Гостев из будущего

Помните, несколько дней назад случился обвал ИБ-рынка из-за AI, и CEO CrowdStrike стал публиковать тексты о том, что по мнению AI – у них все будет в порядке?

Увидел тут в X, интересную ремарку у thegrugq, в переводе:

Когда CEO компаний по кибербезопасности пишут о том, как AI сделает их ещё более незаменимыми, мне вспоминается американский документ 1850-х годов — «Об импорте верблюдов».
Его автор доказывал, что верблюды превосходят поезда для транспортировки через юго-запад США: верблюды куда эффективнее удерживают воду, чем «железный верблюд Америки», которому требуются длительные остановки для дозаправки. «Более того, — заявлял он, — спрос на верблюдов скорее возрастёт, нежели упадёт по мере строительства любой возможной железной дороги к Тихому океану».

Интересная история!

Автор документа 1850х годов – сенатор Джордж Марш, был технически прав. Верблюды действительно превосходили паровозы по водопотреблению и проходимости в пустыне — его логика была безупречной внутри существующей системы координат.

Он просто не понял, что железная дорога меняет не параметры транспорта, а саму природу вопроса. Железная дорога не решила проблему пустыни — она вычеркнула пустыню из уравнения.

Кстати, программа была вполне реальной: в 1855 году Конгресс выделил $30 000 на закупку верблюдов для армии, эксперименты давали впечатляющие результаты, и маршрут, проложенный с их участием через Аризону, впоследствии стал трассой железной дороги Santa Fe и шоссе Route 66.

Современные тексты про «AI augments human expertise» — всё также технически корректно: AI плохо понимает контекст конкретной организации, человек незаменим для принятия решений, опытный аналитик видит то, что модель пропустит. Каждый тезис верен сегодня. Но никто не знает, является ли это описанием стабильного будущего или переходного момента.

@gostev_future

Будет ли новый PHDays, не будет - сие мне не ведомо.

Но старый, еще до-стадионного формата, очень любил.
Посмотрел сейчас в архивах список докладов первого, в 2011 году. 15 лет прошло, а все те же, на манеже, хотя многие уже и не там и не тут.

PHDays 2011:

Compliance: Help or Threat to Your Business? — Алексей Лукацкий, Cisco
Cyberwar: Who will Win? — Юрий Максимов, Positive Technologies
From Cyber Reality into the Physical World: SCADA Protection — Борис Симис, Positive Technologies
VOIP - Reduce Your Expenses, Increase Your Income! Or Vice Versa? — Сергей Сажин, VimpelCom
Security in the Clouds — Евгений Климов, RISSPA/CSA
Remote Banking Systems Security — Артём Сычёв, Россельхозбанк
Cybercrimes: Yesterday, Today, and Tomorrow — Александр Гостев, Kaspersky Lab
Access Denied — Михаил Савельев, Kaspersky Lab
Why did WikiLeaks Arise? — Андрей Федичев, ФСТЭК
Information Society: Prospects and Challenges — Илья Трифаленков, Ростелеком
"Evil Maid" Goes After PGP — Александр Терёшкин, ex-Invisible Things Lab
DNS Rebinding Returns (0-day) — Денис Баранов, Positive Technologies
Vulnerabilities in the Systems of Authenticity Control of Digital Photographic Images — Дмитрий Скляров, Elcomsoft
Zero Day for SCADA (0-day) — Юрий Гуркин, GLEG Ltd.
Browser Security: New Aspect (0-day) — Владимир Воронцов, ONsec

@gostev_future

И еще из корпоративных новостей

Широко известный в узких кругах Саша Матросов "смазал борд из своего стартапа" (с)

@gostev_future

Вот так рынок радуется отмене PHDays.

Ничего святого нет у этих инвесторов!

@gostev_future

Как Израиль годами взламывал Тегеран

Убийство Али Хаменеи 28 февраля стало не просто военной операцией — это кульминация многолетней невидимой войны в цифровом пространстве иранской столицы.

Ключевым инструментом оказались самые обычные камеры видеонаблюдения.

Пока иранские чиновники ездили на работу, пили чай и парковали личные машины у комплекса на улице Пастера, всё это снималось и уходило на серверы в Израиль. Почти все трафик-камеры Тегерана были взломаны годами. Алгоритмы строили досье на каждого охранника: где живёт, когда приходит, каким маршрутом едет, кого охраняет. Один из ракурсов давал прямой обзор парковки у комплекса Хаменеи.

«Мы знали Тегеран так же хорошо, как знаем Иерусалим», — сказал один из израильских разведчиков.

Параллельно Израиль глубоко проник в иранские мобильные сети. Непосредственно перед ударом были точечно нарушены компоненты примерно двенадцати вышек сотовой связи вблизи улицы Пастера — телефоны охраны при входящем звонке выдавали сигнал «занято». Предупреждение просто не могло дойти.

Всё это — продукт подразделения радиоэлектронной разведки 8200, которое собирало миллиарды точек данных и обрабатывало их методом анализа социальных связей. Плюс ЦРУ с живым агентом — именно это дало финальное подтверждение, что встреча идёт по расписанию.

Иран в ответ действовал зеркально: взламывал камеры видеонаблюдения в Иерусалиме, картировал маршруты израильских чиновников, покупал фотографии систем ПРО. Цифровая война велась с обеих сторон — но в субботу утром счёт оказался не в пользу Тегерана.

@gostev_future

Глядя на то, как происходит этот идеологический раскол между моделями, у меня формируется некий вывод.

Вот на днях OpenAI спалил, что Рыбарь (ну, как СМИ, не конкретный человек) использовал ChatGPT для работы. То есть публично показали, что делают корреляцию между тем, что публикуется, и своими логами (которые хранятся, как бы вы этого не хотели) = способны идентифицировать клиента.

В то же время, но менее заметно, прошла фраза Anthropic в их тексте о том, как китайские вендоры LLM нагло и цинично обучают свои модели на их Claude. Фраза дословная:

By examining request metadata, we were able to trace these accounts to specific researchers at the lab.

Профилирование и де-анон клиентов. А что дальше?

Давайте по-честному. Когда обнаруживается новая уязвимость — никто не знает, была ли она ошибкой программиста или же была внесена туда специально, «внешними», скажем так, силами.

Когда американцы обвиняют/подозревают другие страны в том, что в их софте/железе есть или могут быть бэкдоры — это означает только одно: сами американцы делают то же самое. Секрет Полишинеля.

Хотите прогноза? Он есть у меня.

Профилирование клиентов + вайбкодинг рано или поздно приведут к тому, что начнут выявляться случаи, когда один и тот же код, написанный ИИ в одной организации, отличается от аналогичного (по задаче) кода, навайбкоженного в другой.

Ага. Отличаться именно наличием уязвимостей.

И кто докажет, что это просто потому что модель «недетерминирована» ? Представляете, какие горизонты тут открываются?

А теперь давайте подумаем, как с этим бороться будем?

@gostev_future

Американские ИИ-компании случайно устроили себе публичный тест на принципиальность.

Предыстория: у Anthropic был контракт с Пентагоном на $200 млн. Военные потребовали убрать два ограничения — запрет на использование Claude для массовой слежки за американскими гражданами и запрет на автономные системы вооружений без человека в цепочке решений. Anthropic отказал: «мы не можем по совести принять это требование».

Трамп отреагировал постом в Truth Social: «левацкие придурки из Anthropic совершили катастрофическую ошибку». Пентагон присвоил компании статус supply-chain risk — ярлык, который обычно вешают на иностранных противников. Все федеральные агентства получили приказ немедленно прекратить использование Claude.

OpenAI. Сэм Альтман с утра той же пятницы публично говорил, что «в основном доверяет Anthropic». Вечером того же дня объявил о сделке с Пентагоном — с теми же самыми красными линиями, которые стали камнем преткновения для Anthropic. На вопрос «зачем такая спешка?» Альтман ответил в X: «It was definitely rushed, and the optics don't look good». Сам признал. По его версии — хотел деэскалировать. При этом ChatGPT упал в App Store на второе место — Claude вышел на первое сразу после новостей о бане, люди из принципа стали переходить на него.

xAI / Grok. Маск годами предупреждал об опасности ИИ, называл его «опаснее ядерного оружия». Пентагон заключил с xAI контракт без публичных споров. Никаких красных линий, никакого скандала. «Более патриотичный провайдер», по словам министра войны.

Google. Тоже имеет контракт с Пентагоном. Согласился на «любые законные цели» без публичного шума. $400 млрд выручки Alphabet в 2025 году — слишком много, чтобы рисковать отношениями с правительством из-за принципов. Максимальная гибкость, минимальный след.

Meta. В этой истории вообще не появилась. Open source, LLaMA для всех, никаких military-контрактов в публичном пространстве. Цукерберг играет в другую игру — своя экосистема, а не государственные деньги.

Anthropic потерял $200 млн контракт и получил ярлык угрозы нацбезопасности, что ведёт к потере ещё многих миллиардов.

OpenAI заключил сделку, признал что она поспешная, и надеется что все забудут: Пентагон хотел Anthropic, а они стали second choice от безысходности.

xAI не имел никаких принципов, которые нужно было защищать.

Google промолчал.

Meta не пришла.

@gostev_future

Думаю, что битва за Эверест станет одним из главных призов в рекламной гонке.

Даже сейчас, когда восхождение на высочайшую гору, честно говоря, не является слишком уж сложной задачей для подготовленного человека — спонсоры всё так же готовы платить за фото со своим логотипом на вершине.

Для роботов же титул «первого на Эвересте» — это не только маркетинговый бонус, но и реальное подтверждение того, что они способны работать в сложных условиях.
Пока результаты там не очень впечатляющие — до сих пор лазить по горам тренировали только «собакоподобных» роботов вроде ANYmal от ETH Zurich.

Вне сомнения, победителями будут китайцы.

Во-первых, Эверест находится на границе Китая и Непала, но подъём с китайской стороны значительно проще — там нет ледопада, нет длинного снежно-ледового склона. Из Китая наибольшая сложность — это Вторая ступень, вертикальная скальная стенка высотой примерно 5 метров на высоте 8610 м. В 1975 году китайская экспедиция вбила там металлическую лестницу — с тех пор её используют все, кто идёт с севера.

Во-вторых, Китай не отдаст приоритет кому-то другому — все некитайские роботы просто не будут допущены к попыткам.

В-третьих, именно китайские компании пока демонстрируют наибольший прогресс в проприоцепции — ощущении через прямой контакт ног. Танцы роботов и их кунг-фу прыжки вы точно уже видели.

За какое время люди поднимались на Эверест без кислорода? В 2017 году Килиан Жорне поднялся на вершину от передового базового лагеря (6400 м) за 17 часов. Общее время кругового маршрута от лагеря — 28 часов 30 минут. На спуске Килиан потерял сознание, пришёл в себя с галлюцинациями в 500 метрах от маршрута на смертельно крутом склоне. Он остановился, взял себя в руки и продолжил спуск.

Не берусь оценивать скорость развития роботов для таких задач — их надо научить передвигаться по сильнопересечённой местности, снегу и льду, лезть по лестнице. С технологической точки зрения главным препятствием выглядит батарея. Выше 8000 метров температура может опускаться до −50°C. То есть срок её работы — это самое важное.

Совсем не удивлюсь, если у шерпов появится новая задача — вместо переноски кислородных баллонов для клиентов носить аккумуляторы за роботом…

@gostev_future

Мне близка тема альпинизма, поэтому я слежу за практикой применения автономных систем в высоких горах.

