‑инструменты для пентеста и проверки устранения уязвимостей.

7. Attack on AI/ML — новые способы воздействия на модели, инфраструктуру инференса и агентов.

8. AI Security — инженерные подходы к защите LLM‑приложений и агентских систем.

9. AI/ML Research — исследования архитектуры, развития и безопасности новых AI‑систем.

Самым крупным направлением стало AI Security — ему посвящены четыре доклада. При этом вопросы защиты AI затрагиваются и в других секциях: спикеры расскажут об утечках чувствительной информации, атаках на доступность LLM‑сервисов, скрытых промпт‑инъекциях и компрометации автономных агентов.

В этом году программа особенно сильная. В отобранных докладах упоминаются много решений, которые уже используются в проде или были проверены на реальных данных.

Что рекомендуем послушать

Полную программу AI.Zone смотрите на сайте ^[4]. А мы советуем обратить внимание ^[5] на эти три доклада.

Как встроить AI‑агента в существующий TI‑продукт

В докладе «Agentic Threat Intelligence: хайп или реальность?» ^[6] Денис Сивко расскажет об интеграции AI‑агента в портал BI.ZONE Threat Intelligence.

Большинство корпоративных API создавались без расчета на взаимодействие с AI‑агентами. Поэтому при внедрении возникают ограничения по доступным операциям, сложности с обработкой больших объемов данных и управлением контекстом. Одновременно необходимо обеспечить стабильность и безопасность системы.

На примере разработки действующего AI‑ассистента спикер разберет инженерные проблемы, с которыми сталкивается команда при интеграции агента в существующий продукт. Участники узнают, какие архитектурные решения помогли сделать систему надежной и подготовить ее к промышленной эксплуатации.

Как устроить многоуровневую защиту LLM и RAG

В докладе «AI Firewall в бою: как мы построили многоуровневую защиту языковых моделей и что из этого вышло» ^[7] Артём Менисов представит подход к защите LLM‑ и RAG‑систем от атак через текст.

В центре внимания окажутся промпт‑инъекция, jailbreaking, отравление базы знаний и атаки на доступность. Спикер покажет, почему одного фильтра недостаточно для противодействия адаптивному атакующему, и разберет архитектуру многоуровневого прокси‑фильтра.

В основе решения — шесть параллельных специализированных детекторов и Policy Manager с тремя вариантами решения: пропустить запрос, безопасно переписать его или заблокировать. Подход тестировали на модели Qwen3-Coder‑Next в трех средах: Ollama на A100, кластере из восьми H100 с vLLM и облачной платформе для инференса.

Помимо архитектуры, в докладе представят результаты экспериментов и сравнение показателей до и после включения защиты.

Как обнаруживать боковое перемещение с помощью ML

Дмитрий Аникин и Денис Кулик выступят с докладом «You Shall Not Pass… Laterally: как мы ловим боковое перемещение с помощью ML‑инструментов» ^[8].

Lateral movement — это техника, с помощью которой злоумышленники перемещаются внутри скомпрометированной инфраструктуры и получают доступ к новым системам. Обнаруживать и расследовать такое перемещение непросто: отдельные действия могут выглядеть легитимными, а необходимые сигналы оказываются распределены по большому массиву событий.

Авторы рассмотрят задачу с двух точек зрения ^[9]: SOC‑аналитика и AI‑разработчика. Они расскажут, как команда едва не утонула в объеме данных, почему аномалии по IP‑адресам оказались скорее источником шума, чем полезным сигналом, и какую роль в расследовании играют контекст и AI‑предрасследование.

AI в кибербезопасности развивается сразу в двух направлениях: специалисты используют его для защиты инфраструктуры и одновременно учатся защищать сами AI‑системы. Вокруг этих задач и построена программа AI.Zone на OFFZONE 2026. Приходите послушать доклады весь день 20 августа!