В исследовании эксперты ЭАЦ ГК InfoWatch отмечают, что в настоящее время преимущество находится на стороне киберзащиты с применением ИИ. Однако использование ИИ в кибератаках сокращает разрыв за счет децентрализации и генеративных технологий. Так, уже примерно каждый шестой инцидент и успешный взлом сетей в мире (16%) осуществляется с применением ИИ-инструментов. Что касается фишинговых атак, то использование ИИ в них фиксируется почти повсеместно (86%).
«Гонка кибервооружений на базе ИИ — это цифровая война на истощение. Пока что тактическое преимущество удерживает ИИ-защищающийся. У него есть три преимущества: полный, легитимный и непрерывный доступ к терабайтам “чистых” внутренних данных для защиты, аппаратное превосходство благодаря ASIC и локальным ЦОД, а также технология киберобмана. Так, защитный ИИ контролирует сетевой ландшафт и может за миллисекунды перестроить топологию или подсунуть атакующему ИИ тысячи ловушек. Но атакующие быстро учатся — они используют коммерческие модели и модели на open source, взламывают их ограничения, а это делает ИИ-атаки дешевыми и массовыми. Эффективно противостоять ИИ-атаке можно только с помощью ИИ-защиты», — говорит главный аналитик ЭАЦ InfoWatch Сергей Слепцов.
Аналитики ЭАЦ отмечают взрывной рост активности автономных ИИ-агентов, которые сканируют сети в поисках уязвимостей. Объем трафика, генерируемого вредоносными ИИ-ботами и агентами-разведчиками, за год вырос на 187%, а трафик от автономных ИИ-агентов («агентских браузеров») — почти в 80 раз. ИИ позволяет злоумышленникам находить уязвимости нулевого дня на 70% эффективнее. Кроме того, атакующий ИИ научился маскировать свой трафик под легитимный и мимикрировать под обычную активность пользователя. Это существенно затрудняет обнаружение вторжений.
При этом ИИ-защита демонстрирует не менее впечатляющие результаты. ИИ-расширения систем обнаружения угроз (NDR/XDR) выявляют аномалии и продвинутые постоянные угрозы (APT-атаки) вдвое быстрее обычных систем — вместо нескольких дней на реакцию уходят минуты. ИИ-фильтрация на почтовых шлюзах блокирует до 94% фишинговых писем. ИИ-системы, которые анализируют поведение пользователей в ИТ-инфраструктуре, снижают риски внутренних угроз и кражи учетных данных на 45%. Благодаря ИИ-ассистентам, которые берут на себя часть рутины, нагрузка на аналитиков центров мониторинга по первичной сортировке и разбору сетевых предупреждений снижается на 60%.
«Ключевым полем битвы в ближайшие годы станет устойчивость самих ИИ-моделей к отравлению данных и уклонение от атак. А на объектах, которые до сих пор полагаются на классические сигнатурные антивирусы, ИИ-атакующий пройдет незамеченным и победит в 100% случаев. Интеграция ИИ во все уровни мониторинга — от межсетевых экранов нового поколения (NGFW) до систем обнаружения аномалий в промышленных сетях — становится не конкурентным преимуществом, а условием выживания», — резюмирует Сергей Слепцов.
