43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

Автоматизация рутины по-прежнему остаётся самым популярным сценарием использования ИИ в информационной безопасности. Но рынок постепенно идёт дальше. Как показал опрос «АМ Медиа», проведённый среди зрителей и участников эфира «Практика применения машинного обучения и ИИ в ИБ», почти половина компаний, уже использующих ИИ, применяют его для поиска уязвимостей и анализа защищённости.

Эфир стал продолжением предыдущей дискуссии о роли ИИ в кибербезопасности.

Если раньше речь шла в основном о теории и ожиданиях, то теперь эксперты обсуждали реальные кейсы: как выстроить пайплайн ИИ в ИБ, какие задачи он уже закрывает и какие решения действительно работают у заказчиков.

Судя по результатам опроса, 64% компаний используют ИИ для автоматизации повседневных задач. Но на этом применение не ограничивается. 43% респондентов задействуют его для поиска уязвимостей и усиления защиты. 32% — для классификации и описания инцидентов, что особенно актуально при текущем объёме событий.

Около четверти применяют ИИ для первичного триажа в SOC и автоматизированного реагирования по сценариям. А 14% доверяют ему даже поведенческий анализ в антифроде.

CEO SolidSoft Денис Гамаюнов считает такие цифры закономерными: по его словам, поиск уязвимостей — «вполне нативная задача» для больших языковых моделей. Однако он напомнил о рисках: компании должны чётко понимать, где проходит граница между использованием инструмента и возможной утечкой конфиденциальных данных внешнему провайдеру.

Заместитель генерального директора по инновациям «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев также отметил, что результаты выглядят реалистично. По его мнению, к вероятностным алгоритмам в блокирующих средствах защиты пока относятся с осторожностью, а большинство кейсов использования ИИ в ИБ всё же связано с управленческими и вспомогательными задачами.

Более оптимистичную позицию озвучил руководитель группы развития платформы SOC Yandex Cloud Дмитрий Руссак. По его словам, команда с самого начала активно тестировала LLM, а отдельные идеи удалось масштабировать на всю инфраструктуру. В итоге ИИ используется не только для автоматизации, но и для разбора алертов, управления доступами и поиска уязвимостей.

В целом эксперты сошлись во мнении: современные модели всё ещё страдают от нехватки контекста и специализированных знаний. Поэтому внедрять ИИ нужно аккуратно — с пониманием, какие данные он получает, какие доступы имеет и где требуется обязательный человеческий контроль.

Тем не менее тренд очевиден: ИИ в ИБ перестаёт быть экспериментом и всё чаще становится рабочим инструментом — не только для автоматизации, но и для реального усиления защиты.

Не просто сканер, а разбор находок: SASTAV вынесли в формат ИБ-сервиса

ShiftLeft Security, разработчик платформы анализа защищённости исходного кода SASTAV, объявила о партнёрстве с провайдерами управляемых сервисов ИБ, включая системного интегратора УЦСБ. Теперь заказчики смогут передавать проверку кода и валидацию уязвимостей внешним экспертным командам.

Модель рассчитана на одну из частых проблем при работе с SAST-инструментами — большое количество ложноположительных срабатываний.

Вместо того чтобы отдавать заказчику сырой поток предупреждений, сервис предполагает полный цикл проверки: код загружается в защищённый контур платформы, проходит автоматизированный анализ небезопасных паттернов, зависимостей и конфигураций, а затем результаты дополнительно проверяют эксперты.

На выходе компания получает не просто список технических алертов, а подтверждённые уязвимости с приоритизацией, описанием возможного влияния на бизнес и рекомендациями по исправлению. Это должно снизить нагрузку на внутренние ИБ-команды и разработчиков, которым обычно приходится тратить время на разбор нерелевантных находок.

SASTAV может анализировать разные части приложения: бэкенд-сервисы, frontend, API-контуры и инфраструктурные манифесты. При оценке учитываются архитектура и бизнес-логика конкретного проекта, а критичность находок ранжируется с учётом вероятности эксплуатации.

Услуга будет доступна в двух форматах: как разовый аудит перед релизом, сертификацией или внешней проверкой, а также как регулярный сервис с согласованной периодичностью. В рамках подписки или отдельного контракта можно провести повторную проверку, чтобы подтвердить устранение найденных проблем.

Границы работ, технологический стек и объём проверяемого кода фиксируются в техническом задании. Такой формат позволяет компаниям получать внешнюю оценку защищённости разработки без необходимости полностью переносить эту нагрузку на собственные ИБ-ресурсы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru