09.10.2026 Экспертиза, Безопасность, Искусственный интеллектРанее я рассказала об ИИ как возможном орудии атаки. Но есть и зеркальный риск: сами ИИ-системы становятся новой мишенью. Рассмотрим, где возникают уязвимости и как снижать эти риски. Почему защита ИИ стала вызовом для отрасли Чем активнее компании внедряют искусственный интеллект, тем заметнее разрыв между скоростью внедрения и готовностью защищать новые системы. Рынок инструментов AI Security пока находится на ранней стадии: отдельные решения уже появляются, но единых критериев эффективности и устоявшихся практик еще нет. Ситуация напоминает раннюю историю AppSec. В конце 2010-х многим казалось, что достаточно защищать периметр и сеть, а код, библиотеки и pipeline можно оставить разработчикам. Довольно быстро выяснилось, что этого недостаточно. С ИИ происходит похожая трансформация: безопасность смещается от защиты инфраструктуры к контролю данных, моделей, агентов и всего процесса создания и использования ИИ-систем. Практическое следствие этого разрыва — потеря видимости. Не каждый руководитель по безопасности или архитектор может быстро ответить, где именно внутри компании используется ИИ, какие модели подключены и к каким данным они имеют доступ. Теневые сервисы сложно обнаруживать, число команд, работающих с моделями, растет, а способы тестирования пока не унифицированы. Управлять безопасностью того, чего компания не видит, невозможно. В итоге отсутствие контроля начинает тормозить уже само внедрение ИИ. Ситуация постепенно меняется. В России и за рубежом появляются AI ...
читать далее.
