Итоги Кибериспытаний Т-Банка, их основные тенденции и выводы для подходов к безопасности. Как будут меняться угрозы, технологии и требования к защите, архитектуре и устойчивости систем.

Как AI меняет темп и масштаб атак, почему классической защиты становится недостаточно и как переходить к киберустойчивости, закладывая безопасность на этапе разработки.

Как связать безопасность с архитектурой и бизнес-целями на этапе проектирования. Опыт внедрения Zero Trust в Т-Банке: снижение поверхности атаки и зависимости от классических средств защиты.

Как масштабировать проверки и исправление уязвимостей вместе с разработкой AI-агентами: риски AI-coding и prompt injection, выбор агентной среды, доступы и централизованный контроль.

Как Т-Банк встроил security-инструменты в DevPlatform: от Security Gate и Secret Leaks до AI-ассистента SafeLiner. Баланс покрытия и ложных срабатываний, масштабирование на 45 000+ репозиториев.

Практика перехода к беспарольной аутентификации: FIDO2, SSO и SCAN2VERIFY. Управление доступом от RBAC к ABAC, скоринг сотрудников, агентские идентичности и сервисные учётные записи.

Опыт Яндекса: путь от асинхронного поиска чувствительных данных до gateway с медианным временем работы 300 мс. Встраивание защиты в жизненный цикл сервисов и вызовы распространения AI.

Как Т-Банк строит систему активного контроля данных на основе каталога и автоматической проверки политик. Роль Hound и LLM proxy, а также компромиссы собственного решения.

Разбор реальных расследований: путь злоумышленника от проникновения до ущерба, устройство сетей и средств защиты компаний из разных индустрий, решения, которые замедляли или облегчали атаки.