Комплексное исследование проблем кибербезопасности в эпоху искусственного интеллекта. Систематизированы новые классы угроз, возникающие при внедрении автономных ИИ-агентов: эксплуатация оружия автономии, ложные мыслительные процессы и атаки на цепочки поставок ИИ. Особое внимание уделено проактивному управлению AI-рисками в контексте регуляторных требований (EU AI Act, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).

Рассмотрены архитектурные подходы к обеспечению безопасности LLM и методологии проактивного управления рисками через стресс-тестирование, непрерывный мониторинг и валидацию данных. Проанализированы этические дилеммы применения ИИ: конфиденциальность, предвзятость алгоритмов и социальной инженерии. Отдельный раздел посвящен конвергенции угроз квантовых вычислений и ИИ, обосновывающей необходимость перехода к постквантовой криптографии. Результаты формируют основу для построения устойчивых систем кибербезопасности, интегрирующих принципы нулевого доверия и предиктивной аналитики.