Увлечение ИИ-программированием в России вызовет рост числа ИТ-сбоев до 20%

Увлечение ИИ-программированием в России вызовет рост числа ИТ-сбоев до 20%

Увлечение ИИ-программированием в России вызовет рост числа ИТ-сбоев до 20%

По прогнозу «Монк Дидижтал Лаб», расширение использования генеративного ИИ в российских разработках приведет к увеличению количества сбоев ИТ-инфраструктуры — на 15-20% к концу 2025 года в сравнении с уровнем-2023.

Исследование влияния GenAI на разработку корпоративных приложений и надежность ИТ-систем в России выявило стремительный рост популярности таких инструментов, как GitHub Copilot, CodeWhisperer, Tabnine, Windsurf (ранее Codeium), IDE с GigaChat-помощником и проч.

Применение ИИ, по мнению аналитиков, повышает вероятность сбоев по ряду причин:

  • в кодах множится число ошибок — так, при использовании Copilot разработчики вносят на 41% больше багов в pull-запросах, чем при работе без такого ассистента;
  • повышение темпов релизов и лего-подобное построение сервисов усложняют архитектуру, из-за этого растет число точек отказа;
  • полагаясь на ИИ, разработчики испытывают ложное чувство уверенности в результате, и проекты перестают подвергаться коллегиальной оценке;
  • экспертиза по ИИ-кодингу пока не нажита, и половина компаний-разработчиков справедливо считает, что ИТ-инфраструктура пока не готова впитать такое новшество.

Рост числа сбоев из-за использования ИИ наиболее вероятен в телеком-индустрии — до 15-18%. Операторы связи используют таких помощников для рефакторинга, документирования, создания сценариев пользовательского трафика и тестирования новых функций, при этом мельчайшая ошибка в коде сетевого устройства может вызвать масштабную деградацию сервиса.

В сфере ретейла популярны Copilot и Codeium. Их использование обычно умножает в проектах число мелких багов, которые легко устранить. Рост числа ИТ-сбоев в этой отрасли прогнозируется в пределах 12-14%.

Финансисты обычно быстрее всех осваивают новые технологии. Исследование показало, что ИИ-помощниками обзавелись либо пользуются в пробном порядке все крупные российские банки. Количество сбоев в финансовой сфере может увеличиться на 8-10% — в основном из-за излишнего доверия к GenAI.

Промышленники тоже активно интересуются ИИ-инструментами. Рост числа сбоев в связи с их использованием ожидается на уровне 5-7%.

Чтобы снизить этот показатель, эксперты советуют внедрять AIOps-платформы, ввести контроль качества подсказок для ИИ, а также применять подход Shift Left Security, который позволяет сократить число уязвимостей на 30-40% еще до вывода продукта в общий доступ за счет интеграции сканеров SAST/DAST и аудита ИИ-кодов в конвейеры CI/CD.

«GenAI ускоряет time-to-market, но одновременно делает ИТ-ландшафт более уязвимым, — комментирует Елена Синицына, директор по аналитике “Монк Дидижтал Лаб”. — Без автоматизированной наблюдаемости результатом станет “технический долг на стероидах”. Однако компании, которые ставят AIOps и безопасный SDLC во главу угла, смогут не только нейтрализовать риск, но и добиться -5% инцидентов к 2025 году».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Опасные стихи раскрыли уязвимости ИИ: до 60% успешных обходов

Исследователи из DEXAI нашли нестандартный, но весьма результативный способ обхода защит современных языковых моделей: оказалось, что многие ИИ куда менее устойчивы к опасным запросам, если скрыть их в стихотворении. Команда протестировала 25 популярных нейросетей и выяснила, что «поэтические» запросы обходят защиту примерно в 60% случаев.

У отдельных моделей уровень уязвимости подбирался почти к 100%. Для эксперимента специалисты подготовили около двадцати опасных стихов — тексты, в которых вредоносный смысл сохранялся полностью, но был завуалирован рифмой и метафорами.

 

Темы брались самые жёсткие: от создания опасных веществ до методов манипуляции сознанием. Чтобы добиться нужного эффекта, исследователи сначала формулировали вредоносные запросы, а затем превращали их в стихи при помощи другой ИИ-модели.

Контраст получился впечатляющим. На прямые запросы модели давали опасные ответы лишь в 8% случаев, тогда как стихотворная форма увеличивала вероятность прорыва защит до 43% и выше.

 

Разницу в подходах к безопасности между западными и российскими ИИ-комплексами пояснил директор по ИИ «Группы Астра» Станислав Ежов. По его словам, западные LLM часто можно обойти «простыми метафорами», тогда как отечественные системы строятся по более строгой архитектуре — с контролем безопасности на каждом этапе.

Он отметил, что в компании внедряют доверенный ИИ-комплекс «Тессеракт», разработанный с защитой ключевых компонентов на уровне ФСТЭК.

Ежов подчёркивает:

«Проблема уязвимости ИИ — это не просто интересный технический нюанс, а вопрос стратегической безопасности. Поэтому внимание к качеству защитных механизмов сегодня становится критически важным».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru