Российский сегмент кибербезопасности демонстрирует стремительное расширение, что продиктовано качественным изменением ландшафта угроз. Современные хакерские атаки становятся значительно дешевле и быстрее благодаря внедрению нейросетей. Искусственный интеллект позволяет преступникам обрабатывать колоссальные объемы информации для создания высокоточного фишинга, который гораздо эффективнее проникает в защищенные контуры организаций.
Особую опасность представляют новые формы угроз, такие как «теневой AI» и использование автоматизированных агентов. В цифровой среде все чаще фиксируются взаимодействия не только между людьми, но и между так называемыми «non-human identities» — программными агентами. Существуют сложные структуры, где один агент-оркестратор управляет целым «роем» исполнителей для выполнения автоматизированных задач в сети. Кроме того, внутри компаний возникают риски, связанные с использованием сотрудниками несанкционированных нейросетей вместо официально одобренных корпоративных инструментов.
Аналитики Solar webProxy указывают на серьезную уязвимость в использовании архивных файлов: в 2025 году около 37% вредоносного контента, передаваемого через веб-трафик, приходилось именно на архивы. Злоумышленники маскируют исполняемые файлы и вредоносные скрипты под видом обычных документов, скрывая их внутри упакованных данных.
В ответ на эти вызовы бизнес переключает внимание на внедрение комплексных SWG-решений (Secure Web Gateway), способных проводить глубокую классификацию ресурсов. На примере системы Solar webProxy можно выделить два ключевых механизма защиты. Первый направлен на борьбу с теневым искусственным интеллектом: система детально определяет категорию ресурса, его тематику и цели использования. Это позволяет специалистам по безопасности различать сервисы для офисных задач, инструменты для проверки текстов на использование ИИ или приложения, предназначенные для «зашумления» документов с целью скрыть факт их генерации нейросетью. Второй механизм заключается в анализе сетевых протоколов для обнаружения нелегитимных взаимодействий между автоматизированными агентами.
Актуальность проблемы подтверждается и на государственном уровне: ФСТЭК впервые включила риски, связанные с искусственным интеллектом, в свой банк угроз. Это касается как попыток обхода защитных механизмов через ИИ-модели, так и манипуляций агентами для нанесения ущерба инфраструктуре.
Для обеспечения безопасности современные системы используют комбинацию методов. Базовый уровень включает быстрые проверки по ключевым словам и регулярным выражениям, что позволяет оперативно обрабатывать основной массив данных. Однако стратегическим приоритетом остается выявление обращений к запрещенным или несанкционированным AI-сервисам.
Для организаций, только приступающих к внедрению комплексной защиты интернет-трафика, эксперты рекомендуют придерживаться системного подхода. Первоочередной задачей должна стать оценка реального объема и сценариев использования пользовательского трафика. Крайне важно найти баланс между скоростью работы сети и глубиной инспекции контента. Поскольку глубокий анализ данных является ресурсоемким и дорогостоящим процессом, эффективнее всего выносить наиболее сложные проверки в специализированные решения, сохраняя высокую скорость для менее критичных операций. Такой подход позволяет оптимизировать параметры системы и обеспечить уверенное внедрение технологий защиты.
