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».

Вредоносов в open source стало почти в 12 раз больше за два года

Эксперты компании «Информзащита» заявили о резком росте числа вредоносных программ в экосистемах софта с открытым исходным кодом. По их данным, за последние два года количество таких случаев увеличилось почти в 12 раз, причём основной всплеск пришёлся уже на начало 2026 года — на этот период пришлось более 80% всех зафиксированных инцидентов.

Параллельно растёт и практический эффект для бизнеса. Как отмечают исследователи, уже более половины компаний сообщили, что находили в своих цепочках поставки ПО подозрительные или подтверждённо вредоносные сторонние пакеты.

Причина, по сути, лежит на поверхности: современная разработка слишком сильно завязана на внешние компоненты. По оценке экспертов, доля опенсорс-кода в корпоративных приложениях сегодня может достигать 70–90%. А это значит, что вместе с несколькими прямыми зависимостями в проект часто приезжают ещё сотни транзитивных — и вся эта конструкция становится всё менее прозрачной и всё более сложной для контроля.

На этом фоне злоумышленники всё активнее действуют через доверие к экосистеме. Один из главных сценариев — компрометация аккаунтов разработчиков и мейнтейнеров пакетов. По данным «Информзащиты», в 2025 году число атак через захват таких учётных записей выросло более чем в 12 раз год к году. После этого вредоносный код может распространяться под видом вполне обычного обновления.

Отдельной проблемой стал и так называемый slopsquatting. Это схема, при которой злоумышленники заранее регистрируют пакеты с названиями, похожими на те, что могут «придумать» ИИ-ассистенты в ответ на запрос разработчика. Дальше всё просто: человек доверяет подсказке, ставит несуществовавшую раньше библиотеку — и получает зловред.

Ситуацию усугубляет любовь индустрии к быстрым обновлениям. По оценке экспертов, около 60% команд внедряют новые версии компонентов не реже одного раза в неделю. Из-за этого окно между публикацией вредоносного пакета и его попаданием во внутреннюю инфраструктуру компании может сократиться буквально до нескольких часов. При этом только 21% организаций сознательно выдерживают паузу перед установкой новых версий.

Есть и ещё одна проблема: не все вообще хорошо понимают, что именно у них используется. Примерно четверть компаний, как утверждают в «Информзащите», до сих пор не имеют централизованного контроля за источниками библиотек и их обновлениями.

Сильнее всего, по оценке экспертов, рискуют отрасли с высокой скоростью разработки и большим количеством внешнего кода. На ИТ и разработку ПО приходится 28% выявленных инцидентов, на финансовый сектор — 19%, на ретейл и электронную коммерцию — 17%, на телеком — 12%, на энергетику и промышленность — 9%. Остальные случаи распределяются между медиа, образованием и госсектором.

В самой «Информзащите» считают, что старый подход к open source как к удобному и почти бесплатному строительному материалу больше не работает. Если раньше основная головная боль была в уязвимостях легитимного кода, то теперь всё чаще речь идёт о прямом вредоносном содержимом, которое выглядит как штатное обновление и может попасть в инфраструктуру практически мгновенно.

Специалисты рекомендуют жёстче контролировать источники пакетов, использовать внутренние репозитории, фиксировать версии зависимостей, не обновляться вслепую и лучше защищать рабочие места разработчиков и сборочные контуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru