MCP как новая поверхность атаки: как контролировать серверы, skills и tool calls, а не только промпты
ИИ-агент на рабочей станции работает с правами локального пользователя. Он может читать почту и ходить в SharePoint, запускать команды, работать с файлами и вызывать инструменты через MCP. Это означает, что защита «на уровне промпта» через LLM Firewall и фильтрацию запросов к модели закрывает только часть поверхности. Основной риск теперь в действиях агента: вызов инструментов (tool call), вызов MCP-сервера, skills или доступ к корпоративным ресурсам.Ниже разбираем, как именно выглядит атака через косвенную инъекцию, какие механизмы INFERA AI.SafeAgent её останавливают и почему заказчики требуют именно такой класс контроля.
Почему DLP не контролирует ИИ и не закрывает OWASP Top 10 for LLM, Agentic Applications и MITRE ATLAS
«У нас уже стоит DLP, и она защитит от утечек в ChatGPT и Copilot». Эта фраза звучит достаточно часто, но она технически неверна. В этой статье мы разберем, почему DLP не может контролировать ИИ, обеспечить безопасное взаимодействие и сквозную видимость использования ИИ в корпоративной инфраструктуре. DLP и LLM/AI Firewall решают разные задачи на разных поверхностях. Оба класса борются с утечкой. На этом сходство заканчивается. Классический DLP не разбирает диалог с моделью, не останавливает запрос до
