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%.

Психологический тест с сюрпризом: хакеры атакуют госсектор через BusySnake

Психологический тест в письме может оказаться не заботой о ментальном здоровье, а входным билетом для стилера. Эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили активную вредоносную кампанию, нацеленную на государственный и электроэнергетический секторы России, Казахстана и Бразилии.

По данным исследователей, за атаками может стоять ранее не упоминавшаяся группировка Armored Likho.

Злоумышленники используют новый стилер BusySnake, который крадет данные с зараженных Windows-устройств, делает скриншоты, вытаскивает пароли из браузеров и отправляет конфиденциальные файлы на командный сервер.

Основной способ заражения — фишинговые письма с архивами. Легенды меняются: где-то жертве предлагают пройти психологический тест, где-то — оформить заявку на гуманитарную помощь. Названия архивов подгоняются под тему письма, чтобы всё выглядело убедительнее.

 

После запуска содержимого на экране может открыться приложение-приманка с опросом или документ, соответствующий легенде. Пока пользователь смотрит на психологию или помощь, в фоне запускается многоэтапная цепочка загрузки, которая приводит к установке BusySnake.

Сам стилер написан на Python и уже существует в нескольких версиях. Он умеет красть данные из буфера обмена, перехватывать пароли из Firefox и Chromium-браузеров, похищать cookie через отдельный модуль и собирать файлы с устройства. В коде также предусмотрены механизмы, которые мешают обнаружению и усложняют анализ.

Любопытная деталь: загрузчики, через которые BusySnake попадает на устройство, судя по анализу кода, могли быть сгенерированы с помощью ИИ. Исследователи отмечают характерные избыточные комментарии и блоки кода.

В «Лаборатории Касперского» считают, что Armored Likho совмещает кибершпионаж против организаций с финансово мотивированными атаками на частных пользователей. Группировка развивает инструменты и встраивает в них функции, которые раньше использовала отдельно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru