გაეცანით კიბერუსაფრთხოების ტიპების სრულ მიმოხილვას: ქსელი, აპლიკაცია, ღრუბელი, საბოლოო წერტილი, იდენტობა, ნივთების ინტერნეტი, ხელოვნური ინტელექტი და ოპერაციული უსაფრთხოება
დეველოპერების უსაფრთხოების დანერგვა პროგნოზირებადი მიზეზების გამო ვერ ხერხდება. აი, რატომ უგულებელყოფენ დეველოპერები თქვენს მიერ შეძენილ ინსტრუმენტებს და იმას, რასაც ენდობიან.
ხელოვნური ინტელექტით მართული მავნე პროგრამების აღმოჩენა ქცევითი ანალიზის გზით აჩერებს ხელოვნურ ინტელექტზე და იცავს კოდს, დამოკიდებულებებს და CI/CD pipelines.
უსაფრთხოების კონსულტაცია მართული ობიექტის ბრაუზერის რისკების, უსაფრთხოების არასწორი კონფიგურაციისა და წვდომის კონტროლის გაუმართაობის შესახებ, OWASP A05:2021-ის შესაბამისად.
SLSA v1.2-ის დეველოპერებისთვის განკუთვნილი მკაფიო სახელმძღვანელო, რომელიც განმარტავს ახალ მოთხოვნებს, ჩარჩოს და იმას, თუ როგორ გამოიყენოთ slsa ატესტაცია თქვენს ბილდებში.
გაიგეთ, რა არის აგენტური ხელოვნური ინტელექტი და როგორ მუშაობენ ხელოვნური ინტელექტის აგენტების პლატფორმები და ხელოვნური ინტელექტის კოდირების აგენტები, მათ შორის DevSecOps-ის ძირითადი რისკები და უსაფრთხოების პრაქტიკები.
გაიცანით Xygeni Black Hat Europe 2025-ზე. ეწვიეთ 221-ე სტენდი, რათა გაეცნოთ ხელოვნური ინტელექტის AppSec-ს, ახალი პროდუქტების გამოშვებებს და ჩვენს რჩეულ სესიას BH EU-ზე.
