Analýza společnosti Unit 42 ukazuje, jak výchozí konfigurace v AWS AgentCore Harness umožňují zneužití techniky 'prompt injection' k exfiltraci přihlašovacích údajů. Zdroj zároveň uvádí klíčové kroky k zabezpečení AI agentů.
Podle dat společnosti Qualys představuje ze zjištěných 10,5 miliardy chybných konfigurací pouze 1,6 % reálné riziko a méně než 1 % je kritických pro provoz. Riziko se nejčastěji soustředí do řízení přístupu (38 %), zranitelností vůči ransomwaru (30,7 %) a nedostatků v logování (26 %). Qualys uvádí, že tradiční periodické audity nedokážou zachytit drift konfigurací a obranu proti novým hrozbám, a propaguje svůj přístup nepřetržitého monitorování a sběru důkazů s pomocí AI.
Microsoft popisuje, jak nástup AI mění operační prostředí kyberbezpečnosti a urychluje kombinování běžných slabin do komplexních útočných cest. Společnost uvádí příklady incidentů autonomních agentů či kampaní skupin jako Midnight Blizzard a propaguje své doporučené postupy a nástroj Secure Now.
Umělá inteligence podle společnosti Specops zrychluje a usnadňuje škálování krádeží přihlašovacích údajů, což útočníkům dává více možností ke zneužití platných identit. Bezpečnost identit proto musí podle textu jít nad rámec pouhého úspěšného ověření a kontrolovat důvěryhodnost uživatele i zařízení.
Podle analýzy Cisco Talos umělá inteligence zrychluje odhalování zranitelností, což ohrožuje neopravitelné systémy provozních technologií. Pro jejich ochranu autor doporučuje přehled o zařízeních v síti, mikrosegmentaci a nasazení firewallů nové generace se systémy prevence průniku pro virtuální záplatování.
Podle společnosti Qualys způsobují zářijové bezpečnostní aktualizace Windows KB5124008 a KB5124012 na některých systémech výpadky zařízení USB Audio Class 1.0. Společnost Microsoft potvrdila problémy včetně chyb Code 10 či nefunkčního zvuku a vydala mimořádné opravy, přičemž Qualys incident využívá k propagaci své funkce hodnocení spolehlivosti záplat v nástroji TruRisk Eliminate.
Podle zjištění 404 Media najímá OpenAI stovky externistů na hodnocení reálných konverzací v rámci projektu Lily, přičemž anonymizace nemusí zachytit všechny osobní údaje. Malwarebytes přináší návod, jak trénování modelů na vlastních datech vypnout ve službách společností OpenAI, Anthropic a Perplexity, a upozorňuje, že vypnutí nemusí zamezit všem formám kontroly.
Umělá inteligence zkracuje čas mezi odhalením zranitelnosti a jejím zneužitím, což obráncům dává méně prostoru čekat na záplaty. Podle společnosti Picus Security mohou týmy uzavřít mezery v zabezpečení pomocí ověřování zneužitelnosti, testování bezpečnostních kontrol a autonomního penetračního testování.
Podle zdroje nahrazuje australská agentura ASD dosavadní bezpečnostní rámec Essential Eight novým modelem Essentials, který se zaměřuje na průběžné prokazování výsledků místo jednorázových kontrol. Nový rámec postupně pokryje podnikové IT, cloud, operační technologie i AI, přičemž plné vyřazení původního standardu se očekává kolem poloviny roku 2028.
Uživatelka Facebooku upozornila, že systém Meta AI začal po dotazu sestavovat podrobné profily jejích dětí z historických příspěvků a navrhovat osobní otázky. Společnost Meta uvedla, že asistent neměl takové otázky nabízet, a oznámila, že problém s navrhováním osobních témat opravila.
Analytici ze společnosti Elastic popsali vzorce a postupy detekce lokální eskalace oprávnění (LPE) v Linuxu. Vzhledem k rychlému nárůstu zranitelností typu 'copy-on-write' a zapojení jazykových modelů do jejich hledání doporučují vrstvenou detekci zaměřenou na obecné chování procesů a zneužívání SUID binárek.
Podvodné útoky využívající umělou inteligenci jsou podle bezpečnostních expertů stále realističtější. Zdroj představuje využití bezpečnostního hesla jako jednoduchý způsob, jak tyto podvody odhalit.
Společnost Elastic uvádí, že rok 2026 představuje bod zlomu pro nasazení agentní umělé inteligence v bezpečnostních operačních střediscích. Podle zprávy autonomní systémy umožňují rychlejší třídění incidentů, přesnější vyšetřování a automatizovanou reakci na hrozby.
Jason Haddix rozebírá, proč manuální penetrační testování přestává stačit a co z něj zmizí nejdříve. Podle zdroje je lidská metodika právě tím prvkem, díky kterému může penetrační testování s využitím AI fungovat.
