К 2026 году искусственный интеллект (ИИ) окончательно перестал быть нейтральным инструментом. Он превратился в ключевой элемент киберрисков, одновременно усиливая защиту и служа мощным оружием для злоумышленников. Для российских компаний, которые сталкиваются с быстрой цифровизацией, нехваткой кадров в информационной безопасности и ужесточением контроля, понимание новых угроз, связанных с ИИ, стало вопросом практического выживания. Убытки от утечек, простоев, финансового шантажа и репутационного ущерба, к которым причастен ИИ, стали прямыми и ощутимыми.
Социальная инженерия нового уровня: дипфейки и целевой фишинг
Генеративные нейросети сделали создание убедительного обманного контента доступным для многих. Теперь атаки стали точечными: ИИ анализирует открытые данные в соцсетях и корпоративных новостях, чтобы составить идеальное письмо от имени коллеги или партнера для конкретного руководителя. Особенно опасны аудиодипфейки — поддельные голосовые команды, например, «от генерального директора», требующие срочного перевода денег. Основной площадкой для таких атак стали мессенджеры и корпоративные чаты, где уровень доверия изначально высок.
Как защищаться
Внедрите обязательное многофакторное подтверждение для всех критичных операций. Закрепите правило: «Голос или видео — не являются доказательством». Регулярно тренируйте сотрудников, особенно из групп риска, распознавать синтетический контент и требовать проверки через независимые каналы связи.
ИИ в руках злоумышленников: эра умных и невидимых угроз
Вредоносные программы, наделенные способностями машинного обучения, стали по-настоящему адаптивными. Они могут анализировать свою операционную среду, гибко менять поведение, искусно маскироваться под легитимные процессы и сохранять невидимость в течение длительного времени. Ключевой тренд современности — это смещение акцента от громких атак с немедленным эффектом к методичной и тихой разведке. Основная цель злоумышленника теперь заключается в том, чтобы незаметно изучить корпоративную сеть, эскалировать привилегии доступа и подготовить точный, целенаправленный удар.
Для выявления такой активности необходимо обращать пристальное внимание на аномалии в поведении. Тревожными сигналами могут служить необычно высокий объем операций чтения или копирования, сконцентрированный на одной учетной записи, а также подозрительные цепочки действий, такие как доступ к данным с их последующей архивацией и попыткой передачи, особенно в нерабочие часы. Явным индикатором угрозы является и резкое изменение цифровых привычек сотрудника, например, массовый экспорт информации через сторонние веб-сервисы вместо использования защищенных корпоративных хранилищ.
Атаки на ИИ: когда ваша собственная модель становится мишенью
Отдельным и новым фронтом обороны стали атаки на сами модели искусственного интеллекта. Если компания использует собственные ML-решения для скоринга, борьбы с мошенничеством или аналитики, эти модели сами превращаются в цель для злоумышленников. Одним из методов является отравление данных — преднамеренное искажение обучающей выборки, которое ведет к системным сбоям в работе алгоритма, например, к пропуску определенного типа мошеннических транзакций. Другая угроза — кража интеллектуальной собственности через копирование логики коммерческой модели путем массированных запросов к ее API. Также существуют так называемые «обманные» атаки, когда специально сконструированные входные данные, например, слегка модифицированное изображение, вводят модель в заблуждение и заставляют ее принимать неверные решения.
Для защиты жизненного цикла машинного обучения критически важно внедрить комплекс мер. Необходимо установить строгий контроль над целостностью данных и процессов обучения, обеспечить тщательный мониторинг и ограничение доступа к интерфейсам моделей, а также проводить регулярное тестирование алгоритмов на устойчивость к взлому и попыткам обхода.
