ИИ в кибератаках: как хакеры используют нейросети

Количество подтвержденных киберинцидентов в российских компаниях в первой половине 2026 года превысило отметку в 17 тыс., что на 17% больше, чем за аналогичный период прошлого года.

Такие данные приводятся в исследовании группы компаний "Солар". Центр мониторинга и отражения кибератак Solar JSOC в первом полугодии 2026 года выявил 742 тыс. подозрений на подобные инциденты. Это на 40% больше, чем годом ранее. Часть этого роста эксперты связывают с использованием искусственного интеллекта злоумышленниками.

Мировая картина похожа, хотя цифры расходятся из-за методик подсчета. При этом рост фиксируют все. Forescout - платформа контроля сетевого доступа - насчитала рост числа заявленных атак программ-вымогателей на 25%, до 4544 случаев, Flashpoint - на 45%, до 6256 публикаций о жертвах атак. По данным IBM, каждая четвертая вредоносная утечка была связана с ИИ, что на 56% больше, чем годом ранее.

Речь идет не об отдельных громких взломах, а о смене парадигмы. Когда ИИ удешевляет разведку, фишинг и написание вредоносного кода, под удар попадают компании, которые раньше были неинтересны хакерам.

Искусственный интеллект в кибератаках появился не вчера: признаки его применения для создания вредоносного ПО эксперты находили при расследованиях еще в 2025 году. Однако 2026 год характеризуется массовым применением ИИ со стороны киберпреступников. Он позволяет автоматизировать почти всю цепочку атаки: от сбора сведений о жертве и персонализации фишинга до поиска уязвимостей и создания вредоносного кода. ИИ-агенты - программы, которые самостоятельно выполняют последовательность действий, - проверяют уязвимости и собирают эксплойты - программы, использующие брешь для проникновения, - в реальном времени. Код при этом может меняться прямо во время атаки.

Сегодня под удар попадают компании, которые раньше были неинтересны хакерам

Структура инцидентов также изменилась. По данным "Солар", доля сетевых атак и разведки среди подтвержденных случаев выросла с 3% до 24%, а на вредоносное ПО пришлось 53% - на 2% больше, чем годом ранее. Остальные 23% составили утечки данных, несанкционированный доступ и другие типы инцидентов. Преступники научились маскировать активность под публичные ИИ-агенты вроде ChatGPT, DeepSeek или Claude, и команды выглядят как обычные действия пользователей. Solar AURA - система мониторинга внешних угроз - отметила переток фишинговых сайтов в доменные зоны, где автоматизация ускоряет регистрацию.

Руководитель продукта "Гарда AI Security" Денис Каракай отмечает, что ИИ заметно расширил поверхность атаки: "Помимо внешних угроз - фишинговых сообщений и автоматизированного поиска уязвимостей, поставленных на конвейер, - теперь появились внутренние риски, связанные с самим запросом к модели или ее ответом. ИИ стал получать доступ к корпоративным данным, API и внутренним системам, а ИИ-агенты способны самостоятельно выполнять действия. Поэтому фокус защиты смещается от простой фильтрации контента к контролю прав, действий агентов и их взаимодействия с информационными системами".

Однако не стоит переоценивать возможности современных моделей. ИИ пока не способен самостоятельно изобретать принципиально новые методы и каким-то уникальным образом обходить существующие системы защиты. В большинстве случаев он опирается на уже известные техники и инструменты. Многие сценарии, которые сегодня связывают с ИИ, существовали задолго до появления этой технологии.

"Правильнее говорить не о появлении совершенно новой категории киберугроз, а о появлении нового автономного участника атак. Его ключевое преимущество - способность "работать" значительно быстрее человека, обрабатывать большие объемы информации и одновременно выполнять множество задач. Именно масштабирование уже известных угроз сегодня представляет наибольший практический риск", - говорит руководитель Kaspersky GReAT в России Дмитрий Галов.

Сегодня большие языковые модели (LLM) используют и хакеры, и специалисты в области кибербезопасности, но единого мнения относительно того, кто получает от использования ИИ большее преимущество, нет.

"ИИ усиливает не только атакующую, но и защищающуюся сторону, которая использует технологию для анализа событий, выявления аномалий, поиска уязвимостей, автоматизации реагирования на инциденты и в других задачах. Поэтому говорить о безусловном преимуществе какой-либо одной стороны пока преждевременно. Российские организации за последние годы накопили значительный практический опыт противодействия масштабным кибератакам, в том числе тем, в которых злоумышленники применяют ИИ. Поэтому сегодня речь идет прежде всего о дальнейшем совершенствовании уже работающих механизмов защиты и о грамотном использовании самого ИИ", - уверен Галов.

При этом Денис Каракай считает, что на текущем этапе преимущество, скорее, получила атакующая сторона: "LLM и особенно ИИ-агенты создают новые точки воздействия и позволяют масштабировать атаки на данные и бизнес-процессы. Защищающаяся сторона тоже получает новые инструменты, но ей приходится одновременно перестраивать архитектуру безопасности под совершенно новый класс рисков. Это уже не только задача классических средств ИБ".

И хотя однозначного победителя сегодня нет, асимметрия уже существует. Атакующей стороне достаточно одной лазейки, а защищающейся необходимо закрыть все направления, включая собственные ИИ-системы.