Mikhail a generatív AI biztonságára specializálódott szakértő, aki támadó szemléletű megközelítéssel vizsgálja az AI-rendszerek gyengeségeit. A hagyományos alkalmazás- és infrastruktúra-tesztelésben szerzett tapasztalataira építve a valós, gyakorlatban kihasználható sebezhetőségeket kutatja, különösen a szigorú biztonsági követelményeket támasztó környezetekben. Munkái között szerepel az MCP-alapú rendszerek biztonsági állapotának feltárása, a prompt injection támadások tényleges hatásainak vizsgálata, valamint a jelenlegi védekezési módszerek hatékonyságának értékelése. Emellett részt vesz az AI-biztonsági tesztelési módszertanok kialakításában, hogy a csapatok ne csak felszínesen, hanem valóban érdemben tudják felmérni és tesztelni LLM-integrált alkalmazásaik kockázatait.