Нападения на российские компании с использованием ИИ выросли на 48%

Нападения на российские компании с использованием ИИ выросли на 48%

Нападения на российские компании с использованием ИИ выросли на 48%

За первые пять месяцев 2025 года количество кибератак на российские компании с применением искусственного интеллекта (ИИ) со стороны украинских хакерских группировок выросло на 48% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Чаще всего ИИ используется для модификации вредоносных программ.

По мнению экспертов, опрошенных «Известиями», одной из самых опасных группировок является украинско-польская Librarian Ghouls.

Как рассказал директор центра мониторинга и противодействия кибератакам IZ:SOC компании «Информзащита» Александр Матвеев, ключевая тенденция — это использование нелегальных ИИ-агентов для создания модифицированных зловредов.

«ИИ способен генерировать вредоносный код, который хакеры применяют для атак на организации. Для этого в даркнете с помощью нейросетей находят специальные модели, у которых сняты этические ограничения. Подписка на таких ИИ-ассистентов обычно стоит около $200 в месяц», — уточнил представитель IZ:SOC.

По словам Матвеева, этот процесс развивается параллельно с распространением модели Ransomware-as-a-Service (RaaS, «вымогательство как услуга»). Благодаря применению ИИ стоимость таких сервисов снижается, что делает их доступными для более широкого круга злоумышленников.

На долю Librarian Ghouls приходится 15–20% всех атак. Эта группировка известна с декабря 2024 года. Обычно она действует ночью. Изначально злоумышленники заражали инфраструктуру компаний шпионским софтом, которое позже заменяли криптомайнером. Как отметил директор департамента киберрасследований T.Hunter Игорь Бедеров, действия группы становятся заметными лишь на этапе шантажа: когда начинается угроза публикации похищенных данных.

По оценке эксперта T.Hunter, в 2025 году количество вариантов программ-вымогателей, созданных с помощью ИИ, увеличилось в четыре раза. С ними уже столкнулись 85 тысяч компаний и пользователей. Геополитическая обстановка способствует как росту количества атак, так и их агрессивности.

Всё чаще применяются схемы двойного и тройного вымогательства, при которых злоумышленники требуют оплату не только за восстановление доступа к данным, но и за неразглашение украденной информации.

Высокую активность операторов программ-шифровальщиков подтвердили и в компании F6. Особенно выраженной она стала во втором квартале 2025 года. Целью атак всё чаще становится не только получение выкупа, но и нанесение максимального ущерба. Среди наиболее активных группировок в F6 выделяют DarkStar (бывш. Shadow/c0met), Mimic ransom и Proton/Shinra.

«Большинство группировок, атаковавших Россию во втором квартале, продолжают использовать утёкшие в Сеть версии шифровальщиков LockBit 3 Black и Babuk. Основные типы ущерба: кража информации, компрометация данных об организации и последующие требования выкупа, что ведёт к серьёзным финансовым и репутационным потерям», — сообщили в пресс-службе F6.

В «Информзащите» настоятельно рекомендуют не платить выкуп. По их мнению, это лишь повышает вероятность повторной атаки.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru