Как командам безопасности адаптироваться и перехитрить кибератаки с ИИ

Изменение стратегий кибератак

Кибератаки перестали быть ручными и линейными процессами — сейчас их ведёт искусственный интеллект. Злоумышленники создают полиморфное вредоносное ПО, автоматизируют разведку и обходят защиту быстрее, чем команды безопасности успевают реагировать. Это происходит уже сегодня.

Ограничения традиционной защиты

Большинство систем безопасности остаются реактивными, опираясь на известные индикаторы компрометации, исторические модели атак и оценки серьезности, которые не всегда отражают реальную ситуацию. В результате команды перегружены объёмом оповещений, а не полезной информацией, что даёт злоумышленникам преимущество.

Почему традиционная приоритизация уязвимостей неэффективна

Рынок кибербезопасности долгое время использует оценки риска вроде CVSS для определения приоритетов исправления. Однако эти оценки не учитывают, насколько уязвимость доступна, достижима или эксплуатируема в реальной инфраструктуре. Из-за этого команды тратят время на исправление неэксплуатируемых уязвимостей, в то время как злоумышленники находят цепочки из упущенных слабостей.

Проблемы разрозненных инструментов защиты

SIEM, EDR, VM и CSPM работают раздельно, что создаёт разрозненную картину и слепые зоны. Злоумышленники с ИИ используют эти пробелы, обходя защиту.

Уход от сигнатурного обнаружения

Традиционные методы обнаружения на основе статических сигнатур и правил теряют эффективность против атак с ИИ. Полиморфное ПО меняет структуру при каждом запуске, а фишинговые письма, сгенерированные ИИ, имитируют стиль руководства, позволяя угрозам обходить сигнатурные средства.

Усиление регуляторных требований

SEC в США и DORA в ЕС требуют от компаний в реальном времени раскрывать информацию о киберинцидентах и управлять рисками непрерывно. Большинство организаций пока не готовы к таким изменениям и не способны в реальном времени оценивать эффективность защиты против быстро меняющихся угроз ИИ.

Проблемы модели приоритизации угроз

Статические системы оценки риска не учитывают контекст эксплуатируемости уязвимостей, что приводит к неэффективному распределению ресурсов. Команды исправляют низкоприоритетные или неэксплуатируемые уязвимости, в то время как злоумышленники используют цепочки слабых мест. Важно понимать поведение атакующего и потенциальные пути атаки.

Прогрессивный подход через моделирование путей атаки

Непрерывная валидация безопасности и симуляция путей атаки позволяют выявить, как злоумышленники могут комбинировать уязвимости, неправильные настройки и слабости в идентификации для достижения критичных ресурсов. Это помогает сосредоточиться на реальных угрозах, а не на изолированных уязвимостях.

Рекомендации для руководителей безопасности

• Внедрять непрерывные симуляции атак: использовать ИИ для эмуляции действий реальных атакующих на постоянной основе.
• Приоритизировать эксплуатируемость, а не только серьёзность: добавлять в модели анализа пути атаки и контекст.
• Объединять данные безопасности: централизовать информацию из SIEM, CSPM, EDR и VM для комплексного анализа.
• Автоматизировать проверку защиты: применять машинное обучение для адаптации стратегии обнаружения и реагирования.
• Современный отчёт по киберрискам: переходить на оценку рисков в реальном времени с использованием MITRE ATT&CK.

Преимущества нового подхода

Организации, применяющие непрерывную валидацию и приоритизацию на основе эксплуатируемости, снижают усталость от оповещений, исключают ложные срабатывания и ускоряют реагирование. Такой подход лучше соответствует требованиям регуляторов и оптимизирует использование ресурсов, концентрируя внимание на наиболее опасных угрозах.

Время адаптироваться

Киберпреступность с ИИ — это реальность. Защитникам нужно использовать ИИ, чтобы закрывать пути для атакующих. Важно не просто быстрее исправлять уязвимости, а понимать, какие угрозы действительно важны, непрерывно проверять защиту и соотносить стратегии с поведением реальных атакующих, чтобы вернуть контроль в новых условиях.