Модели Text-to-SQL можно использовать для кражи данных или DoS

Модели Text-to-SQL можно использовать для кражи данных или DoS

Модели Text-to-SQL можно использовать для кражи данных или DoS

Исследователи рассказали о новых кибератаках, в которых злоумышленники используют модель Text-to-SQL для создания вредоносного кода, позволяющего собирать конфиденциальную информацию и проводить DoS-атаки.

«Для лучшего взаимодействия с пользователями БД-приложения применяют ИИ-технологии, способные переводить вопросы человека в SQL-запросы. Такая техника носит название Text-to-SQL», — объясняет один из специалистов Шеффилдского университета Ксютан Пень.

«Мы выяснили, что злоумышленники могут обойти модели Text-to-SQL и создать вредоносный код с помощью специально подготовленных вопросов. В результате это может привести к утечке данных или DoS, поскольку злонамеренный код будет выполняться в базе данных».

Согласно отчёту, эксперты тестировали свои выводы на двух коммерческих решениях — BAIDU-UNIT и AI2sql. Таким образом у них получился первый в истории случай, когда модели обработки текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) использовались в качестве вектора кибератаки.

Так называемые «атаки чёрного ящика» можно сравнить с SQL-инъекцией, когда вредоносная нагрузка копируется в сконструированный SQL-запрос. В итоге такие запросы могут позволить атакующему модифицировать базы данных бэкенда и вызвать DoS на сервере.

 

Кроме того, эксперты изучали возможность компрометации предварительно обученных языковых моделей (PLM), что должно было приводить к генерации вредоносных команд по специальным триггерам.

«Есть много способов установки бэкдоров в PLM-фреймворках: замена слов, разработка специальных подсказок и модификация стилей», — отмечают исследователи.

Атаки бэкдора на четыре разные модели с открытым исходным кодом — BART-BASE, BART-LARGE, T5-BASE и T5-3B — показали 100-проценную успешность с незначительным влиянием на производительность. В реальном сценарии такие атаки будет трудно детектировать.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru