У меня в ~/.config/secretkeys/ лежит очень важный OAuth-токен. У вас на машине, скорее всего, тоже есть аналогичные штуки: ключи от облака, GitHub PAT в ~/.config/gh/, SSH-ключи в ~/.ssh/. И когда ИИ-агент запущен от имени моего пользователя, он видит все это по тем же путям, что и я. Не гипотетически может увидеть, а буквально читает и может распорядиться властью, данной ему, не самым лучшим образом, о чем я рассказывал в предыдущей статье. Поэтому я долго не пользовался агентами всерьез.

Больше всего меня пугали не риски промпт-инъекции или намеренной атаки. Давила постоянная тревожность: запущу агент не в той директории — он перепутает токены и сходит туда, куда не надо, либо снесет диск одной командой. Я делал отдельные виртуалки под каждый проект и они работали, но ели время и ресурсы. Хотелось иметь инструмент, которому можно доверять и который не потребует ставить дома серверную стойку под вычислительные ресурсы для виртуальных машин.

Несколько месяцев назад я нашел инструмент, который, как мне тогда показалось, отлично подойдет под мои запросы. Разбираю, что из этого вышло.

В феврале 2026 года Claude Cowork стирает 15 лет семейных фотографий одной командой. За полгода до этого, в августе 2025-го, случился кейс Nx supply chain: малварь впервые в истории использует локальные ИИ‑CLI как инструмент разведки. В марте этого года Google Cloud Threat Horizons H1-2026 подтверждает: часть украденных в Nx токенов используется кампанией UNC6426 для перехода CI/CD → cloud admin через злоупотребление OIDC. 72 часа от первого коммита до админских прав в AWS.

Всё это примеры того, что может происходить, когда у ИИ‑агента есть руки и мы забываем, на чьей машине эти руки действуют.

Данная статья предназначается для неравнодушных инженеров, AppSec, DevSecOps специалистов и всех тех, кто хоть раз запускал агента у себя на машине. Запрещать агентов в контуре бесполезно, отказываться от них самому глупо, но чем они так опасны? Сперва развеем туман неясности, построим модель угроз, собранную на реальных инцидентах и опубликованных CVE, а после будут конкретные рекомендации, как ограничить агента песочницей без ущерба для эффективности разработки. И как запускать --dangerously-skip-permissions без страха.

Привет, Хабр! Я Андрей Яковлев, исследователь в области информационной безопасности. Работаю с корпоративными AI‑сервисами и активно внедряю технологии искусственного интеллекта в продукты Positive Technologies.

2025 год перевернул привычные ожидания и практики, связанные с конфиденциальностью больших языковых моделей (LLM) Представьте ситуацию: вы технологическая компания, которая несколько лет использует ChatGPT для быстрого прототипирования и поддержки клиентских запросов. Раньше казалось, что раз диалог удалён — значит, данные исчезают навсегда. Но в мае 2025 года федеральный суд США в рамках искового дела The New York Times к OpenAI поставил точку в этом заблуждении — OpenAI обязали бессрочно хранить все пользовательские данные (включая удалённые через пользовательский интерфейс).

В этой статье я разберу различные LLM-ки и расскажу, как их разработчики решают проблему конфиденциальности. Предупреждаю – достанется всем :)

Исследование охватывает западных вендоров (OpenAI, Anthropic, Google AI, GitHub Copilot), российские решения (GigaChat, YandexGPT), китайскую платформу DeepSeek, а также ключевых провайдеров-агрегаторов (OpenRouter, Cursor, Windsurf). Анализ включает детальное сравнение политик для частного и корпоративного использования, документированные случаи утечек данных и их последствия, а также практические рекомендации по выбору решений в зависимости от требований к безопасности данных.