В ИИ-приложениях почти каждая третья уязвимость оказалась высокорисковой

В ИИ-приложениях почти каждая третья уязвимость оказалась высокорисковой

В ИИ-приложениях почти каждая третья уязвимость оказалась высокорисковой

ИИ-приложения снова напоминают: если к обычному веб-сервису прикрутить большую языковую модель, магия появляется не только в презентации, но и в списке уязвимостей. По данным «Информзащиты», в 2026 году 32% уязвимостей, найденных при пентестах ИИ- и LLM-приложений, относятся к высокорисковым.

Для сравнения: по всем классам активов этот показатель составляет около 12%. То есть риск-профиль ИИ-приложений оказался в 2,7 раза выше среднего.

За второй год наблюдений пропорция не изменилась. Более того, медианный срок устранения серьёзных находок вырос с 19 дней в 2025 году до 36 дней в 2026-м.

Проблема в том, что ИИ-системы тащат за собой сразу два слоя риска. Первый — классика веба и API: аутентификация, авторизация, инъекции, секреты, обработка пользовательского ввода.

Второй — уже нейросетевой зоопарк: инъекции в промпт, утечки системного промпта, ошибки RAG-контуров, отравление данных, небезопасная обработка ответов LLM, проблемы в векторных хранилищах и отказ в обслуживании на уровне модели.

Особенно весело становится, когда модель подключают к корпоративным данным, CRM, базе знаний, API или инструментам автоматизации. В этот момент чат-бот перестаёт быть просто болталкой и получает возможность влиять на процессы. А ошибка в правах или логике вызовов превращает его в аккуратную дверь во внутренние системы.

Автоматическими сканерами всё это ловится плохо. По данным исследования, 78% команд сталкивались с тем, что такие средства пропускали критические уязвимости. Поэтому готовность полностью доверить пентесты автономным инструментам за год упала с 29% до 9%.

С устранением тоже не праздник. В 2026 году компании закрывали только 38,4% высокорисковых находок в ИИ / LLM-приложениях — это самый низкий показатель среди типов тестирования. Для API, например, он составил 77,3%.

Мошенникам хватает ФИО, даты рождения и телефона, чтобы заблокировать счёт

Для новой неприятной схемы злоумышленникам не нужны вредоносные программы, фишинговые сайты и взлом банковского приложения. Иногда хватает телефона, уверенного голоса и базовых персональных данных, отмечают специалисты.

Как рассказал «Газете.Ru» основатель компании «Интернет-Розыск» Игорь Бедеров, мошенники могут дистанционно заблокировать банковский счет жертвы, если знают ее ФИО, дату рождения и номер телефона, привязанный к счету.

Сценарий в этом случае простой: злоумышленник звонит на горячую линию банка, представляется клиентом и сообщает, что потерял телефон или банковскую карту. Если оператор или автоматизированная система считают названные данные достаточными для идентификации, счет могут оперативно заблокировать.

И вот тут начинается самое неудобное: отменить такую блокировку дистанционно обычно нельзя. Настоящему владельцу счета приходится идти в отделение банка с паспортом и проходить физическую идентификацию. То есть мошенник потратил пару минут, а жертва — время, нервы и доступ к собственным деньгам.

По словам Бедерова, эта схема опасна тем, что использует не техническую уязвимость, а особенности банковских бизнес-процессов. При этом нужные данные часто уже есть в открытом доступе или в утечках. Дата рождения в соцсетях, номер телефона в объявлениях, ФИО в разных сервисах, и вот пазл почти собран.

Эксперт советует завести отдельный номер телефона для банковских сервисов и двухфакторной аутентификации. Такой номер не стоит публиковать в соцсетях, мессенджерах, объявлениях и других открытых источниках.

Также лучше убрать дату рождения из публичных профилей. Это не просто милая информация для поздравлений, а один из параметров, который могут использовать для давления на банк.

Если счет уже заблокировали по чужому звонку, пользователь может обратиться в банк с заявлением, потребовать расследование инцидента, запись разговора и номер телефона, с которого якобы звонил «клиент».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru