Исследование IBM: каждая четвертая злонамеренная атака на данные включает в себя использование ИИ

Каждая четвертая злонамеренная утечка данных включала в себя использование ИИ, согласно отчету IBM о стоимости утечки данных за 2026 год, опубликованному 29 июля 2026 года. Эти утечки обошлись в среднем в 6 миллионов долларов, что на 1 миллион долларов больше, чем средняя стоимость утечки данных по всему миру, которую сообщает IBM. Доля злонамеренных утечек с использованием ИИ увеличилась на 56% по сравнению с предыдущим отчетом.

Эти цифры основаны на опросе, и это влияет на то, какой вес они имеют. Исследование было проведено институтом Ponemon, а IBM спонсировала, проанализировала и опубликовала его, и продает продукты обнаружения, безопасности данных и идентификации, на которые указывают ее рекомендации. В опросе приняли участие 602 организации, которые подверглись утечке данных между мартом 2025 года и февралем 2026 года, и это не является переписью всех атак. Средняя стоимость утечки данных по всему миру также увеличилась за год: предыдущий отчет оценивал ее в 4,44 миллиона долларов и сообщал, что это было первое снижение за пять лет.

Как выглядят зарегистрированные атаки

IBM сообщает, что подделка личности с помощью глубоких фейков и вредоносное ПО, использующее ИИ, составляют большинство того, что респонденты классифицировали как атаки с использованием ИИ. Сводка отчета в британском отделении IBM разбивает эту категорию дальше: подделка личности с помощью глубоких фейков – 45%, вредоносное ПО, использующее ИИ, – 19%, и фишинговые кампании – 17%. Этот распределение помещает большую часть категории в социальную инженерию, а не в автономное выполнение кода, и команды по борьбе с мошенничеством в банках отслеживают тот же шаблон в атаках на финансовые системы с помощью ИИ уже более года.

Концентрация отрасли является более значимым показателем. IBM сообщает, что 62% атак с использованием ИИ в его наборе данных обрушились на критическую инфраструктуру, при этом финансовые услуги и энергетика несут наибольшую долю. Утечки данных в финансовых компаниях обошлись в среднем в 6,3 миллиона долларов, а в энергетических компаниях – в 5,2 миллиона долларов.

Системы ИИ также стали целями, а не только инструментами. Более 20% организаций сообщили об утечке данных, связанной с моделью ИИ или приложением, что на 7% больше, чем в отчете за 2025 год. Две основные причины, которые выявляет IBM, – это скомпрометированные API, приложения или плагины (27%) и неправильная конфигурация облака, влияющая на рабочие нагрузки ИИ (27%) – это инфраструктура, окружающая модель, а не сама модель, что также является местом, где произошел взлом агента Hugging Face.

Возможность, о которой спрашивает опрос

Дополнительное исследование, проведенное в мае 2026 года, вернулось к 456 из исходных 602 организаций и спросило о моделях передового уровня с продвинутыми кибербезопасными возможностями, назвав конкретно Mythos. Из этой группы 78% заявили, что знают о сообщениях о таких системах, и 85% заявили, что планируют увеличить расходы на безопасность на основе этого осознания. В основном опросе 64% заявили, что реальная утечка данных приведет к увеличению расходов. Ожидаемая возможность теперь меняет бюджеты быстрее, чем понесенные потери.

Эта возможность была задокументирована в технических деталях. Красная команда Anthropic по модели Frontier опубликовала оценку 7 апреля 2026 года, в которой сообщила, что ее модель Claude Mythos Preview обнаружила и использовала уязвимости нулевого дня во всех основных операционных системах и веб-браузерах, на которые она была направлена. В одном случае она обнаружила 17-летнюю уязвимость удаленного корневого доступа в сервере NFS FreeBSD, позже каталогизированную как CVE-2026-4747, и написала рабочий эксплойт без участия человека после первоначального запроса.

Расходы, которые опубликовала команда, являются частью, которую защитники должны прочитать дважды. Тысяча запусков ее каркаса для обнаружения ошибок против OpenBSD обошлась менее чем в 20 000 долларов, и один запуск, который привел к критическому обнаружению, обошелся менее чем в 50 долларов. Преобразование уже исправленных уязвимостей в рабочие эксплойты привилегий обошлось менее чем в 1 000 долларов и менее чем в 2 000 долларов каждый, каждый из которых был выполнен за день или меньше. Anthropic также сообщила, что менее 1% уязвимостей, которые она обнаружила, были исправлены на момент публикации. Другие поставщики безопасности описали тот же сдвиг в ИИ, переходящий от помощника к оператору на стороне нападения.

Где команды безопасности разместили свои агенты

Данные IBM точно определяют разрыв в развертывании. Более половины организаций заявили, что они используют агенты для обнаружения и сдерживания угроз; 18% применяют их к управлению уязвимостями. Три четверти заявили, что угрозы ИИ передового уровня заставляют их пересмотреть, как агенты развертываются в операциях безопасности.

“Когда у организаций есть длительный разрыв между обнаружением и устранением, это несоответствие напрямую влияет на стоимость утечки”, – сказала Суджа Висвесан, вице-президент по программному обеспечению безопасности IBM, в объявлении об отчете. “Теперь приоритетом является устранение этого разрыва”.

Другие основы не изменились значительно. Среди организаций, которые подверглись утечке данных, 37% шифруют чувствительные данные как при хранении, так и при передаче, и 34% имеют видимость своих криптографических активов. В 39% зарегистрированных инцидентов была обнаружена программа-вымогатель, что на 5% больше, чем в предыдущем году, при этом давление на вымогательство смещается в сторону репутации бренда (41%) впереди данных сотрудников и интеллектуальной собственности, что соответствует фрагментации в экономике программ-вымогателей, которую другие отслеживали в 2026 году.

Организации, которые обширно используют ИИ и автоматизацию в операциях безопасности, тратят примерно на 2 миллиона долларов меньше на утечку, сообщает IBM, и примерно четверть образца не приняла их вообще. И IBM, и Anthropic указывают на один и тот же рычаг: сжать время между обнаружением уязвимости и доставкой исправления в производство. Цифра в 18% – это место, где сейчас находится эта работа, и это число, за которым стоит следить в следующем выпуске.