17-летний хакер заработал 12 миллионов рублей за полгода. Как ИИ меняет кибербезопасность?

Кибербезопасность — это игра на опережение: пока одни ищут уязвимости, другие пытаются ими воспользоваться. Чтобы понять, насколько надежна защита, недостаточно поставить галочку напротив очередной программы. Нужно проверить ее в деле — именно этим занимались участники офлайн-киберучений на киберполигоне в Кибердоме, единственном в мире независимом пространстве для проведения таких мероприятий. Как бизнес может проверить свою киберзащиту, может ли 17-летний исследователь заработать 12 млн рублей за полгода и кто сегодня выигрывает в противостоянии искусственного интеллекта и киберугроз? Об этом поговорили с Иваном Булавиным, директором по продуктам платформы Standoff 365 компании Positive Technologies.

Что происходит на киберучениях и зачем они нужны бизнесу?

Киберучения — это возможность проверить навыки специалистов по информационной безопасности в условиях, приближенных к реальным. Мы моделируем инфраструктуру предприятия, а участники должны восстановить картину атаки, определить последовательность действий злоумышленника и понять, к каким последствиям она могла привести.

Например, у нас есть модель горнодобывающей компании с промышленным оборудованием, которым управляют специальные контроллеры. Исследователям нужно пройти через несколько уровней защиты, добраться до контроллера и продемонстрировать, как атака может привести к остановке производства.

В реальных условиях никто не станет проверять безопасность работающего оборудования таким способом: если что-то пойдет не так, производство может остановиться. А на полигоне можно протестировать защиту, выявить слабые места и устранить их, не рискуя действующим предприятием.

Почему важно проверять российское промышленное оборудование на уязвимости?

Мы уже третий год активно добавляем в киберучения контроллеры российского производства.

Возьмем для сравнения зарубежный контроллер, который используется на рынке около 20 лет. За это время его исследовали специалисты со всего мира, нашли множество уязвимостей и помогли производителю их устранить. Российские устройства пока могли получить меньше внимания исследователей, поэтому нам важно предоставить им возможность протестировать такие решения.

Специалисты находят уязвимости и передают информацию разработчикам, чтобы те могли устранить проблемы. Так мы помогаем повышать защищенность отечественного оборудования до того, как оно столкнется с реальными атаками.

Как компании проверяют свою защиту с помощью независимых исследователей?

Для этого существует Bug Bounty — платформа, которая объединяет бизнес и исследователей информационной безопасности. Компания размещает программу проверки своего продукта или сервиса, а специалисты ищут уязвимости и получают вознаграждение за подтвержденные находки.

Платформа берет на себя организацию взаимодействия между сторонами. Компании не нужно самостоятельно искать исследователей и выстраивать весь процесс работы с ними.

Есть и более комплексный подход — кибериспытания. Их задача не просто найти отдельную уязвимость, а проверить, можно ли объединить несколько уязвимостей в цепочку и добиться критического для бизнеса результата. Например, остановить банковский процессинг, из-за чего перестанут проходить платежи.

Сколько бизнес готов платить за обнаруженные уязвимости?

Единой цены нет. У каждой компании свои приоритеты, бюджеты и представления о критичности инцидентов. Для одной организации проблема с сайтом может быть незначительной, для другой уязвимость способна привести к остановке ключевых процессов.

Иногда исследователи продолжают искать уязвимости, даже когда у компании заканчивается бюджет на вознаграждения. Для меня это показатель того, насколько сильное у нас сообщество: специалистам важно не только получить деньги, но и заслужить признание коллег, подтвердить свой уровень и помочь компаниям стать безопаснее.

В рамках кибериспытаний Positive Technologies готова выплатить 60 млн рублей за реализацию недопустимого события — внедрение вредоносного кода в продукты компании. Для нас это критический сценарий: мы разрабатываем решения для защиты, и если в них окажется вредоносный код, это поставит под угрозу клиентов.

Как искусственный интеллект изменил поиск уязвимостей?

С появлением ИИ количество отчетов на Bug Bounty-площадках резко выросло. Но вместе с полезными находками появилось много некачественных материалов — того, что называют «нейрослопом».

Некоторые пользователи просят нейросеть взломать сайт, получают уверенный ответ и отправляют отчет, хотя никакой реальной уязвимости нет. Каждый такой материал приходится проверять, а это требует времени и ресурсов специалистов.

При этом ИИ действительно может значительно усилить исследователя. В начале года на нашей платформе зарегистрировался молодой человек, которому было около 17 лет. К июню он заработал 12 млн рублей.

Когда мы попытались разобраться, в чем секрет его успеха, он ответил, что дело в искусственном интеллекте. Но у него уже была хорошая теоретическая база: он понимал, как устроены системы, и умел применять свои знания. ИИ не заменил его навыки, а помог масштабировать их.

Кто выигрывает в противостоянии: атакующие или защитники, использующие ИИ?

Сейчас атакующие развиваются быстрее, потому что для них ИИ — прежде всего инструмент оптимизации. Он позволяет ускорять работу и решать больше задач.

Защитникам приходится адаптироваться к новым угрозам и искать способы автоматизировать собственную работу. Например, мы активно развиваем защитных агентов на основе искусственного интеллекта.

Но есть важный нюанс: нейросети могут ошибаться. Если человек бездумно доверяет результатам ИИ, он рискует не заметить уязвимость или оставить открытым доступ к важным данным.

Поэтому задача не в том, чтобы полностью передать работу искусственному интеллекту, а в том, чтобы использовать его возможности и при этом сохранять экспертный контроль. ИИ должен усиливать специалиста, а не заменять его критическое мышление.

Как будет меняться кибербезопасность с развитием ИИ?

Искусственный интеллект постепенно меняет все отрасли, и информационная безопасность не исключение. С одной стороны, он помогает быстрее искать уязвимости и анализировать данные. С другой — увеличивает поток информации, которую нужно проверять, и дает злоумышленникам новые инструменты.

Поэтому компаниям придется одновременно развивать автоматизацию защиты и учиться противостоять атакам с использованием ИИ. Чем быстрее специалисты смогут адаптироваться к новым инструментам, тем больше шансов обнаружить уязвимости до того, как ими воспользуются злоумышленники.