Кібербезпека

Компанії більше бояться AI-загроз, ніж традиційних кіберризиків

E

Eric Geller

3 хв читання

Аналітик кібербезпеки в операційному центрі, що працює з традиційними загрозами, на фоні екранів з візуалізаціями AI-загроз.

Зміна пріоритетів у кібербезпеці

Компанії висловлюють більшу стурбованість щодо загроз, що походять від штучного інтелекту, ніж щодо традиційних кібернебезпек. Це, за словами дослідників фірми з безпеки Arctic Wolf, може завадити компаніям належним чином підготуватися до атак, з якими вони, найімовірніше, зіткнуться.

Приблизно третина організацій зазначила, що ШІ очолює їхній список кібербезпекових проблем. Водночас занепокоєння щодо шкідливого програмного забезпечення, крадіжки облікових даних та неправильних конфігурацій хмарних сервісів знизилося порівняно з показниками 2025 року. Arctic Wolf попереджає, що така «неправильна пріоритизація» може відволікати керівників від більш знайомих бізнес-ризиків. У звіті наголошується, що ці традиційні проблеми залишаються актуальними, і завдання лідерів безпеки полягає в одночасній розробці та впровадженні планів захисту як від нових (пов'язаних з ШІ), так і від історичних ризиків.

Парадокс впевненості та інцидентів

Звіт Arctic Wolf також виявив потенційно парадоксальний висновок: 63% організацій повідомили про принаймні один кіберінцидент за останні 12 місяців. При цьому 29% були впевнені, що не мали інцидентів. Водночас 53% опитаних бізнес-лідерів висловили високу впевненість у здатності своїх команд безпеки встигати за ландшафтом загроз, а 43% були дещо впевнені, що загалом становить майже 100% впевненості.

Цікаво, що рівень впевненості виявився вищим в організаціях, які пережили інцидент: 57% лідерів таких компаній були дуже впевнені у своїх фахівцях з безпеки, порівняно з 47% лідерів компаній, які не постраждали. Кіберінциденти, про які повідомили компанії, не були незначними: майже половина постраждалих підприємств зазнали щонайменше двох тижнів втрати продуктивності, а приблизно кожна десята жертва пережила щонайменше два квартали збоїв.

Впровадження ШІ в кібербезпеку та обережність

Компанії активно інвестують у автоматизацію на базі ШІ для підтримки своїх фахівців з безпеки. Майже половина компаній перебуває на ранніх стадіях інтеграції ШІ у свої програми кібербезпеки, 22% вже обмежено розгорнули ШІ, а 34% мають зрілі впровадження.

Бізнес висловив високу впевненість у здатності ШІ допомагати людям у завданнях безпеки. Більшість респондентів вважають, що ШІ з часом перевершить людей у всьому: від ідентифікації загроз до надання контексту та зменшення хибних спрацьовувань. Однак агентний ШІ все ще викликає обережність. Блокування шкідливих IP-адрес та доменів було єдиною діяльністю, яку більшість компаній дозволяли виконувати ШІ-агентам. Компанії повідомили про недовіру до ШІ-агентів через відсутність людської інтуїції, їхню випадкову неточність та проблеми конфіденційності, пов'язані з неконтрольованим доступом до даних.

Звіт Arctic Wolf базується на опитуванні 1350 лідерів ІТ та безпеки з 13 галузей у США та 17 інших країнах.

Що це означає для розробників

Компанії активно інвестують у автоматизацію на базі ШІ та інтегрують його у свої програми кібербезпеки. Це означає, що розробники залучені до створення та впровадження AI-рішень для ідентифікації загроз, надання контексту та зменшення хибних спрацьовувань, а також до розробки агентних ШІ-систем, які поки що використовуються обережно, переважно для блокування шкідливих IP-адрес та доменів.

Ключові факти

  • Компанії більше стурбовані AI-загрозами, ніж традиційними кіберризиками.

  • Приблизно третина організацій вважає AI головною кібербезпековою проблемою.

  • Занепокоєння щодо шкідливого ПЗ, крадіжки облікових даних та хмарних конфігурацій знизилося.

  • 63% організацій пережили щонайменше один кіберінцидент за останні 12 місяців.

  • Майже 100% бізнес-лідерів впевнені у своїх командах безпеки, причому впевненість вища у тих, хто пережив інциденти.

Джерела

КібербезпекаШтучний інтелектРозробка ПЗ

Попередні статті

Концептуальна ілюстрація, що показує потік даних із супутників, конфліктів та вимірювань дітей, які надходять до системи машинного навчання, що прогнозує осередки недоїдання на карті.

Новий інструмент машинного навчання прогнозує спалахи дитячого недоїдання

Дослідники розробили систему машинного навчання, що прогнозує осередки недоїдання за три місяці, допомагаючи урядам та гуманітарним організаціям запобігати кризам.

Концептуальна ілюстрація вимірювання та оптимізації розробки програмного забезпечення за допомогою ШІ

Weave залучає $13.5 мільйонів для вимірювання продуктивності ШІ-кодингу

Стартап Weave, випускник Y Combinator, залучив $13.5 мільйонів для розробки програмного забезпечення, що вимірює продуктивність ШІ-інструментів та інженерів, борючись з "токенмаксінгом".

Наступні статті

Концептуальна ілюстрація, що показує застосування математичної строгості та формальної верифікації до логіки ШІ-агента.

Amazon інвестує в Lean для підвищення безпеки та надійності ШІ-агентів

Amazon надає значну фінансову підтримку команді, що стоїть за мовою програмування Lean, з метою посилення безпеки та надійності ШІ-агентів через формальну верифікацію.