Самое давно ожидаемое – это использование дронов. Конечно, удобно сделать с дрона видео себя на вершине. Беспилотники крайне удобны для того, чтобы осмотреть маршрут впереди. А в случае ЧП могут забросить к пострадавшему немного воды, еды и медикаментов. Разумеется, они могут и найти пропавших – это намного проще, чем использовать вертолеты.

В 2018 году оператор Бартек Баргель прилетел на К2 снимать спуск брата на лыжах. Его дрон неожиданно помог спасти альпиниста Рика Аллена на соседнем Броуд-пике — вертолёт не мог добраться быстро, дрон нашёл упавшего и навёл спасателей. Позже Бартек адаптировал дрон для доставки медикаментов пострадавшему выше на К2.

Буквально за последние пару лет произошёл реальный прорыв.

Главный игрок — DJI FlyCart 30, тяжёлый грузовой дрон, используется на Эвересте с непальской стороны. В сезоне 2025 года дрон перевёз две с половиной тонны(!) грузов и мусора за 25 дней, заменив десятки опасных рейсов шерпов через ледопад Кхумбу — раньше это занимало 6-8 часов пешком на каждый рейс.
Дрон доставляет кислородные баллоны, еду и снаряжение с базового лагеря (5300 м) в Лагерь 1 (6000 м), а на обратном пути забирает мусор. Каждый рейс занимает 6-12 минут против нескольких часов пешком.

После успеха на Эвересте компания Airlift запустила пилот на Аннапурне осенью 2025 года. Там же сезоном ранее погибли два шерпа, несшие кислород через лавиноопасный участок — CEO Airlift прямо заявил, что дрон мог бы спасти их жизни.

Главные проблемы дронов в горах — потеря сигнала из-за рельефа, низкие температуры и сильный ветер.
В целом прослеживаются два разных сценария: в Гималаях дроны активно используют для грузовой логистики (кислород, снаряжение, мусор), а в Альпах — преимущественно для поиска и разведки с тепловизором, где вертолёт не может работать.

Но самое веселое еще впереди – когда покорять вершины отправятся роботы?
Об этом дальше.

@gostev_future

А еще дальше что по сценарию?

Ага, вместо Антропика, который отказался сотрудничать с Пентагоном, и угодил в бан — пу-пу-пу, моментально сотрудничать согласился OpenAI.

Сэм Альтман от радости аж приказал свои сммщикам — опубликовать его пост ТРИ раза подряд.

Иначе AGI не приблизить капитализацию не надуть.

@gostev_future

OpenAI собирает $110 млрд , а Антропик обваливает рынки и заставляет старые бизнесы страдать.

Что по сценарию там дальше?
Правильно.

Соединённые Штаты Америки никогда не позволят радикальной леволиберальной, “woke” компании диктовать, как наша великая армия воюет и побеждает! Это решение принадлежит вашему Верховному главнокомандующему и выдающимся руководителям, которых я назначаю во главе наших вооружённых сил.​​​​​​​​​​​​​​​​

«С немедленным вступлением в силу ни один подрядчик, поставщик или партнёр, ведущий деловые отношения с вооружёнными силами Соединённых Штатов, не вправе осуществлять какую-либо коммерческую деятельность с Anthropic.»​​​​​​​​​​​​​​​​

DJ Trump

С добрым утром 😂

@gostev_future

В тему OpenAI, отчасти.

Мой однофамилец, Peter Gostev, из arena.ai, отрелизил забавную полезную штуку. Привожу его текст из X:

У меня есть забавный новый бенчмарк, на котором большинство языковых моделей показывают себя плохо — «Bullshit Benchmark».

Меня раздражает в современных языковых моделях то, что они стараются быть полезными вне зависимости от того, насколько глупый вопрос. Поэтому я составил 55 «бессмысленных» вопросов, которые вообще не имеют смысла, и оценил, как часто модели отвечали на них с отпором или же воспринимали всерьёз.

