Attacker Impersonates AI Bots to Scan Orgs for Keys, Credentials

Secure Your AI Agents – Free Model Context Protocol (MCP) Security Course

The Model Context Protocol (MCP) helps connect LLMs to external tools, databases, and APIs. But giving AI agents hands and feet to take real-world actions introduces an entirely new attack surface. We

Surface vulnerabilities in your AI services

Detect runtime vulnerabilities in AI services with a ready-made Dynatrace dashboard for faster security triage.

How ORMs Still Let SQL Injection Through (and How to Close the Gaps)

Nhiều lập trình viên lầm tưởng rằng khi sử dụng ORM, nguy cơ SQL injection sẽ được loại bỏ hoàn toàn, nhưng thực tế chỉ chuyển dịch sang vị trí khác. Các ORM như Sequelize, Prisma, TypeORM, và Knex vẫn có thể bị khai thác SQL injection khi phép ánh xạ đối tượng quan hệ không được triển khai chính xác. Kẻ tấn công có thể lợi dụng các phương thức động hoặc hàm không được parameter hóa để chèn mã độc vào truy vấn. Lỗi thường gặp nhất là sử dụng template literals kết hợp với các giá trị đầu vào không được kiểm soát, dẫn đến lỗ hổng bảo hiểm nghiêm trọng. Mặc dù có SQL injection ORM vẫn tồn tại, bài viết cung cấp các giải pháp cụ thể để bảo vệ ứng dụng, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm tra đầu vào và sử dụng prepared statements thay vì concatenation strings.

ORM có thể vẫn để lỗ hổng SQL injection đi qua nếu bạn không sử dụng chúng đúng cách.

Five Ways To Use AI Coding Agents to Improve Your Software Architecture

Kiến trúc hiện đại thường sử dụng các legacy services cho nhiệm vụ cụ thể nhưng chúng thường thiếu tài liệu chính xác và sửa đổi chúng tiềm ẩn rủi ro. AI coding agents có thể giúp lấp đầy khoảng trống kiến thức này bằng cách phân tích codebase. Các công cụ như GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer hay Tabnine có thể hiểu ngữ cảnh và đề xuất cải tiến cho hệ thống cũ. Điều này cho phép developer hiểu rõ hơn dependency giữa các thành phần mà không cần đọc trực tiếp hàng ngàn dòng code. Hơn nữa, AI agents có thể đề xuất refactoring để tăng khả năng maintainability của hệ thống mà không phá vỡ tính ổn định.

AI coding agents giúp đóng khoảng cách kiến thức khi làm việc với các dịch vụ legacy trong kiến trúc phần mềm hiện đại.

How to protect secrets when coding agents deploy your app

Khi coding agents như GitHub Copilot hay Amazon CodeWhisperer triển khai ứng dụng của bạn, chúng có thể vô tình tiết lộ secret keys và thông tin nhạy cảm trong code. Vấn đề kỹ thuật xuất phát từ việc các AI tools này lưu trữ và xử lý dữ liệu trong ngữ cảnh, khiến secret có thể bị rò rỉ qua commit history hoặc suggestion. Hệ quả là tin tặc có thể khai thác những lỗ hổng này để xâm nhập hệ thống, gây thiệt hại tài chính và danh tiếng. Để phòng ngừa, nên implement scanning tools như GitGuardian hay TruffleHog trong CI/CD pipeline và sử dụng environment variables thay vì hardcode secrets vào source code.

Bài này giúp lập trình viên bảo vệ bí mật mã khi sử dụng các công cụ AI hỗ trợ lập trình triển khai ứng dụng.

No, We Can't Harden Node.js Against Prototype Pollution

Lỗ hổng prototype pollution không phải lỗi của Node.js hay thư viện, mà phụ thuộc vào cách ứng dụng ngăn chặn các lỗ hổng bảo mật.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách bảo vệ Node.js khỏi nguy cơ prototype pollution—một lỗ hổng thường bị bỏ qua mà có thể phá hủy tính bảo mật và tính ổn định của ứng dụng.

We Automated Over 15,000 Security Reviews Without Letting AI Decide Everything

Để giải quyết bài toán kiểm tra bảo mật mất hàng giờ, công ty đã triển khai hệ thống automation với 15,000+ security reviews. Họ kết hợp deterministic controls và specialized AI agents để xử lý tác vụ nhưng vẫn giữ con người giám sát an toàn. Nhờ hệ thống này, thời gian verification giảm từ vài giờ xuống còn vài phút. Bài học đáng học là cách thiết kế hybrid approach giữa AI và human oversight mà không để AI tự quyết định, sử dụng safe escalation khi cần xử lý phức tạp. Các công nghệ như deterministic controls và specialized AI agents được tận dụng tối ưu để đạt hiệu suất cao.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách kết hợp kiểm soát xác định và AI chuyên dụng để tự động hóa hiệu quả quy trình rà bảo mật.

Introducing Custom Maestro Agents in Agentic Workflows

Các nhóm security đang không thể xử kịp AI-driven risks do phải xử lý violation thủ công một cách riêng lẻ. Custom Maestro Agents trong Agentic Workflows cho phép coding agents vận hành ở tốc độ máy, giúp giảm khoảng thời gian giữa discovery và exploitation của các frontier AI models. Kết quả là tech debt từng có thể chấp nhận nay trở thành rủi ro nghiêm trọng khi khai thác diễn ra nhanh chóng hơn. Bài viết tiết lộ cụ thể cách triển khai Custom Maestro Agents để giải quyết bài toán này, mang lại lợi thế cạnh tranh quan trọng cho các team security hiện đại.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách triển khai Custom Maestro Agents trong các quy trình tự động để tăng cường bảo mật hệ thống trước các mối đe dọa AI ngày càng phát triển.