ФСТЭК РФ советует госорганам закрыть двери для зарубежных ИИ-ботов

ФСТЭК РФ советует госорганам закрыть двери для зарубежных ИИ-ботов

ФСТЭК РФ советует госорганам закрыть двери для зарубежных ИИ-ботов

ФСТЭК России разослала в органы исполнительной власти письма, рекомендуя добавить в robots.txt запрет на доступ к госсайтам поисковых ботов иностранного производства (вроде GPTBot от OpenAI). Подобная мера призвана ограничить сбор данных об уязвимостях веб-ресурсов.

С одним из таких писем, от 20 августа, ознакомился «Ъ». В нем, со слов издания, приведено следующее обоснование: подобные боты «собирают информацию о существующих уязвимостях информационных ресурсов органов государственной власти РФ и о персональных данных, чтобы использовать их в зарубежных моделях машинного обучения».

Примечательно, что сама федеральная служба пока не последовала своему совету. Проведенная репортерами проверка (2 сентября) запрета на доступ GPTBot к сайту ФСТЭК не обнаружила.

С вводом подобных ограничений медлят также Минцифры, Минздрав, МЧС. В robots.txt сайтов Минюста и ФСБ такая директива присутствует, притом она вообще запрещает индексирование автоматизированными средствами.

Опрошенные «Ъ» эксперты признали существование ботов, специально собирающих данные о слабостях доступных из интернета ресурсов — таких как устаревшие плагины, ошибки конфигурации, отсутствие защиты, позволяющее внедрить на сайт вредоносный код. Сканирование при этом может проводиться как с благими намерениями, так и со злым умыслом.

Риски использования ИИ-ботов для проведения атак, по мнению специалистов, пока невелики, однако в «Лаборатории Касперского» не исключают изменения ситуации в недалеком будущем.

«Данная сфера развивается очень динамично, что требует постоянной оценки возникающих угроз, — заявил журналистам Владислав Тушканов, руководитель группы исследований и разработки технологий машинного обучения в Kaspersky. — Существуют специализированные системы для поиска разнообразных внутренних сервисов, таких как подключенные к интернету камеры. И сокрытие таких сервисов от поисковых ботов не сможет полностью решить саму проблему».

Минувшей весной похожие рекомендации по борьбе с автоматизированным сбором информации из-за рубежа рассылались хостинг-провайдерам с подачи Роскомнадзора. При этом в письмах упоминалась не только OpenAI, но также Google и Apple.

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