Kaspersky сформулировала принципы этичного использования ИИ в кибербезе

Kaspersky сформулировала принципы этичного использования ИИ в кибербезе

Kaspersky сформулировала принципы этичного использования ИИ в кибербезе

В ходе дискуссии на Форуме ООН по управлению интернетом (IGF) «Лаборатория Касперского» представила этические принципы, которых, по ее мнению, нужно придерживаться при разработке и использовании систем машинного обучения.

Одна из ключевых тем IGF в этом году — искусственный интеллект и развивающиеся технологии, и Kaspersky, следуя взятому шесть лет назад курсу на информационную открытость, решила поделиться с коллегами своими наработками, чтобы придать импульс многостороннему диалогу с целью выработки единых практик использования таких технологий в кибербезопасности.

Машинное обучение, по словам экспертов, играет важную роль в автоматизации процесса обнаружения угроз и выявления аномалий, а также повышает точность распознавания вредоносных программ. В сочетании с человеческим опытом такие помощники позволяют также обнаруживать новые, ранее неизвестные угрозы и противодействовать им.

ИБ-компания использует ML-алгоритмы в своих решениях около 20 лет, придерживаясь следующих этических принципов (PDF):

  • прозрачность (информирование клиентов об использовании технологий машинного обучения в своих продуктах и услугах);
  • безопасность (аудит с учетом специфики, минимизация зависимости от сторонних наборов данных в процессе обучения решений, фокус на облачные технологии ML с необходимыми мерами защиты и т. п.);
  • человеческий контроль (обязательные проверки при анализе сложных угроз);
  • конфиденциальность (технические и оргмеры для защиты данных пользователей и систем);
  • приверженность целям кибербезопасности (концентрация на защитных технологиях);
  • открытость к диалогу (обмен опытом по этичному использованию ML с заинтересованными сторонами, сотрудничество с целью решения проблем и стимулирования инноваций).

«Машинное обучение может быть очень полезным для индустрии кибербезопасности, ещё больше повысить киберустойчивость общества, — комментирует Антон Иванов, директор Kaspersky по исследованиям и разработке. — Однако, как и любая технология, находящаяся на ранней стадии своего развития, она несёт определённые риски. Мы рассказываем о своих этических принципах в области работы с технологиями машинного обучения и призываем к открытому диалогу в отрасли для выработки чётких рекомендаций, как сделать разработку таких решений этичной».

Кибершпионы в России переключились на НИОКР и инженерные предприятия

Доля кибератак на российские организации, совершаемых с целью шпионажа, заметно выросла. По данным портала киберразведки BI.ZONE Threat Intelligence, в 2025 году на шпионские операции пришлось уже 37% атак (против 21% годом ранее). Иными словами, если раньше шпионской была примерно каждая пятая атака, то теперь — уже почти каждая третья.

При этом госсектор остаётся для таких группировок целью номер один. На органы государственного управления приходится 27% атак шпионских кластеров.

Но интерес злоумышленников всё чаще смещается и в сторону науки и технологий. Доля атак на организации, связанные с НИОКР, за год выросла вдвое — с 7% до 14%.

Как отмечает руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин, рост доли шпионских атак почти в полтора раза стал одним из ключевых трендов 2025 года. По его словам, специалисты наблюдают более 100 кластеров, нацеленных на Россию и страны СНГ, и около 45% из них — это именно шпионские группировки.

Интересно, что такие кластеры сильно различаются по уровню подготовки. В одних случаях злоумышленники применяют технически сложные инструменты, но выдают себя плохо составленными фишинговыми письмами. В других — атаки относительно простые, зато адаптированы под локальный контекст и выглядят максимально правдоподобно.

Так, во второй половине декабря 2025 года группировка Rare Werewolf атаковала научно-исследовательское и производственное предприятие оборонно-промышленного комплекса. Жертве отправили письмо якобы с коммерческим предложением на поставку и монтаж сетевого оборудования — от имени сотрудника научно-производственного центра беспилотных систем.

Во вложении не было классических зловредов. Вместо этого использовались легитимные инструменты: AnyDesk для удалённого доступа, 4t Tray Minimizer для скрытия окон и утилита Blat — для незаметной отправки похищенных данных. Такой подход позволяет дольше оставаться незамеченными и обходить системы защиты.

Впрочем, легитимными программами дело не ограничивается. Почти все шпионские кластеры активно применяют зловред собственной разработки. Новые самописные инструменты помогают обходить средства защиты и закрепляться в инфраструктуре на длительное время.

Кроме того, такие группировки, как правило, не стеснены в ресурсах. Они могут позволить себе покупку дорогостоящих эксплойтов, включая 0-day. Ранее специалисты BI.ZONE фиксировали атаки кластера Paper Werewolf, который, предположительно, приобрёл на теневом форуме эксплойт к уязвимости в WinRAR за 80 тысяч долларов.

Судя по динамике, кибершпионаж становится всё более системным и профессиональным — и явно не собирается сдавать позиции.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru