Доля различных техник кибератак, в которых хотя бы раз использовался искусственный интеллект, достигла 10% – это вдвое больше [в п.п.], чем в 2024 году, сообщила Positive Technologies.
Чаще всего ИИ применялся для социальной инженерии, поиска и эксплуатации уязвимостей, а также для генерации вредоносного кода. По оценкам экспертов компании, технологию потенциально возможно применить для 62% техник.
Ещё одна линия угроз формируется внутри самих компаний – там, где ИИ внедряется быстрее, чем выстраивается его защита.
Проведение полностью автономных кибератак сегодня недоступно даже для наиболее продвинутых моделей. Технология не заменяет хакера, а становится дополнительным инструментом в его руках: помогает автоматизировать, масштабировать и усложнять отдельные этапы атаки. При этом наибольшую выгоду от ИИ получают не новички, а профессиональные APT-группировки и отдельные квалифицированные злоумышленники.
Со ссылкой на Microsoft сообщается, что в фишинговых атаках получатель открывает ссылку в письме, сгенерированном ИИ, в 54% случаев — это в 4,5 раза чаще, чем в сообщениях, которые пишут люди. Доля таких писем в общем потоке в 2025 году составляла около 4%, но в период новогодних и рождественских праздников возрастала до 40–50%. Единственной по-настоящему массовой областью применения ИИ в кибератаках является создание дипфейков: за 2023–2025 годы их число увеличилось в 16 раз.
За последние пять лет количество раскрываемых уязвимостей выросло на 263%. Для поиска недостатков безопасности злоумышленники применяют не только универсальные большие языковые модели, но и платформы для тестирования безопасности на основе ИИ. Опасность для компаний связана прежде всего с тем, что ИИ сокращает разрыв между раскрытием бреши и появлением готового эксплойта, эксплуатирующего уязвимость.
В начале 2026 года был зафиксирован первый пример вредоносной программы, почти полностью разработанной с помощью языковой модели за сравнительно короткое время.
Только половина компаний выстраивает защиту вокруг генеративного искусственного интеллекта. При этом каждый третий сотрудник обращается к неконтролируемым ИИ-инструментам в обход корпоративных политик безопасности — эта практика известна как «shadow AI». Именно с ней связывают утечки данных 20% пострадавших организаций. При этом средний ущерб от такого инцидента примерно на 200 тысяч долларов выше, чем от других утечек, — из-за усложненного реагирования.
Свои риски несёт и ИИ-разработка («AI-driven»). Современные модели достигли 95% точности по синтаксису генерируемого кода, но продолжают допускать ошибки и недостатки в части безопасности: в половине случаев в нём присутствуют известные уязвимости. К этому добавляются атаки на саму ИИ-инфраструктуру. За 2025 год число обнаруженных в ней брешей превысило 2 тысячи — это на треть больше, чем годом ранее. Отдельный класс рисков формируют ИИ-агенты, которым делегируют доступ к внутренним системам: их ошибки уже становились причиной утечек и удаления данных.
Однако значительная часть успешных атак с применением ИИ опирается не на принципиально новые подходы, а на классические недостатки безопасности. Так, по результатам пентестов, проведенных командой Positive Technologies, проблемы с парольной политикой встречаются у 97% российских компаний, а устаревшее ПО с известными уязвимостями на периметре — у 80%. Именно такие слабые места становятся первыми целями автоматизированного поиска.
