Журнал "Information Security/ Информационная безопасность" #3, 2026

информационной безопасности как частью общей системы управления рисками бизнеса. На наиболее зрелом уровне ИБ превратилась в инструмент обеспечения непрерывности бизнеса, где ключевым становится не устране- ние абсолютно всех угроз, а осознан- ное управление приемлемым уровнем риска. Российская отрасль информационной безопасности прошла этот путь доволь- но быстро. Постоянный рост числа целе- вых атак, санкционное давление и курс на импортозамещение превратили Рос- сию одновременно и в один из наиболее атакуемых рынков, и в площадку уско- ренного развития средств защиты. По мере усложнения атак росла и зрелость отрасли: совершенствовались техноло- гии, появлялись новые методики, раз- вивались процессы управления риска- ми. Тогда же мы поняли, что абсолютной защиты не существует. Главной задачей становится не устранение всех угроз любой ценой, а достижение такого уров- ня защищенности, при котором стои- мость атаки для злоумышленника ока- зывается выше ожидаемого результата. Эта логика лежит в основе современ- ного риск-ориентированного подхода информационной безопасности. Большую роль в этом сыграли регу- ляторы. Особенно заметно это в финансовой отрасли, где обязательные требования к безопасности появились значительно раньше, чем во многих других секторах экономики. Постепен- ное ужесточение регулирования заста- вило организации инвестировать в защиту, внедрять зрелые процессы и поддерживать высокий уровень готовности к атакам. В результате информационная безопасность первой накопила практический опыт управле- ния цифровыми рисками. И этот опыт теперь становится фун- даментом безопасного внедрения искус- ственного интеллекта. Поэтому, когда бизнес начинает искать способы конт- ролировать риски использования ИИ, он неизбежно обращается к тем подхо- дам, которые информационная безопас- ность вырабатывала последние десять- пятнадцать лет. ИИ наносит удар К моменту, когда информационная безопасность уже выработала зрелые подходы к управлению рисками цифро- вой трансформации, бизнес столкнулся с новым ускорителем изменений – искусственным интеллектом. Сам по себе ИИ не является новой технологией. Еще в 1970-х появились экспертные системы, позже развивались нейронные сети, выходили фундамен- тальные работы по искусственному интеллекту. Однако десятилетиями раз- витие шло эволюционным путем. Ситуа- ция изменилась с появлением больших языковых моделей. ChatGPT, а затем целая волна новых LLM показали, что искусственный интеллект способен за считанные годы изменить привычные подходы к разработке программного обеспечения, анализу данных и органи- зации бизнес-процессов. Во многом эта ситуация напоминает цифровую трансформацию периода пандемии. Тогда компании были вынуждены в ускоренном режиме пере- ходить в цифровую среду – сегодня они столь же быстро внедряют ИИ. И вновь вопрос заключается не в том, использовать искусственный интеллект или нет, а в том, как сделать это без- опасно и без ущерба для непрерывно- сти бизнеса. И снова именно информационная без- опасность оказалась отраслью, которая уже обладала необходимыми подхода- ми. Альтернативных практических мето- дик управления столь быстрыми техно- логическими изменениями пока просто не существует. Главная опасность заключается вовсе не в гипотетическом скайнете, она гораздо прозаичнее: искусственный интеллект резко снизил стоимость слож- ных атак. Для проведения фишинговых кампаний, написания вредоносного кода, поиска уязвимостей или подго- товки социальной инженерии уже не требуется команда высококвалифици- рованных специалистов. Достаточно базовых навыков и современных ИИ- инструментов, способных сопровождать исполнителя практически на всех этапах атаки – от разведки до эксплуатации уязвимости. В результате злоумышлен- ники получили возможность масштаби- ровать свои операции за счет исполни- телей, которые еще несколько лет назад просто не обладали бы необходимой квалификацией. Ответ на этот вызов снова пришлось искать у информационной безопасности. К тому моменту в ее распоряжении уже находились решения, использующие искусственный интеллект для анализа поведения пользователей (UEBA), обна- ружения аномалий, защиты конечных точек (EDR/XDR), автоматизации SOC, фильтрации фишинга, поиска уязвимо- стей, анализа кода и защиты данных. По сути, ИИ впервые стал классической технологией двойного назначения: одни и те же алгоритмы одновременно уси- ливают и защиту, и нападение. И поэтому внедрение ИИ в информа- ционной безопасности сегодня идет быстрее, чем в большинстве других отраслей. Здесь новые модели не являются экспериментом – они еже- дневно проходят проверку в противо- стоянии с реальными атаками. Более того, многие архитектуры искусствен- ного интеллекта получили широкое рас- пространение именно благодаря зада- чам ИБ. Например, рекуррентные ней- ронные сети (RNN) и модели долгой краткосрочной памяти (LSTM) уже много лет применяются для анализа журналов событий, сетевого трафика и поведен- ческих аномалий. На практике инфор- мационная безопасность давно оцени- вает не абстрактный потенциал искус- ственного интеллекта, а эффективность конкретных алгоритмов в реальных сце- нариях защиты. Еще одним следствием массового внедрения ИИ стал взрывной рост популярности вайб-кодинга. Современ- ные инструменты вроде Claude Code, Cursor или Codex позволяют создавать большие программные проекты значи- тельно быстрее, чем это было возможно всего несколько лет назад. Однако вме- сте со скоростью разработки выросло и количество уязвимого кода. На первых этапах компании были готовы мириться с этим, отдавая приоритет скорости разработки и концепции AI-first. Но очень быстро выяснилось, что стоимость последующего исправления ошибок значительно превышает экономию на безопасной разработке. Дополнительным сигналом стали исследования, показавшие, что совре- менные модели способны автоматиче- ски находить ранее неизвестные уязви- мости в популярных программных про- дуктах. Это означает, что теми же инструментами могут пользоваться и злоумышленники. Поэтому безопасная разработка вновь стала обязательной частью процесса создания программ- ного обеспечения, а информационная безопасность – необходимым участни- ком внедрения ИИ. Этим же объясняется стремление крупных организаций разворачивать собственные языковые модели. Даже обычный пользовательский запрос спо- собен раскрыть особенности внутренних процессов компании, а передача исход- ного кода во внешние сервисы создает дополнительные риски компрометации интеллектуальной собственности и появления новых векторов атак. По мере развития ИИ контроль над данны- ми становится одним из ключевых фак- торов информационной безопасности. Одна мысль в заключение Когда компания начинает внедрять ИИ, ей не нужно изобретать новую методологию управления рисками. Она уже существует – это зрелые практики информационной безопасности: риск- ориентированный подход, непрерывный мониторинг, управление доступом, Human-in-the-Loop, безопасная разра- ботка, оценка зрелости процессов. Поэтому не ИБ надо учиться у искус- ственного интеллекта, а бизнесу стоит учиться внедрять ИИ у информационной безопасности. l • 83 ИИ-АССИСТЕНТЫ ДЛЯ ИБ www.itsec.ru Ваше мнение и вопросы присылайте по адресу is@groteck.ru