Искусственный интеллект (ИИ) — это как компьютерные технологии 90-х. Тогда все были в восторге, рвались внедрять новшества, а потом оказалось, что без должной кибербезопасности это может обернуться настоящей бедой. В декабря 2025 года ФСТЭК (Федеральная служба по техническому и экспортному контролю) впервые включила ИИ в свой банк данных угроз. Теперь все разработчики программного обеспечения для государственных систем и критически важной инфраструктуры обязаны учитывать эту новую реальность. Российский бизнес, особенно в сфере нейронных сетей, ощутил последствия: искусственный интеллект может не только ускорить процессы, но и создать новые уязвимости, через которые активно действуют хакеры. Давайте разберемся более подробно, не скрывая к сложностей.
Подпишись на наш телеграм, чтобы быть в курсе событий: https://t.me/astralot_ai
Задачи, решаемые технологией ИИ
ИИ и нейронные сети способны решать множество задач в бизнесе: от автоматизации рутинных процессов до предсказательной аналитики. Однако ФСТЭК ясно дала понять, что это не универсальное решение, а потенциальный источник угроз. Среди ключевых задач, где ИИ занимает важное место, следует отметить:
- Обработка больших данных: Нейронные сети анализируют большие объемы данных, обучаются на них и дают прогнозы по таким показателям, как продажи, риски и логистика.
- Генерация контента: Чат-боты, тексты, изображения — все это возможно благодаря LLM-моделям (large language models).
- Автоматизация процессов: В финансовом секторе это может быть кредитный скоринг, а в банковской сфере — обнаружение мошенничества.
- Критическая инфраструктура: В данной области ИИ управляет производственными процессами, где ошибка может стать катастрофической.
Теперь эти сценарии находятся под пристальным вниманием регулятора. ФСТЭК включила в свои рекомендации риски, связанные с моделями машинного обучения, датасетами, моделями RAG (когда ИИ получает данные из внешних источников) и LoRA-адаптерами (которые помогают настроить большие модели под конкретные задачи). Хакеры используют уязвимости в этих областях для атак, например, отравляя данные, внедряя бэкдоры или используя простые текстовые инъекции, чтобы вывести из строя модель. По данным, до 50% российских компаний уже столкнулись с подобными инцидентами.
Особенности технологии ИИ
Что же касается самой технологии и ее особенностей, стоит отметить, что ИИ — это не магия, а математические модели, обученные на огромных объемах данных. Нейронные сети имитируют работу человеческого мозга: слои нейронов обрабатывают данные и формируют выходную информацию. Однако у этой технологии есть свои особенности: дата-центричность — эффективность зависит от качества датасетов; «черный ящик» — мало кто знает, как именно модель принимает решения, что приводит к уязвимостям к манипуляциям со стороны злоумышленников.
Для бизнеса в России привлекательность ИИ велика: он ускоряет множество процессов, снижает издержки и может масштабироваться. Тем не менее выглядеть это слишком оптимистично не стоит: с марта 2026 года вступает в силу приказ №117, который требует защиты ИИ-систем в госсекторах, а стандарт по безопасной разработке ИИ должен выйти до конца 2025 года. Многие клиенты видят в ИИ спасение от рутинной работы, однако риски, такие как утечки данных, «галлюцинации» (когда ИИ может выдать ложные сообщения, выглядящие convincingly) и атаки, фактически превращают его в минное поле.
Если говорить о применении ИИ в бизнесе, то важно понимать, какие подвохи могут вас поджидать. ФСТЭК выделила несколько ключевых уязвимостей:
- Модели ML: Хакеры могут отравить обучающие данные, и в результате ИИ будет принимать неверные решения. В производственной сфере это может саботировать процесс.
- Датасеты: 75% компаний опасаются утечек конфиденциальной информации о клиентах, интеллектуальной собственности и финансовых данных.
- RAG: Использование внешних источников для получения информации создает риск дезинформации и фальсификаций. В 2025 году количество атак с использованием deepfake технологий значительно возросло, позволяя мошенникам выдавать себя за руководителей.
- LoRA-адаптеры: Эти инструменты позволяют легко адаптировать модели к специфическим задачам, но и взломать их становится проще — злоумышленники могут добраться до секретной информации с помощью текстовых инъекций.
Преимущества ИИ-приложений
В России ИИ активно используется в различных секторах: банки применяют его для скоринга, ритейлеры — для рекомендаций, производственные компании — для предсказательной аналитики. Однако исследования показывают, что около 85% проектов по внедрению ИИ сталкиваются с неожиданными проблемами в процессе реализации.
Теперь перейдем к преимуществам, которые предоставляют ИИ-приложения, однако с оговорками в сфере кибербезопасности. Среди преимуществ можно выделить:
- Скорость и масштабируемость: ИИ способен обрабатывать огромные объемы данных за короткий срок. Это особенно полезно в области логистики и финансов, где прогнозы потоков наличности становятся более точными. Экономия на издержках может составлять 30-50%.
- Автоматизация рутинных задач: Освобождение сотрудников от рутинных задач, таких как скрининг резюме в HR или персонализация услуг в маркетинге, позволяет бизнесу расти без необходимости в массовом увеличении числа сотрудников.
- Предиктивность: Нейронные сети могут выявлять закономерности, которые могут быть незаметны для человека, что особенно важно в критической инфраструктуре, где предотвращение сбоев — ключевая задача. Но безопасность — неотъемлемая часть этого процесса, иначе система оказывается под угрозой.
- Конкурентное преимущество: Те компании, которые первыми освоят безопасные ИИ-технологии, имеют все шансы обойти своих конкурентов. ФСТЭК посылает сигнал — настало время менять процессы, пока не стало поздно.
Итак, ИИ эффективно применяется в сферах, где данные имеют первостепенное значение. В большинстве случаев это касается нефтегазового сектора, банковского дела и ритейла. Но нужно помнить, что Россия отстает в развитии ИИ, и только соблюдение стандартов ФСТЭК может помочь догнать мировые тренды.
Создавая ИИ-системы, не стоит дожидаться того момента, когда ФСТЭК постучится в ваш офис. Предлагаю подробный план действий на 2026 год для любого бизнеса, рассматривающего внедрение ИИ:
- Модели угроз: Используйте Базу данных угрожающих факторов ФСТЭК для моделирования угроз. Проверьте датасеты на наличие возможных манипуляций и обучающие модели — на предмет галлюцинаций.
- Внедрение DevSecOps: Постройте инфраструктуру с акцентом на безопасность. Следуйте принципам Zero Trust, используя SIEM и контроль над промптами. Тестируйте системы на предмет промпт-инъекций.
- Обучение команды: Справиться с недоверием — 40% успеха. Проводите регулярные аудиты и не позволяйте ИИ принимать ключевые решения без участия человека.
- Выбор партнеров: Избегайте самостоятельной разработки ИИ — процент неудач велик. Ищите надежных поставщиков с сертификатами ФСТЭК и проверяйте их на уязвимости по системам LoRA/RAG.
- Подготовка к проверкам: Если ваша компания задействована в критической инфраструктуре, обратите внимание на соответствующие протоколы и акты категоризации. С 2026 года ждите проверок по приказу №117.
- Мониторинг рисков: Убедитесь, что у вас есть системы контроля за утечками информации (75%), предвзятости (40%) и несанкционированного доступа. Регулярно проводите аудит данных.
Наш телеграмм-канал: t.me/astralot_ai
Подводя итог, ИИ — это настоящий прорыв, который может стать ключом к успеху для бизнеса, но только при должной кибербезопасности. Важно осознавать риски и заранее предпринимать меры, чтобы избежать проблем в будущем.