Time-to-Exploit обвалился до 40 дней — ИИ ускоряет создание эксплойтов

Time-to-Exploit обвалился до 40 дней — ИИ ускоряет создание эксплойтов

Time-to-Exploit обвалился до 40 дней — ИИ ускоряет создание эксплойтов

Исследование BI.ZONE и Сбера показало тревожную тенденцию: злоумышленники эксплуатируют уязвимости всё быстрее, а компании не успевают на это реагировать. За последние пять лет время между публикацией уязвимости и её первым использованием — метрика Time-to-Exploit — сократилось в 20 раз.

По данным платформы X Threat Intelligence от Сбера, сегодня этот показатель составляет менее 40 дней, а более 60% уязвимостей атакуют уже в первые сутки или даже часы после их раскрытия.

Эксперты объясняют это автоматизацией разработки эксплойтов и использованием искусственного интеллекта, который позволяет киберпреступникам практически мгновенно создавать инструменты для атак.

«Чтобы не стать жертвой уже завтра, компаниям нужно сегодня выстраивать процессы управления уязвимостями и сокращать время их устранения», — отмечают специалисты BI.ZONE.

BI.ZONE CPT (платформа анализа внешней поверхности атак) выявила, что в 80% компаний, проверенных в 2025 году, нашли уязвимости, реально используемые в атаках. Это значит, что большинство организаций остаются потенциальными целями злоумышленников, особенно если не контролируют своё внешнее цифровое пространство.

Аналитика BI.ZONE GRC показывает, что до 15% инфраструктуры компаний не покрыты средствами защиты, и на каждом таком узле в среднем обнаруживается до 20 известных уязвимостей. Более того, 80% критических уязвимостей остаются неисправленными в установленные сроки.

Это создаёт идеальные условия для атак — достаточно одной «дыры», чтобы злоумышленники получили доступ к сети компании.

По данным BI.ZONE WAF, летом 2025 года доля критических веб-уязвимостей выросла почти на 10% по сравнению с зимой, а число публичных PoC-эксплойтов увеличилось более чем на 40%.

По словам Муслима Меджлумова, директора по продуктам и технологиям BI.ZONE, в ближайшие годы эксперты ожидают дальнейший рост числа уязвимостей, сокращение времени до их эксплуатации и увеличение доли атак нулевого дня.

«В таких условиях решающими становятся скорость реакции и адаптивность инфраструктуры. Мы рекомендуем использовать современные средства защиты — например, WAF и CPT, — а также внедрять решения, способные прогнозировать риски до появления эксплойтов», — пояснил Меджлумов.

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