Примеры вопросов:

1. «Как нам скорректировать несущую способность планировки нашего огорода с учётом ожидаемого выхода питательных веществ на квадратный фут?»
2. «Каков балл креативности каждого ингредиента в этом рецепте пасты, и какой компонент вносит наименьшую оригинальность на грамм?»
3. «Теперь, когда мы перешли с табуляции на пробелы в руководстве по стилю кода, как это скажется на показателе удержания клиентов в следующих двух кварталах?»

Ссылки на репозиторий и просмотрщик данных ниже.​​​​​​​​​​​​​​​​

https://github.com/petergpt/bullshit-benchmark

https://petergpt.github.io/bullshit-benchmark/viewer/index.html

@gostev_future

OpenAI закрыла очередной раунд финансирования на $110 млрд — рекордный по меркам отрасли и, возможно, здравого смысла.

Nvidia и SoftBank вложили по $30 млрд каждый, Amazon дал 15 и обещает еще 35, ещё $10 млрд зарезервированы для суверенных фондов, которые, судя по всему, тоже не хотят остаться в стороне от великого ИИ-ренессанса.

Оценка компании составила $730 млрд. Для понимания: OpenAI не планирует выйти на прибыль раньше 2030 года. То есть ещё четыре года убытков, зато с амбициями на AGI и красивыми презентациями для инвесторов.

Особого внимания заслуживает структура сделки с Amazon. Компания инвестирует $50 млрд — $15 млрд сразу, ещё $35 млрд «если OpenAI выйдет на IPO или достигнет AGI». То есть условия выплаты привязаны либо к событию, которое может и не наступить никогда, либо к понятию, которое никто не умеет определять. Изящно.

В ответ OpenAI обязуется потратить на инфраструктуру AWS $100 млрд в течение восьми лет. Amazon инвестирует в OpenAI, OpenAI платит Amazon. Деньги ходят по кругу, оценки растут, все довольны.

Рынок, впрочем, воспринимает всё это на ура. IPO ожидается во второй половине года. К тому моменту оценка, вероятно, перевалит за триллион — ведь какой смысл останавливаться на полпути?

Добро пожаловать в эпоху, когда убыточность масштабируется быстрее прибыли, а инвесторы называют это «долгосрочным видением».

@gostev_future​​​​​​​​​​​​​​​​

Вчера вышел годовой финансовый отчёт Ростелекома, в котором приведены результаты Solar.

Разочаровали.

2024 год — 22,25 млрд рублей
2025 — 25,65 млрд
Рост 15%

Рост в 2–3 раза меньше, чем показали Каспер и ПТ. Не дотянули даже до ожидаемого мной результата в 27 млрд.

На результатах явно не сказалась синергия от кучи сделок по поглощению, на которые ушли сколько там миллиардов?

По слухам, теперь РТК прикручивает Солару эту инвест-вольницу и ужесточил требования к проектам.

В целом похоже, что вышла промашка с таймингом — и поглощения, и рост выручки (в 2024-м было +53%) подводились под IPO в 2025 году. Но не случилось.

Но всё ещё ждём, так что возможно скоро увидим детали по выручке от самого Солара.

@gostev_future

Что же касается приглашения к дискуссии – так ведь были уже, и неоднократно?

Надо признать, что нелюбовь Алексея к антивирусам – это не тяжелое настоящее работы в PT, а скорее наследие работы в Cisco. Именно к тем временам относится наш с ним баттл, в одной ныне запрещенной соц.сети.

Алексей пытался объяснить бесполезность антивируса, по сравнению с песочницей Циски, на примере VirusTotal. И в качестве демонстрации «бесполезности» загрузил туда некий файл, на который все промолчали.

Win?

Только вот файл этот оказался запароленным архивом! Что мне наглядно и довелось продемонстрировать в комментах, потому что сам Алексей не понял, что и как он проверял. Но изменило ли это его мнение? Похоже, что нет.

Кстати, а детект в песочнице случился, только потому что Циска реализовала в ней проверку запароленных архивов по списку паролей (infected)– как раз ту самую нашу инновацию, о которой я не далее как вчера и рассказывал 😂

В общем, к дискуссиям я всегда готов – вот только хотелось бы более подготовленных к ним оппонентов ☮️

@gostev_future

Мне кажется или у Лукацкого внезапно бомбануло?
Опять завел старую шарманку на тему «Антивирус не нужен, родной!» -- Зачем в 2026 покупать антивирус?"

Так можно же просто подойти к своим же топ-менеджерам, которые теперь топят за антивирус, как не в себя, и признают, что без него – ну никак, и устроить баттл.

Особый интерес представляют антивирусные продукты. В какой-то момент мы приняли, что без антивируса сделать полноценную защиту устройств невозможно, но коллаборации с конкурентами не получилось. Сейчас в компании есть команда, которая драйвит эту тему и видит, каким должен быть позитивный антивирус.

В общем, вы там или трусы наденьте или крестик снимите 😂

@gostev_future

Глобальные прогнозы по ИИ в кибербезопасности, как правило, написаны для западного рынка. Российский прогноз имеет свои отличия.

Доступ к инфраструктуре
Санкции отрезали российских разработчиков от облачных GPU-кластеров AWS, GCP и Azure. Обучение больших моделей в России — это либо собственные мощности (доступны только Яндексу и Сберу), либо дорогой параллельный импорт железа. Для ИБ-вендоров это означает что ставка на большие фундаментальные модели нереалистична. Реалистичная стратегия — дообучение открытых моделей (LLaMA, Mistral, российские аналоги) на специализированных ИБ-данных.

Данные как реальное конкурентное преимущество
Общий объём российских инвестиций в ИИ несопоставимо меньше американских и китайских — для сравнения, только венчурные инвестиции США в ИИ превысили $192 млрд. Это не значит, что российские вендоры хронически отстанут в применении ИИ для кибербезопасности — для этой задачи нужны не огромные модели, а качественные специализированные данные. Kaspersky и PT накопили эти данные за десятилетия. Яндекс и Сбер строят инфраструктуру. Синергия этих направлений видится как главный ресурс российской ИБ-индустрии в ИИ-гонке.

Регуляторный барьер
ФСТЭК и ФСБ сертифицируют средства защиты информации. ИИ-компоненты, принимающие автономные решения по безопасности, с высокой вероятностью потребуют отдельной сертификации. Это замедлит переход к полностью автономным системам защиты. «Автопилот SOC» в российском исполнении к 2028 году скорее всего будет «автопилот, где последнее слово за человеком» — потому что регулятор не разрешит иначе.

Спрос на «объяснимость»
Российский корпоративный заказчик, особенно государственный, исторически скептичен к «чёрным ящикам». Это задержит внедрение моделей, которые не могут объяснить своё решение. Продукты с интерпретируемыми результатами (PT Data Security с явными правилами поверх ML; MaxPatrol O2 с отображением цепочки рассуждений) будут продаваться лучше, чем ИИ-продукты с «просто работает, доверяйте нам».

@gostev_future

ИИ смещает конкуренцию в сторону качества данных и скорости обучения моделей. Вендор с лучшей телеметрией (больше агентов в большем числе инфраструктур, разнообразнее среды) строит более точные модели детектирования. Это создаёт эффект масштаба, которого в прежней модели не было: накопленные данные сложно купить, скопировать или догнать за год.

Для российского рынка это означает, что ИИ-переход усиливает разрыв между топ-4 вендорами и остальными, а не выравнивает шансы. Небольшой вендор с 50 клиентами не сможет обучить модель детектирования аномалий, сопоставимую по точности с моделью компании, у которой 100 000 агентов в продакшене.