Podle Jasona Haddixe manuální penetrační testování přestává stačit tempu vývoje a vysvětluje, jaké činnosti zaniknou jako první. Zdroj dále uvádí, že právě lidská metodika je tím prvkem, díky kterému může penetrační testování s využitím umělé inteligence efektivně fungovat.
Autor představuje open-source nástroj numbat od Perplexity AI, který slouží k monitorování a řízení aktivit AI agentů v desktopových, CLI i IDE prostředích. Nástroj nabízí detekční pravidla pro zachycení rizikového chování a umožňuje generovat podklady pro vyšetřování bezpečnostních incidentů.
Microsoft zveřejnil doporučení pro zabezpečení systémů Edge AI provozovaných na infrastruktuře zákazníka, kde se mění model důvěry. Podle zdroje je nutné ověřovat běhová prostředí pomocí atestace, kontrolovat původ artefaktů a omezovat akce modelů pomocí deterministické mediace.
Podle zdroje se stínová AI ve finančním sektoru šíří rychleji než pravidla pro její správu. Text rozebírá související rizika, důvody, proč pouhé blokování AI selhává, a způsob vytváření fungujících bezpečnostních politik.
Zdroj přináší rady, jak postupovat v případě, že uživatel na internetu narazí na nelegálně vytvořené video či obrázek se svou podobiznou. Uvádí také možnosti, jak požádat o odstranění takového materiálu.
Tým Unit 42 uvádí, že útočník pomocí autonomních AI agentů pronikl do podnikové sítě během několika hodin. Zpráva analyzuje průběh incidentu a popisuje způsoby obrany proti útokům využívajícím AI agenty.
Zdroj uvádí, že záznamy konverzací s AI chatboty jako ChatGPT nebo Claude jsou stále častěji využívány policií a právníky jako důkazní materiál v soudních řízeních. Tyto zprávy totiž nepožívají právní ochrany důvěrnosti a provozovatelé je mohou vydat na základě soudních příkazů či interních zásad při hrozbě nebezpečí.
Cisco Talos varuje, že špatně navržené ochranné mechanismy AI modelů mohou oslabovat obranu. Článek vysvětluje, že tzv. 'safety penalty' zpomaluje incident response, a doporučuje, aby si organizace upravily guardraily podle vlastního hrozebního modelu a testovaly vybrané LLM modely na reálných scénářích.
Cisco Talos otestoval 66 kombinací modelů a úrovní uvažování od společností Anthropic a OpenAI na úlohách analýzy logů pro SOC a DFIR. Výzkumníci zjistili, že vyšší úsilí při uvažování nemusí automaticky znamenat lepší výsledky a často vede k vyšším nákladům a delší době odezvy. Organizacím proto doporučují hodnotit modely pomocí vícerozměrné analýzy a Paretovy hranice, která zohledňuje přesnost, konzistenci výstupů, čas i finanční náklady.
Společnost Mandiant představila architekturu svého interního nástroje Agentic Vulnerability Discovery Harness (AVDH), který kombinuje specializované AI agenty s lidskou expertízou pro rychlou analýzu zranitelností ve zdrojovém kódu. Podle zprávy tento systém vedl k odhalení desítek chyb včetně CVE-2026-13242 a CVE-2026-55803 a výrazně zrychlil vyšetřování incidentů s odcizenými repozitáři.
Elastic popsal způsob auditování aktivit AI asistenta Cursor na koncových zařízeních pomocí životních cyklů 'hooks' a Elastic Agent. Bash skript zaznamenává veškerá volání nástrojů, přístupy k souborům a spouštěné příkazy do JSONL souborů, odkud data putují do Elasticsearch. Řešení umožňuje bezpečnostním týmům rozlišit aktivitu vývojáře od kroků generovaných modelem.
Elastic popsal řešení pro auditování akcí AI asistentů, jako je Cursor, na koncových stanicích vývojářů. Pomocí skriptu napojeného na hooky v Cursoru a agenta Elastic Agent zaznamenal přes 13 milionů volání nástrojů do Elasticsearch, což umožňuje dohledat například spouštěné příkazy nebo čtení citlivých souborů.
Společnost Microsoft oznámila rozšíření své strategie Zero Trust for AI o nové nástroje a návody pro zabezpečení autonomních AI agentů a vývojových procesů DevSecOps. Aktualizace zahrnují nové kontroly v nástroji Zero Trust Assessment, rozšíření workshopu o pilíř DevSecOps a vydání e-knihy zaměřené na přebudování bezpečnostních kontrol pro AI systémy.
Tým Elastic InfoSec popsal optimalizační proces, kterým snížil počet volání velkých jazykových modelů u svých bezpečnostních AI agentů až o 60 procent. Pětikrokový postup zahrnuje měření základního stavu, analýzu neefektivních vzorců chování a úpravu instrukcí s cílem omezit zbytečné dotazování a sjednotit průběh vyšetřování.
Tým Elastic InfoSec popsal optimalizační proces pro AI agenty v bezpečnostním dohledovém centru (SOC), díky kterému klesl počet volání velkých jazykových modelů až o 60 %. Metodika postavená na nástroji Elastic Agent Builder zahrnuje měření výchozího stavu, analýzu neefektivních vzorců chování a průběžné revize instrukcí.
Bezpečnostní tým společnosti Elastic na datech ze svého produkčního prostředí srovnal náklady na provoz AI agentů při vyšetřování výstrah. Nasazení specializovaných agentů řízených orchestrací podle něj snížilo spotřebu tokenů a náklady na vyšetření až 5,7krát oproti jedinému univerzálnímu agentovi.
Tým Elastic InfoSec na datech z vlastní produkce popsal rozdíl v nákladech mezi nasazením specializovaných AI agentů a jednoho univerzálního agenta s dovednostmi na vyžádání. Podle zjištění dosahuje přístup se specializovanými agenty až 5,7násobné úspory nákladů a tokenů při vyšetřování bezpečnostních incidentů.
Společnost Elastic popsala způsob, jak pomocí funkce ES|QL COMPLETION a velkých jazykových modelů zpřesnit detekční pravidla pro nástroje curl a wget v cloudovém prostředí. Podle vydavatele systém kombinuje deterministické filtrování povolených cílů s vyhodnocením zbývajících událostí pomocí LLM, což snižuje zahlcení analytiků falešnými poplachy z legitimní automatizace.
Společnost Elastic popsala využití funkce ES|QL COMPLETION k vyhodnocování událostí nástrojů curl a wget pomocí jazykových modelů. Podle vydavatele tento přístup kombinuje deterministické filtry s posouzením přes LLM, což umožňuje omezit zahlcení analytiků falešnými poplachy z běžné cloudové automatizace.
Mandiant Consulting představil doporučení pro bezpečné začlenění LLM agentů do správy zranitelností a CI/CD procesů. Zdůrazňuje nutnost provozních mantinelů, jako je izolace úloh v kontejnerech, ochrana před injektáží promptů, princip nejnižších oprávnění a zapojení lidského faktoru při modelování hrozeb.
Podle společnosti Huntress dominovala na konferenci Gartner Security & Risk Management Summit 2026 témata odolnosti, správy identit a praktického využití AI. Zpráva shrnuje pět hlavních poznatků, na které by měli bezpečnostní lídři reagovat.
Společnost Elastic popsala, jak její bezpečnostní tým monitoruje aktivity nástrojů Claude Code a Claude Cowork pomocí standardu OpenTelemetry. Článek nabízí technický návod na konfiguraci sběru telemetrie, úpravu mapování v Elasticsearch a bezpečnostní dohled nad AI asistenty.
Podle společnosti Elastic čelí analytici stále rychlejším útokům, které vyžadují korelaci telemetrie z koncových bodů s daty z cloudu, identit i sítí. Vydavatel v textu představuje možnosti své platformy Elastic Security XDR, včetně komponenty Elastic Defend, vizualizačních nástrojů pro rekonstrukci útoků a asistenta využívajícího AI k vyšetřování a třídění incidentů.
Společnost Elastic představuje koncept Agentic SOC a popisuje, jak zapojení AI agentů a automatizovaných pracovních postupů zefektivňuje provoz bezpečnostních center. V textu přibližuje využití svých nástrojů Elastic Workflows a Elastic Agent Builder při třídění výstrah, vyšetřování útoků a reakci na bezpečnostní incidenty.
Elastic představil zapojení AI kódovacích agentů do práce bezpečnostních analytiků a detekčních inženýrů. Na příkladu útoku na aplikaci Notepad++ ukazuje, jak mohou asistenti automaticky generovat detekční pravidla v jazycích ES|QL a EQL, testovat je a doplňovat souhrny incidentů.
Materiál představuje způsoby, jak nástroje TrendAI a NVIDIA OpenShell pomáhají zabezpečit autonomní agenty umělé inteligence. Podle textu tyto technologie umožňují budovat důvěryhodné podnikové systémy AI díky lepší viditelnosti a kontrole.
Společnost Elastic oznámila nové funkce poskytovatele Elastic Stack pro Terraform od verzí V0.12.0 a V0.13.0, které umožňují definovat a nasazovat detekční pravidla i výjimky jako kód. Článek nabízí návod na správu detekcí a ukazuje zapojení nástroje Elastic AI Agent pro převod dotazů do konfigurace HCL.