AI agents are rapidly evolving from simple tools into a new "digital workforce," integrated into our most critical business processes and acting autonomously across an expanding operational landscape. But what happens when one (or more) of them goes rogue? This session deconstructs the anatomy of these new AI-driven security failures. We will look at traditional approaches and the gaps left across the entire AI lifecycle, grounding the analysis in a case study from a Fortune 500 professional services company that extended its strong authorization framework across its agentic AI enterprise systems. We will then share a practical playbook: a modern, Zero Trust framework for governing the entire AI workflow and overcoming the dangerous authorization blind spot that leaves many organizations exposed. Audience Takeaways - Analyze the Full Access Control Attack Surface for AI Agents: Attendees will learn to identify the full spectrum of access risks unique to enterprise agentic systems, moving beyond AI prompt security to the critical vulnerabilities in data retrieval, MCP, and tool integration. - Assess Your AI Access Control Readiness: Gain a clear set of principles to evaluate your organization's current access control gaps and define a roadmap for securing your agentic AI systems. - A Practical Playbook- How to Secure AI Systems Access Controls Today: Attendees will walk away with an actionable framework for implementing a modern, Zero Trust authorization strategy for the entire enterprise AI workflow. Who Should Attend: - Chief Information Security Officers (CISOs) and IT/Security Leaders - Governance, Risk, and Compliance (GRC) Professionals - Security, Enterprise, and IAM Architects - Data Governance and Data Security Leaders

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17:00 - 18:00 hs GMT+1

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Control de seguridad
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  • AI Agents vs. Prompt Injections

    05:00 - 06:00 hs GMT+1

    Fecha
    Lun 29-Dic-2025, 05:00 - 06:00 hs GMT+1
    Descripción
    Large language models (LLMs) are used in an increasing number of applications that handle more critical tasks and are granted greater degrees of autonomy. While such agentic applications are powerful and versatile, LLM-based applications remain brittle and vulnerable to LLM-specific (...)
    Cerrar
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