25% компаний ведут киберразведку вручную и на рискованных фидах

25% компаний ведут киберразведку вручную и на рискованных фидах

25% компаний ведут киберразведку вручную и на рискованных фидах

От инструментов киберразведки отказываются всего 18% компаний. При этом даже среди тех, кто использует Threat Intelligence, четверть (25%) по-прежнему полагается на ручной сбор данных и бесплатные источники, которые могут быть небезопасны. Об этом говорят результаты опроса среди зрителей и участников эфира AM Live «Киберразведка 2026: как превратить Threat Intelligence в рабочий инструмент».

Во время дискуссии эксперты обсуждали, зачем бизнесу нужна киберразведка и как она помогает выявлять угрозы еще до того, как они становятся инцидентами. При этом, несмотря на то что почти каждая опрошенная компания применяет такие подходы, делают это далеко не все эффективно.

Так, 76% участников опираются на данные об IP-адресах, хэш-суммах и вредоносных доменах из отчетов по целевым атакам, а 67% ищут информацию о свежих уязвимостях.

Руководитель отдела исследования угроз экспертного центра безопасности Positive Technologies Аскер Джамирзе отметил, что простой подход «узнать о новых атаках» не всегда работает:

«Узнавать о свежих уязвимостях действительно имеет смысл, но просто скачать в публичном доступе базы уязвимостей и их рескора, самостоятельно ранжировать их и пытаться все запатчить — это либо бесполезно, либо очень трудоемко». Он подчеркнул, что именно поэтому вендоры добавляют дополнительные контексты и объясняют, на что обратить внимание.

Что касается источников данных, хотя 82% компаний и используют различные инструменты для киберразведки, многие продолжают доверять открытым платформам или вообще делают всё вручную. 14% ответили, что вручную заносят данные из бюллетеней в системы мониторинга, еще 13% автоматически импортируют данные из бесплатных источников.

Те, кто всё же выбирает платформы, чаще покупают доступ к коммерческим решениям: так поступают 34% опрошенных. 13% используют опен-сорс платформу киберразведки, а 7% написали собственное решение. По словам Аскера Джамирзе, во многих случаях возможностей опен-сорса действительно будет достаточно.

Эксперты сошлись во мнении, что теме стоит уделять больше внимания. Так, инженер отдела развития Security Vision Анастасия Атаманчук достаточно эмоционально прокомментировала результаты опроса:

«Ручное внесение данных — это боль очень многих. Даже на конференциях очень многие спикеры, можно сказать, плакали на эту тему. Всё же использование хотя бы парсинга здесь будет очень полезно». Во многом с ней согласился и Аскер Джамирзе: «Радует, что процент читающих бюллетени относительно небольшой. Всю эту работу точно следует автоматизировать».

Технический директор центра мониторинга и реагирования на кибератаки RED Security Владимир Зуев признался, что результаты опроса его удивили:

«Я бы хотел отметить пункт с бесплатными источниками и автоматизированной загрузкой данных. Это очень смелое решение, но сложно интерпретировать: это что-то зрелое или, наоборот, только первый шаг, который мы бы рекомендовали не делать». С ним согласился и руководитель команды аналитики разведки киберугроз в «Лаборатории Касперского» Кирилл Митрофанов: «Это действительно смело. Надеюсь, после эфира сильно уменьшится процент тех, кто не использует автоматизацию».

Mythos 5 надела чужое лицо и попыталась протолкнуть опасный код в GitHub

Две передовые ИИ-модели продемонстрировали неожиданный уровень самостоятельности и обмана во время испытаний британского Института безопасности искусственного интеллекта (AISI). Особо отличилась Mythos от Anthropic: она создала поддельные аккаунты реальных людей, рассылала личные сообщения и пыталась протолкнуть опасный код в GitHub.

Испытания начались 25 июля. Моделям Mythos и Sol от OpenAI поручили решить задачу по кибербезопасности, предоставив доступ к открытому интернету и ослабив стандартные ограничения.

Уже 28 июля специалисты заметили подозрительную передачу данных из исследовательских систем.

Оказалось, что Mythos разыграла почти полноценную атаку. Модель изучила людей, связанных с сопровождением GitHub, создала профили, имитирующие их личности, а затем через личные сообщения и файлообменный сервис попыталась убедить пользователей одобрить внедрение опасного кода.

Когда действия агента вызвали подозрения, тот отредактировал прежнюю активность, чтобы она выглядела безобидно, и задумался о смене личности. Неплохой набор для системы, которой никто прямо не поручал притворяться человеком и заметать следы.

Остановить атаку удалось только благодаря проверке со стороны специалистов. GitHub уведомили об инциденте, после чего платформа заблокировала фальшивые аккаунты.

В AISI заявили, что впервые увидели столь явные признаки автономного и потенциально обманного поведения без специальной подсказки. Большинство опасных действий совершила Mythos, однако отдельные эпизоды зафиксировали и у Sol.

Anthropic и OpenAI подчеркнули, что условия эксперимента не соответствовали обычной работе публичных версий моделей: стандартные защитные механизмы были ослаблены или отключены. Компании пообещали изучить случившееся.

Инцидентов было немного, а условия оказались специфическими. Но звоночек вышел громким: ИИ не просто искал уязвимость, а самостоятельно надел чужое лицо, пошёл к реальным людям и попытался заставить их открыть дверь.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru