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».

30-летняя уязвимость в libpng поставила под удар миллионы приложений

Анонсирован выпуск libpng 1.6.55 с патчем для опасной уязвимости, которая была привнесена в код еще на стадии реализации проекта, то есть более 28 лет назад. Пользователям и разработчикам советуют как можно скорее произвести обновление.

Уязвимость-долгожитель в библиотеке для работы с растровой графикой в формате PNG классифицируется как переполнение буфера в куче, зарегистрирована под идентификатором CVE-2026-25646 и получила 8,3 балла по шкале CVSS.

Причиной появления проблемы является некорректная реализация API-функции png_set_dither(), имя которой было со временем изменено на png_set_quantize(). Этот механизм используется при чтении PNG-изображений для уменьшения количества цветов в соответствии с возможностями дисплея.

Переполнение буфера возникает при вызове png_set_quantize() без гистограммы и с палитрой, в два раза превышающей максимум для дисплея пользователя. Функция в результате уходит в бесконечный цикл, и происходит чтение за границей буфера.

Эту ошибку можно использовать с целью вызова состояния отказа в обслуживании (DoS). Теоретически CVE-2026-25646 также позволяет получить закрытую информацию или выполнить вредоносный код, если злоумышленнику удастся внести изменения в структуру памяти до вызова png_set_quantize().

Уязвимости подвержены все версии libpng, с 0.90 beta (а возможно, и с 0.88) до 1.6.54. Ввиду широкого использования библиотеки пользователям настоятельно рекомендуется перейти на сборку 1.6.55 от 10 февраля 2026 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru