25% компаний уже столкнулись с атаками на ИИ: выводы с Swordfish PRO

25% компаний уже столкнулись с атаками на ИИ: выводы с Swordfish PRO

25% компаний уже столкнулись с атаками на ИИ: выводы с Swordfish PRO

Про искусственный интеллект сегодня не говорит только ленивый. Но стоит начать обсуждать безопасность — и тут же начинается путаница: какие атаки действительно грозят ML-моделям, как на них реагировать и что вообще такое MLCops? Мы съездили на Swordfish PRO DevSecOps Conf и узнали главное.

Собрали самые популярные стереотипы о применении ИИ в разработке — и попросили экспертов разнести их в пух и прах. Сперва — гостей конференции, потом — тех, кто уже работает с ИИ-секьюрити по полной.

«Атаки реальны — и происходят прямо сейчас»

Генеральный директор Swordfish Security Александр Пинаев сразу расставил точки над «i»:

«Эти атаки абсолютно реальны. Системы с большими языковыми моделями, выставленные в публичный доступ, уже сегодня атакуются самыми разными способами».

Управляющий партнёр ГК Swordfish Security Юрий Сергеев привёл свежую статистику:

«По нашему исследованию с Ассоциацией Финтех, четверть компаний в финсекторе уже столкнулась с атаками на ИИ-системы. Тренд лавинообразный — и это только начало».

 

Директор по развитию технологий ИИ в ГК Swordfish Security Юрий Шабалин добавил важную деталь: многие атаки остаются незамеченными.

«25% — это только те, кто понял, что их атаковали. На деле объектом атаки становится практически любая большая модель. Потому что инструмент взлома здесь — язык. Перефразируешь запрос чуть иначе — и модель выдаст то, что раньше “не могла”».

 

Когда атакует сам контент

Антон Башарин, управляющий директор AppSec Solutions, рассказал, как в компании обучали сканер OPSEC GENI:

«Мы тренировали его на доступных больших генеративных моделях. Отравление данных, подмена, дрифт — все эти атаки работают. ML-модели тоже подвержены эффекту “окна Овертона”: шаг за шагом нормализуешь отклонение — и поведение меняется».

Так что же делать бизнесу?

Мы задали экспертам один и тот же вопрос: какой главный совет они бы дали компаниям, которые уже сейчас хотят защититься в новой ИИ-реальности?

Вот что прозвучало:

Юрий Шабалин:

«Подходите к ИИ-нововведениям осознанно. Это не только возможности, но и риски».

Александр Пинаев:

«Начните с фреймворков. Наш, OWASP — любой. Посмотрите на классификацию угроз, на реальные примеры атак. Первый шаг — признать, что проблема существует. А дальше — просто разобраться, как именно вас могут атаковать».

Смотрите полный репортаж на любой удобной вам площадке: YouTube, VK, RuTube.

Рынку DevSecOps не хватает специалистов, а зарплаты идут вверх

На российском рынке безопасной разработки становится всё заметнее перекос между спросом и предложением. По данным совместного анализа HH.ru и ГК «Солар», специалистов в этой области сейчас требуется примерно в три раза больше, чем реально есть на рынке.

Аналитики отмечают, что в 2025 году вакансии по безопасной разработке составили 4,8% от общего числа предложений в сфере ИБ, тогда как резюме таких специалистов — только 1,5%. Иными словами, бизнесу нужны DevSecOps- и AppSec-специалисты, но найти их всё сложнее.

Проблема, как считают эксперты, не только в кадровом голоде как таковом. Речь уже идёт о более глубоком дисбалансе: рынок хочет специалистов нового типа, а система подготовки кадров не успевает за этим запросом. В результате компаниям всё чаще приходится «выращивать» таких сотрудников внутри — переучивать разработчиков, тестировщиков и других технических специалистов под задачи безопасной разработки.

На этом фоне ожидаемо ускоряется и рост зарплат. По итогам 2025 года начинающим специалистам по безопасной разработке с опытом от года до трёх лет предлагали от 107 тыс. до 140 тыс. рублей. Специалисты среднего уровня могли рассчитывать уже на 193–260 тыс. рублей, а опытные профессионалы — на 330–420 тыс. рублей.

Такой разброс, по сути, показывает, насколько дорогими стали зрелые кадры в этой сфере. Чем выше квалификация, тем сильнее цена ошибки — и тем дороже обходится специалист работодателю.

Расходы бизнеса на такие команды тоже быстро растут. По оценке HR-специалистов «Солара», годовой фонд оплаты труда команды безопасной разработки даже в относительно компактной конфигурации начинается примерно от 9,3 млн рублей. А более сильные и опытные составы уже требуют 25–26 млн рублей в год и выше.

На этом фоне компании всё активнее смотрят в сторону ИИ-инструментов. Но не как на полноценную замену инженерам, а скорее как на способ снять с них часть рутины: например, ускорить проверку кода, первичный анализ уязвимостей или подготовку вариантов исправлений. При этом, как подчёркивают эксперты, результаты работы таких систем всё равно должны проверять люди — особенно если речь идёт о серьёзных задачах AppSec.

По оценке «Солара», использование специализированных LLM-моделей в закрытом контуре может сократить годовой ФОТ AppSec-команд на 20–50% — в зависимости от масштаба разработки. Но это не отменяет главного: окончательное решение всё равно должно оставаться за инженером, а не за моделью.

В целом рынок движется к довольно понятной точке. DevSecOps и AppSec перестают быть чем-то факультативным или «для крупных компаний». Безопасность всё чаще встраивают прямо в процесс разработки, потому что исправлять уязвимости на ранних этапах заметно дешевле, чем разбираться с последствиями уже после запуска.

По приведённым оценкам, стоимость устранения уязвимости может вырасти в 10 раз на поздних этапах разработки, в 640 раз — на этапе запуска приложения и в 1000 раз, если проблема уже привела к ИБ-инциденту в работающем продукте.

На этом фоне растёт и спрос на специалистов, которые умеют работать не только с классическими ИБ-задачами, но и с инструментами автоматизации анализа кода — SAST и DAST, а также понимают саму разработку. Всё более ценными становятся инженеры с опытом в Python, Go, Java, а не только с администраторским или инфраструктурным бэкграундом.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru