40% бизнеса считают риски генеративного ИИ критическими

40% бизнеса считают риски генеративного ИИ критическими

40% бизнеса считают риски генеративного ИИ критическими

Российский бизнес всё активнее доверяет искусственному интеллекту написание и анализ программного кода. Однако вместе с ростом популярности генеративного ИИ растет и тревога: почти все компании признают, что такие инструменты могут создавать серьезные риски для информационной безопасности.

К такому выводу пришли специалисты УЦСБ и группы компаний «Солар», опросившие более сотни организаций из сфер финансов, промышленности, телекома, энергетики, торговли, медицины и госсектора.

Согласно исследованию, более 80% компаний уже разрешают использовать генеративный ИИ при разработке программного обеспечения. Чаще всего его применяют для ускорения написания кода, анализа программ и поиска уязвимостей.

Но есть нюанс. Сразу 95% участников исследования считают, что генеративный ИИ несет существенные риски безопасности, а 40% называют их критическими.

При этом только половина компаний разрешает использование ИИ в контролируемом режиме — например, через сервисы, развернутые внутри собственного ИТ-контура. Еще тревожнее выглядит другая цифра: около 32% организаций фактически не контролируют использование ИИ разработчиками и не предъявляют требований по информационной безопасности.

На этом фоне бизнес всё активнее смотрит в сторону закрытых корпоративных языковых моделей. Почти 87% опрошенных положительно оценивают внедрение собственных LLM для анализа безопасности, поиска уязвимостей и автоматического исправления кода. Каждый четвертый считает такие решения необходимыми уже сейчас.

Эксперты объясняют осторожность компаний просто. Публичные ИИ-сервисы могут стать источником утечек данных, а их способность находить уязвимости далека от идеала. По оценкам специалистов, открытые LLM-модели пропускают от 40 до 50% проблем безопасности в программном коде.

Кроме того, генеративный ИИ зачастую анализирует код как набор шаблонов, а не понимает его логику целиком. В результате появляются ложные срабатывания, а сложные уязвимости могут остаться незамеченными.

Неудивительно, что компании готовы инвестировать не только в собственные ИИ-модели, но и в процессы MLSecOps, аудит безопасности, red teaming и пентесты ИИ-систем.

Получается парадоксальная ситуация: бизнес уже не хочет отказываться от искусственного интеллекта в разработке, но и полностью доверять ему пока тоже не готов. И чем глубже ИИ проникает в процессы создания ПО, тем острее становится вопрос — кто будет проверять самого ИИ.

PT Dephaze получил LLM, которая сама ищет пароли и развивает атаку

Positive Technologies обновила систему автопентеста PT Dephaze. Теперь продукт использует встроенную языковую модель для поиска логинов и паролей, а также проверяет защищённость Unix-, Linux- и импортозамещённых инфраструктур.

Локальная LLM анализирует конфигурационные и текстовые файлы в сетевых папках, находит потенциальные учётные данные и проверяет, подходят ли они для входа в обнаруженные корпоративные сервисы.

Нерабочие комбинации отсеиваются, а действующие используются для дальнейшего развития тестовой атаки.

Модель поставляется вместе с дистрибутивом и, по заявлению разработчика, не передаёт обрабатываемую информацию в интернет или сторонним сервисам.

После автопентеста специалисты смогут удалить файлы с забытыми паролями и другими конфиденциальными сведениями (до того, как их обнаружит уже не учебный, а вполне настоящий злоумышленник).

Обновление также расширяет набор атак на Unix- и Linux-системы. PT Dephaze может эксплуатировать подходящие уязвимости для повышения привилегий, извлекать учётные данные с захваченного ресурса и проверять их в других сервисах. Расчёт простой: сотрудники всё ещё любят один пароль на все случаи жизни, а атакующие этим с удовольствием пользуются.

Отдельно появилась поддержка служб каталогов на базе FreeIPA, которые применяются в том числе в импортозамещённых инфраструктурах. Система распознаёт такие домены, собирает сведения об учётных записях, проверяет пароли и может анонимно выгружать список пользователей, если конфигурация сервиса это позволяет.

В Positive Technologies называют интеграцию LLM первым этапом развития ИИ-возможностей PT Dephaze. В дальнейшем разработчики планируют добавить новые техники атак на российские операционные системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru