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.

Суверенный ИИ вне очереди: в России обсуждают приоритет для GigaChat

Российские компании и госорганы могут обязать выбирать суверенные ИИ-модели в ряде сфер, даже если те дороже национальных, но не более чем в полтора раза. Переплатить до 50% за происхождение нейросети? Именно такой вариант сейчас обсуждается.

О соответствующем проекте постановления правительства сообщает «Коммерсантъ».

Суверенной предлагается считать модель, полностью разработанную российским юрлицом и работающую исключительно на инфраструктуре в РФ.

По данным издания, сейчас этим критериям соответствует только GigaChat от Сбера. Национальным моделям разрешено использовать открытые разработки (в эту категорию отнесена «Алиса AI» Яндекса).

Перечень потенциальных сфер применения широкий: от подготовки законов, госпрограмм и нацпроектов до налогов, таможни, бюджета, критической информационной инфраструктуры, образования, здравоохранения и Госуслуг.

Но бежать закупать GigaChat пока рано. Минцифры подчёркивает: список сводный, отражает разные предложения и ещё не сформирован окончательно. «Ъ» связывает инициативу со Сбером, однако банк заявляет, что документ собирает идеи участников обсуждения и не является его собственным предложением.

Конкуренты энтузиазма не разделяют. Яндекс выступает за единые правила и самостоятельный выбор моделей под задачи. В MWS AI предупреждают: после ограничения списка допустимых решений заказчики могут остаться без подходящего варианта по качеству и цене.

Есть вопросы и к самой арифметике. Эксперты напоминают, что стоимость токенов — лишь часть расходов: внедрение, проверка ответов и исправление ошибок могут обойтись куда дороже. Техдиректор GenAI-направления Just AI Антон Сипачев видит риск монополизации: главным выгодополучателем становится одна компания.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru