Из-за вайб-кодинга доля уязвимостей в ИИ-сервисах достигла 5%

Из-за вайб-кодинга доля уязвимостей в ИИ-сервисах достигла 5%

Из-за вайб-кодинга доля уязвимостей в ИИ-сервисах достигла 5%

Эксперты центра расследования киберугроз Solar 4RAYS (группа компаний «Солар») сообщили о новом тренде: в третьем квартале 2025 года 5% всех обнаруженных уязвимостей пришлись на ИИ-сервисы. Раньше таких случаев просто не было.

По мнению специалистов, всплеск связан с популярностью так называемого «вайб-кодинга» — когда разработчики используют нейросети для генерации кода без последующей проверки и тестирования.

Почти 300 уязвимостей за квартал

В обзор Solar 4RAYS вошла статистика по более чем 200 продуктам — веб-приложениям, сайтам и сетевому оборудованию. Всего за квартал эксперты выявили 296 уязвимостей, что на 38% больше, чем во втором квартале.

81% из них имеют сетевой вектор, то есть эксплуатируются через протоколы вроде HTTP, SSH, SMB и др. Причём 67% уязвимостей признаны критическими — это на 7% больше, чем ранее.

Бреши в ИИ-сервисах обнаружены в таких платформах, как Aibox, Liner, Telegai, Deepy и Chaindesk. В одном из кейсов — на платформе Ai2 Playground — баг позволял получить доступ к перепискам пользователей с чат-ботом.

В Solar 4RAYS уточняют, что большинство таких багов несложные и связаны с тем, что многие ИИ-проекты всё ещё находятся на стадии стартапов и не уделяют должного внимания безопасности.

Помимо ИИ-сервисов, 9% всех уязвимостей пришлись на WordPress, ещё 5% — на сетевое оборудование и столько же — на библиотеки для Node.js.

«Многие уязвимости связаны с классическими проблемами вроде XSS и IDOR. Они часто возникают, когда код создаётся искусственным интеллектом без ручной проверки. В индустрии это называют вайб-кодингом — программированием “на вдохновении”, без тестов и валидации данных», — объясняет Сергей Беляев, аналитик Solar 4RAYS.

Он добавляет, что ажиотаж вокруг ИИ в программировании стал одной из причин роста таких показателей. Чтобы избежать проблем, разработчикам стоит уделять особое внимание обработке пользовательских данных и проверке кода — как на клиентской, так и на серверной стороне.

По данным Solar 4RAYS, большинство найденных уязвимостей уже устранено, а информация о них будет использована для обновления правил обнаружения в продуктах и сервисах «Солара».

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru