Появление продвинутых AI-моделей, таких как Claude Mythos 5 от Anthropic и GPT-5.6 Sol от OpenAI, заставляет по‑новому взглянуть на кибербезопасность. Суть проблемы не в новых типах уязвимостей, а в скорости, с которой их могут обнаружить и использовать злоумышленники. Например, в тестах Anthropic AI смог выполнить разработку эксплойта за несколько часов — тогда как у квалифицированного специалиста на это ушли бы недели.
У организаций-защитников процессы по‑прежнему во многом зависят от человеческих ресурсов: проверки, расстановка приоритетов, согласования и исправления занимают много времени. Это создаёт дисбаланс: пока атакующие ускоряются за счёт AI, защитники зачастую действуют в прежнем темпе.
Компания Thales провела эксперимент: с помощью AI протестировали два вида бинарных файлов — защищённые и незащищённые. В случае с незащищённым файлом AI за 3 минуты 10 секунд выявил 8 уязвимостей из 10. А на защищённый файл ушло около 6 часов 43 минут и 332 млн токенов, но ни одной уязвимости обнаружить не удалось. Это показывает, что даже при использовании AI атакующим приходится тратить ресурсы, и у защиты остаётся шанс выиграть время на устранение угроз.
Чтобы усилить защиту, организациям стоит активнее внедрять AI для тестирования ПО, раннего выявления уязвимостей, анализа кода и расследования инцидентов. Важно проверять, как вендоры ПО используют AI в тестировании безопасности и управлении уязвимостями. Кроме того, необходимо усилить контроль и прозрачность не только для человеческих пользователей, но и для AI‑агентов, API и сервисных аккаунтов — чётко определить их права, пути авторизации, логи использования и ответственность.
При этом чрезмерная реакция на угрозы не нужна: нужен взвешенный, поэтапный подход, основанный на оценке рисков. Исследование Thales показало, что лишь 34 % организаций во всём мире полностью понимают, где хранятся их данные, а 39 % способны полностью классифицировать данные. Без достаточной прозрачности и классификации сложно правильно оценить риски. При расстановке приоритетов важно учитывать реальный бизнес‑эффект, возможность эксплуатации уязвимости, масштаб возможного раскрытия и ценность данных. Слишком частые патчи без должной проверки могут привести к простоям и новым рискам.
В будущем от команд безопасности потребуются не только рутинные операции, но и умение проектировать, контролировать автоматизированные системы защиты и принимать решения на основе оценки рисков.
Подписаться в Макс
