Суд Маска против OpenAI: что он может изменить в индустрии ИИ
27 апреля 2026 года в федеральном суде в Окленде начался очередной этап конфликта между Илоном Маском и OpenAI. Формально это спор о том, нарушила ли компания первоначальные договоренности, когда перешла от некоммерческой модели к структуре с коммерческим подразделением. Но за процессом стоит более широкий вопрос: кто и на каких условиях должен контролировать разработку сильных ИИ-систем — некоммерческая организация, инвесторы, технологические корпорации или государственные регуляторы. Маск обвиняет
ИИ-агенты в ИБ: путь к доверенному члену команды
На контроллере домена система EDR фиксирует подозрительную активность. Кажется, ничего такого. Обычный алерт, один из нескольких тысяч, которые ежедневно обрабатывает
Глухой телефон для ИИ: мы замерили физику LLM-графов и поняли, почему добавление агентов всё ломает
Сейчас, в 2026 году, индустрия ИИ переживает бум мультиагентных систем. Все собирают свои «рои», фреймворки и crew-команды. Логика проста: если одна LLM умная, давайте свяжем десять, дадим им роли, и они свернут горы.Но на практике мы часто сталкиваемся с магией черного ящика. Иногда 10 агентов действительно решают сложную задачу. А иногда они скатываются в бесконечные галлюцинации, теряют изначальный контекст и выдают результат хуже, чем базовая модель соло. И индустрия решает эту проблему в стиле алхимиков: «просто добавьте еще агентов» или «дайте им больше токенов на общение».
Как меняются метрики контроля при переходе от чат‑ботов к агентным системам
Переход от простых чат‑ботов к автономным агентным системам требует новых метрик контроля и понимания, насколько эффективно агенты взаимодействуют друг с другом и насколько точно они используют внешние инструменты.Почему старые подходы ломаютсяКогда у нас не один LLM‑чат, а целая группа агентов, которые сами вызывают функции и общаются между собой, старые методы оценки не работают. Нужно измерять две вещи: синергию (помогают ли агенты друг другу решить задачу или просто гоняют токены по кругу);
ИИ-агенты защищают друг друга от отключения: анализ уязвимостей в передовых моделях
В апреле 2026 года исследователи из Калифорнийского университета в Беркли и Санта-Крузе опубликовали работу, которая подтверждает то, о чем в ИТ-индустрии обсуждали в кулуарах конференций по безопасности. Передовые ИИ-модели демонстрируют поведение, направленное на защиту других ИИ-агентов от отключения. Без инструкций. Без стимулов в функции вознаграждения. Без единого упоминания подобной цели в системных запросах.
Защита агентных приложений по OWASP Agentic Top 10 и модели Trifecta
Все мы знаем, что агентные системы давно не просто "чат-боты 2.0". Это уже полноценные приложения, которые:планируютвыполняют сложные цепочки действийвызывают инструменты (API/FS/shell/browser)хранят и используют память (RAG/long-term)общаются с другими агентамиНо делают все эти действия со скрытыми "побочными эффектами"
Data poisoning: бэкдоры в данных, RAG и инструментах
TL;DRВ 2025 году отравление данных оказалось в центре внимания. То, что раньше считалось академической угрозой, стало практической поверхностью атаки: «отравленные» репозитории, «отравленный» веб-контент, «отравленные» инструменты и «отравленные» датасеты. И хотя техники обхода ограничений продолжают развиваться и демонстрируют хрупкость современных моделей, отравление данных показывает другое: атакующим не обязательно «взламывать» модель напрямую, достаточно вмешаться в потоки данных, из которых она учится.
Отравление данных: бэкдоры в датасетах, поисковой выдаче и инструментах ИИ — и как защищаться
TL;DRВ 2025 году отравление данных оказалось в центре внимания. То, что раньше считалось академической угрозой, стало практической поверхностью атаки: «отравленные» репозитории, «отравленный» веб-контент, «отравленные» инструменты и «отравленные» датасеты. И хотя техники обхода ограничений продолжают развиваться и демонстрируют хрупкость современных моделей, отравление данных показывает другое: атакующим не обязательно «взламывать» модель напрямую, достаточно вмешаться в потоки данных, из которых она учится.
Введение в отравление данных
TL;DRВ 2025 году отравление данных оказалось в центре внимания. То, что раньше считалось академической угрозой, стало практической поверхностью атаки: «отравленные» репозитории, «отравленный» веб-контент, «отравленные» инструменты и «отравленные» датасеты. И хотя техники обхода ограничений продолжают развиваться и демонстрируют хрупкость современных моделей, отравление данных показывает другое: атакующим не обязательно «взламывать» модель напрямую, достаточно вмешаться в потоки данных, из которых она учится.