Главная утечка 2026 года: когда ИИ-помощник становится каналом потери данных
Парадоксально, но самый распространенный канал утечек сегодня связан не с целевой атакой извне, а с внутренними, часто благонамеренными действиями сотрудников. Речь идет о «теневом» использовании публичных AI-сервисов, таких как ChatGPT. Стремясь ускорить работу, сотрудники могут неосознанно загружать в эти сервисы фрагменты исходного кода, тексты конфиденциальных договоров, персональные или финансовые данные, создавая тем самым реальную утечку корпоративной информации.
Наиболее уязвимыми для таких сценариев являются ключевые бизнес-области: юридический отдел, анализирующий договоры; отделы разработки, проверяющие корпоративный код; коммерческие подразделения, готовящие предложения на основе внутренних данных, и HR-службы, обрабатывающие резюме кандидатов и проводящие оценки персонала.
Для минимизации этих рисков компаниям необходимо реализовать четкие организационные меры. В первую очередь, требуется определить и формализовать перечень категорий данных, запрещенных для загрузки в публичные AI-сервисы, — к ним должна относиться коммерческая тайна, персональные данные и исходный код. Параллельно следует установить и довести до всех сотрудников разрешенные сценарии использования таких сервисов, например, генерацию идей или шаблонных текстов, не содержащих внутренней конфиденциальной информации.
DLP как основа защиты от угроз, связанных с ИИ
В условиях новых рисков, порожденных искусственным интеллектом, система защиты от утечек данных превращается из абстрактного средства запрета в практический инструмент для тонкого управления информационными потоками. Её ключевая задача — предотвратить утечку конфиденциальных данных через публичные AI-сервисы. Это достигается за счет контекстной блокировки передачи файлов в веб-формы на основе анализа их содержания, а также мониторинга полей ввода на предмет наличия чувствительных сведений: финансовых реквизитов, фрагментов кода или специальных терминологий. Кроме того, критически важен контроль сопутствующих каналов утечки, таких как USB-накопители, сторонние облачные хранилища и печать документов. Для эффективного расследования инцидентов события от системы DLP необходимо интегрировать в единую платформу мониторинга безопасности, что позволяет построить полную картину происходящего.
Этика и контроль: как готовить бизнес к регулированию ИИ в безопасности
При этом внедрение ИИ в процессы безопасности несет не только технологические, но и этические вызовы. Алгоритмы могут унаследовать скрытую предвзятость из обучающих данных, что рискует привести к дискриминационным практикам и необоснованному контролю. Параллельно формируется и регуляторное поле: готовящийся закон об ИИ потребует от бизнеса максимальной прозрачности, гарантий безопасности данных и четкого разграничения ответственности. В ответ на эти вызовы компаниям следует уже сейчас придерживаться принципа минимальной достаточности при сборе данных, регулярно проводить этический аудит алгоритмов на предмет смещений и ошибок, а также сохранять человека в контуре принятия всех важных решений. Фундаментальным шагом также является создание и ведение внутреннего реестра всех используемых AI-сервисов с описанием их целей, источников данных и потенциальных рисков.
Комплексная оборона: выстраиваем три уровня защиты от ИИ-угроз
Таким образом, защита от угроз, связанных с ИИ, — это не единое технологическое решение, а комплексная стратегия, прочно стоящая на трех основах. Первая основа — это люди, их постоянное обучение и формирование культуры осмотрительности. Вторая — процессы: четкие регламенты, многоэтапные подтверждения и отлаженное управление инцидентами. Третья — технологии, а именно многоуровневый контроль, объединяющий защиту данных, сети, рабочих станций и анализ поведения в единую экосистему безопасности.
ИИ — это новая среда. Ваша защита готова к этому?
Итогом становится понимание, что искусственный интеллект сегодня — это уже не просто инструмент, а новая цифровая среда обитания бизнеса. Успех в обеспечении информационной безопасности будет определяться способностью организаций не только внедрять защитные решения на основе ИИ, но и грамотно управлять теми рисками, которые эта же мощная технология неизбежно порождает. Время для выстраивания такой сбалансированной и адаптивной защиты наступило прямо сейчас.
