Бұл жазба автоматты түрде аударылған. Бастапқы тіл: Орысша
Генеративті AI-нің келуімен және LLM модельдерінің (үлкен тілдік модельдер) кең таралуымен киберқауіпсіздік өзгеріске ұшырайды. Жасанды интеллект қорғаныс құралы да, шабуылдаушылардың қолындағы қару да болды. 2025 жылы бұл енді гипотеза емес, мемлекеттік және жеке құрылымдар тап болатын шындық.
MIT Technology Review мәліметтері бойынша, 2025 жылы фишингтік хаттардың 40% - дан астамы LLM көмегімен жасалады, бұл оларды нақты корреспонденциялардан іс жүзінде ажыратпайды.
Жасанды интеллектті қолданумен байланысты негізгі қауіптер:
- 📌 Фишинг пен әлеуметтік инженерияны автоматтандыру: қызметкерлерге шабуыл жасау үшін жеке хаттарды, дауыстық хабарламаларды және deepfake бейнелерін жасау.
- 📌 Дәстүрлі қорғаныс жүйелерін айналып өту: нейрондық желілер классикалық қолтаңбалы антивирустар танымайтын зиянды кодты жасайды.
- 📌 Captcha, MFA және аутентификация жүйелерін бұзу: компьютерлік көру және тану үлгілері арқылы.
- 📌 Машиналық оқыту үлгілеріне шабуылдар: улану (data poisoning), промт инъекциялары және кірістерді ауыстыру.
Қоңырауларға жауап ретінде ұйымдар AI шешімдерін инциденттерді анықтау және жауап беру жүйелеріне (SOC, SIEM, SOAR) көбірек біріктіруде.
АИ қолданудың ең тиімді бағыттары:
- ✅ Нақты уақыттағы ауытқуларды талдау (UEBA): пайдаланушылар мен құрылғылардың типтік емес әрекеттерін анықтау.
- ✅ Кеңейтілген threat hunting: мінез-құлық корреляциясы арқылы орналастырылғанға дейін шабуылдарды анықтау.
- ✅ Оқиғаларды автоматты түрде жіктеу және басымдық беру: бизнес контекстін және Mitre ATT&CK ескере отырып.
- ✅ Алдыңғы оқиғаларды талдау негізінде Remediation бойынша ұсыныстарды автогенерациялау.
Gartner мәліметтері бойынша, 2026 жылға қарай ұйымдардың 60% - дан астамы қауіп-қатерді анықтау механизмдерін күшейту үшін AI пайдаланады.
- Киберқауіпсіздік профиліне AI тәуекелдерін қосыңыз. PROMT инъекциясы, зиянды сценарийлерді құру, модельдерді бұзу — бұл нақты қауіптер.
- Ұйым ішінде LLM пайдалануды бақылау. ChatGPT, Gemini және басқа модельдерді пайдалану үшін ішкі саясаттарды жасаңыз.
- Барлық AI қызметтерін және қосылған API интерфейстерін тыңдаңыз. Бұлтты интеграциялар мен үшінші тарап әзірлемелеріне ерекше назар аударылады.
- Ai Threat Intelligence құралдарын енгізу. Жаңа платформалар шабуылдаушы промттарды құру үшін қоғамдық LLM-ді теріс пайдалануды бақылауға мүмкіндік береді.
- Қызметкерлерді оқытуды жүргізу. Тақырыптар: deepfake-тен қорғау, әлеуметтік шабуылдарға қарсы тұру, AI құралдарын саналы түрде пайдалану.
КИБЕРҚАУІПСІЗДІКТЕГІ AI-бұл жаңа шындық. Оны қаскүнемдерден бір қадам алда қолдана алатын адам жеңеді. Бүгінгі таңда AI-Augmented Security-ті енгізіп жатқан компаниялар өздерін қорғап қана қоймай, қауіптердің жаһандық өсуі аясында бәсекелестік артықшылық жасай алады.
#Astanahub #Cybersecurity #AIsecurity #AI #ақпараттыққауіпсіздік #LLM #MITRE #SOC #SOAR # ZeroTrust #Aiincyber #Dataprotection #DigitalKazakhstan
С приходом генеративного ИИ и повсеместным распространением LLM-моделей (Large Language Models), кибербезопасность переживает трансформацию. Искусственный интеллект стал одновременно и инструментом защиты, и оружием в руках злоумышленников. В 2025 году это уже не гипотеза, а реальность, с которой сталкиваются как государственные, так и частные структуры.
Согласно MIT Technology Review, в 2025 году уже более 40% фишинговых писем создаются с помощью LLM, что делает их практически неотличимыми от реальных переписок.
Ключевые угрозы, связанные с использованием ИИ:
- 📌 Автоматизация фишинга и социальной инженерии: генерация персонализированных писем, голосовых сообщений и deepfake-видео для атак на сотрудников.
- 📌 Обход традиционных систем защиты: нейросети создают вредоносный код, не распознаваемый классическими сигнатурными антивирусами.
- 📌 Взлом CAPTCHA, MFA и систем аутентификации: с помощью компьютерного зрения и моделей распознавания.
- 📌 Атаки на модели машинного обучения: отравление (data poisoning), инъекции промтов и подмена входных данных.
В ответ на вызовы организации всё чаще интегрируют AI-решения в системы обнаружения и реагирования на инциденты (SOC, SIEM, SOAR).
Наиболее эффективные направления применения ИИ:
- ✅ Анализ аномалий в реальном времени (UEBA): определение нетипичных действий пользователей и устройств.
- ✅ Расширенный threat hunting: выявление атак до их развертывания с помощью поведенческой корреляции.
- ✅ Автоматическая классификация и приоритизация инцидентов: с учётом бизнес-контекста и MITRE ATT&CK.
- ✅ Автогенерация рекомендаций по remediation на основе анализа предыдущих инцидентов.
🔗 Согласно Gartner, к 2026 году более 60% организаций будут использовать ИИ для усиления механизмов обнаружения угроз.
- Включить ИИ-риски в профиль киберрисков. Промт-инъекции, генерация вредоносных сценариев, компрометация моделей — это реальные угрозы.
- Контролировать использование LLM внутри организации. Создайте внутренние политики по использованию ChatGPT, Gemini и других моделей.
- Аудировать все ИИ-сервисы и подключенные API. Особое внимание — к облачным интеграциям и сторонним разработкам.
- Внедрить инструменты AI Threat Intelligence. Новые платформы позволяют отслеживать злоупотребление публичными LLM для генерации атакующих промтов.
- Проводить обучение сотрудников. Темы: защита от deepfake, противодействие социальным атакам, осознанное использование ИИ-инструментов.
ИИ в кибербезопасности — это новая реальность. Побеждает тот, кто умеет использовать его на шаг впереди злоумышленников. Компании, которые уже сегодня внедряют AI-Augmented Security, смогут не только защититься, но и создать конкурентное преимущество на фоне глобального роста угроз.
#Astanahub #Cybersecurity #AIsecurity #ИИ #информационнаябезопасность #LLM #MITRE #SOC #SOAR #ZeroTrust #AIinCyber #DataProtection #DigitalKazakhstan
Бөлісу
