Безопасная эксплуатация

В 2026 году ландшафт безопасности ИИ претерпит фундаментальную перестройку. В ответ на глобальную нехватку кадров в области кибербезопасности, которая составляет до 4,8 миллиона человек, организации массово внедряют интеллектуальные системы ИИ с высокими привилегиями, работающие круглосуточно и без выходных, и становятся мишенью для злоумышленников. Однако эти автономные системы также быстро становятся объектом внимания злоумышленников. По прогнозам ведущих организаций по безопасности, таких как Palo Alto Networks, Moody's и CrowdStrike, к 2026 году интеллектуальные системы искусственного интеллекта станут самой большой внутренней угрозой, с которой столкнутся предприятия. Традиционные системы защиты дают сбой, поэтому возникла необходимость в новых системах управления и архитектурах защиты.

В данной статье в качестве основы взята матрица угроз безопасности ИИ, и на основе зрелой методологии ATT&CK систематически рассматриваются угрозы безопасности, с которыми сталкиваются системы ИИ на протяжении всего жизненного цикла, включая отравление данных, извлечение моделей, утечку конфиденциальной информации, вражеские образцы и ключевые методы атаки, такие как внедрение слов-ключей, а также предлагаются соответствующие стратегии защиты и решения для посадки предприятий, чтобы обеспечить инженеров ИИ, инженеров безопасности и CSO профессиональными техническими средствами. Ссылка.

OpenGuardrails - это первая полная платформа безопасности с открытым исходным кодом корпоративного уровня, поддерживающая 119 языков, унифицированную архитектуру LLM, настраиваемые политики чувствительности и развертывание в нескольких облаках. В этом отчете представлен глубокий анализ основных технических инноваций, сценариев применения, моделей развертывания, сравнительного анализа производительности и будущего развития, а также рекомендации по обеспечению соответствия требованиям безопасности для приложений искусственного интеллекта в регулируемых отраслях, таких как финансы, здравоохранение и юриспруденция. Анализируя настраиваемые политики OpenGuardrails, эффективную модель и инфраструктуру производственного уровня, авторы раскрывают направление развития следующего поколения ИИ-систем безопасности.

Искусственный интеллект (ИИ) меняет парадигму защиты и нападения в сфере безопасности. Злоумышленники используют ИИ для масштабной генерации реалистичных фишинговых сообщений, клонирования голосов руководителей, обнаружения незащищенной инфраструктуры ИИ и автоматизации проникновения. Защитники, в свою очередь, используют ИИ для более быстрого обнаружения аномалий, классификации предупреждений о рисках и локализации инцидентов. Однако нехватка навыков и неправильно настроенные архитектуры ИИ открывают двери для новых атак. В этом руководстве собрана последняя статистика кибератак с использованием ИИ за 2025 год, данные переведены в влияние на бизнес и предложен приоритетный курс действий, который вы можете реализовать уже в этом году.

Руководители служб безопасности (CSO) столкнулись с беспрецедентной проблемой: системы искусственного интеллекта как усиливают существующие риски, связанные с данными, так и создают совершенно новые угрозы, такие как отравление данных, реинжиниринг моделей и заражение цепочки поставок. Данное руководство опирается на NIST AI Risk Management Framework (AI RMF), Google Secure AI Framework (SAIF) и отраслевые практики, чтобы предоставить CSO действенную систему управления безопасностью данных.

Сосредоточьтесь на том, как MCP может напрямую повлиять на существующую систему безопасности, предоставив ИИ фактическую "власть исполнения". С одной стороны, MCP позволяет ИИ получать доступ к инструментам, базам данных и бизнес-системам по единому протоколу, превращая их в мультиагентов, способных работать с разными системами, а не в пассивных ботов, задающих вопросы и отвечающих на них. С другой стороны, эта возможность опирается на "гибридную идентичность" и авторизацию и аутентификацию по длинным связям, так что четкая идентичность, минимальные привилегии и постоянная проверка, требуемые для нулевого доверия, систематически ослабляются, а скрытые угрозы, такие как отравление контекста, отравление инструментов, атаки на цепочки поставок и т. д., резко возрастают.
В настоящее время управление должно быть перестроено на основе MCP - со шлюзом в качестве концентратора, единой идентификацией, тонкой авторизацией и полным аудитом связей - для того, чтобы раскрыть истинную ценность агентского ИИ без ущерба для безопасности.

Strix представляет собой смену парадигмы в области тестирования кибербезопасности - эволюцию от подхода, ориентированного на ручное проникновение, к многоагентной модели совместной автоматизации. Инструмент обеспечивает полное управление жизненным циклом уязвимости (разведка, эксплуатация, проверка) с помощью автономных интеллектов, управляемых LLM, демонстрируя значительные преимущества по стоимости (снижение затрат более чем на 70%) и по времени (циклы тестирования сократились с недель до часов) по сравнению с традиционными инструментами ручного проникновения и пассивного сканирования. Однако не менее очевидны и его ограничения: успешность эксплуатации уязвимостей "нулевого дня" составляет всего 10-12%, возможности обнаружения уязвимостей бизнес-логики крайне недостаточны, а присущие мультиагентным системам риски безопасности (инъекции подсказок, злоупотребление доверием между агентами) требуют структурированной системы управления.

Многие считают, что влияние ИИ на кибербезопасность проявляется в основном в виде "еще одного более умного инструмента". Но после прочтения сборника, посвященного кибербезопасности с использованием ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе (АТР), можно сделать более основательный вывод: ИИ делает атаки быстрее, дешевле и реалистичнее, а...

Крупные интернет-предприятия в исследовании информационной безопасности предприятия, и постепенно выдвинул концепцию безопасности операций. Для окончательной гарантии потребностей безопасности предприятия, но и в качестве важной ответственности операций безопасности, необходимо закрыть петлю на всех аспектах безопасности предприятия через операции безопасности практиков.

Компания Google выложила в открытый доступ инструмент распознавания файлов с искусственным интеллектом (ИИ) Magika. Magika использует модели глубокого обучения для повышения точности и скорости распознавания типов файлов. Этот инструмент в первую очередь предназначен для использования сотрудниками служб кибербезопасности для более точного обнаружения бинарных и текстовых типов файлов.