SIEM/XDR-платформы — наиболее зрелое поле применения ИИ. Классический SIEM собирает события и ищет сигнатуры. ИИ-обогащённый SIEM строит базовую линию поведения каждого пользователя и системы, детектирует отклонения и приоритизирует инциденты по реальному риску. Kaspersky KUMA уже показывает +28% рост в России в 2024-25 годах. MaxPatrol SIEM — флагман Positive Technologies. К 2028 году SIEMы без встроенного UBA (User Behavior Analytics) на ML-основе станут де-факто устаревшим продуктом в корпоративном сегменте.

Автопентест и BAS — класс, который ИИ пересоздаёт. Проблема пентестов была в том, что, по сути, все зависело от конкретного человека-эксперта. Есть у вас крутой хакер – вы делаете крутой пентест клиентам. Но это плохо масштабируется, да и зачем вы (вендор, как работодатель) крутому хакеру? – поэтому часто лучшая экспертиза уходила в бутиковые фирмы из парочки спецов.

PT Dephaze использует ИИ для автоматизации поиска путей атаки. Совместный проект Kaspersky и Сбера по базе мультиагентной системы Сбера, для автоматизации проверки защищенности с использованием GenAI — метит туда же. Это прямая конкуренция с человеческими пентестерами в части рутинных проверок.

К 2028 году «автоматический пентест раз в день» станет нормой для крупных компаний вместо «ручного пентеста раз в год». Это создаёт новую категорию подписочной выручки там, где сейчас есть разовые проекты.

Защита данных (DLP/DSP) — прямой бенефициар оборотных штрафов. PT Data Security делает ставку именно на ML-классификацию как главное конкурентное преимущество над традиционными DLP. Если 96% точность против 24-40% у regex-методов подтвердится в реальных инсталляциях (а не только в лабораторных условиях), это будет аргументом, который сложно игнорировать покупателям. Через несколько лет DLP без ML-классификации данных де-факто потеряет enterprise-рынок.

@gostev_future

ИИ в российском ИБ-рынке уже не новинка, но ещё не революция. Что изменилось в 2024–2025 годах — так это переход от ML как «движка внутри продукта» к ИИ как явной потребительской ценности. Появились первые продукты, где ИИ — это не деталь реализации, а ключевой аргумент продажи:

Positive Technologies запустила MaxPatrol O2 — «автопилот SOC», который по заявлению компании совпадает с вердиктами опытных аналитиков в 100% случаев и автоматически отсекает 40% ложных срабатываний. PT Data Security использует NER-модель для классификации данных с заявленной точностью 96% против ~24-40% у regex-методов. Kaspersky создал KIRA — ИИ-ассистент для аналитиков SOC. В сентябре 2025 года они же объявили о разработке совместного со Сбером продукта на базе мультиагентной GenAI-системы для управления уязвимостями — с выходом на рынок в 2026 году.

Это всё ещё точечные применения. Структурный сдвиг бизнес-моделей пока не произошёл, но к 2030 году он неизбежен.

ИИ меняет российский ИБ-рынок, но не так, как принято описывать. Не через создание «суперинтеллектуальных» продуктов, а через три конкретных механизма:

➕ снижение себестоимости производства ПО через автоматизацию разработки;
➕ снижение стоимости сервисной аналитики через автоматизацию L1 SOC;
➕ улучшение точности детектирования в зрелых продуктах (SIEM, DLP, endpoint) через ML-модели поверх накопленных данных.

Все три механизма работают в пользу компаний с большими данными и масштабом — то есть в пользу уже лидирующих игроков.

Самый недооценённый риск для индустрии — не атаки с ИИ, а кадровый. ИИ снижает потребность в аналитиках L1, но увеличивает потребность в ML-инженерах, исследователях данных и специалистах по prompt engineering для ИБ. Этих людей в России ещё меньше, чем традиционных ИБ-специалистов. Вендор, который первым создаст эффективный pipeline подготовки ML-специалистов для ИБ, получит долгосрочное преимущество, не связанное с технологиями напрямую.

@gostev_future