Супер-ИИ для взлома пока не появился, но атаки уже поставили на конвейер

Супер-ИИ для взлома пока не появился, но атаки уже поставили на конвейер

Супер-ИИ для взлома пока не появился, но атаки уже поставили на конвейер

Искусственный интеллект пока не научился самостоятельно изобретать волшебные способы взлома любой системы. Зато он уже помогает злоумышленникам автоматизировать известные атаки и запускать их сразу против множества организаций, заявил руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин на конференции OFFZONE 2026.

По словам эксперта, зафиксированы атаки, которые ИИ-агенты проводят почти без присмотра оператора.

Человек задаёт цель, а система самостоятельно ищет слабые места и пытается развить проникновение. Успех при этом зависит не от внезапного цифрового гения, а от качества защиты жертвы.

ИИ пока не создаёт принципиально новых техник, но резко повышает скорость и масштаб. Если раньше атакующий физически не успевал проверить тысячи компаний, агентская система может делать это круглосуточно. В результате привычная стратегия «мы никому не интересны» окончательно отправляется на свалку.

«Если сто злоумышленников автоматизируют с помощью ИИ жизненный цикл атаки и будут бесконечно пытаться взломать разные организации, уже не получится избежать атаки просто потому, что о тебе не знают», — предупредил Скулкин.

Отдельная угроза растёт внутри самих компаний. По данным BI.ZONE SOC, ИИ-агентов используют до 72% организаций. Такие системы подключают к репозиториям кода, облачной инфраструктуре, внутренним API и конфиденциальным документам.

Если агент с широкими полномочиями будет скомпрометирован, злоумышленник получит не просто точку входа, а пропуск сразу в несколько корпоративных систем.

Об этом же риске предупреждали эксперты на прошедшем на этой неделе AM Live, прогнозирую рост атак через скомпрометированные «нечеловеческие» привилегированные учетные записи (Non-Human Identities).

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru