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».

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru