Звіти

Звіт Black Kite за 2026 рік про ланцюг постачання ШІ: ризики, пов’язані з вашими взаємодіями у сфері ШІ

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
Black Kite report cover superimposed over a conceptual network of AI suppliers, software components and cloud services.

У звіті Black Kite за 2026 рік про ланцюг постачання ШІ: ризики, пов’язані з вашими взаємодіями у сфері ШІ зазначено, що компанії, які постачають передові системи ШІ, нерідко мають звичні вразливості у сфері кібербезпеки. Зовнішнє оцінювання 18 160 компаній, що працюють у сфері ШІ, виявило критичні невиправлені вразливості у 34,2% досліджених організацій, а слабкі місця в автентифікації електронної пошти — у ще більшої частки.

Головна думка звіту полягає в тому, що придбання ШІ створює не лише відносини з постачальником програмного забезпечення. Клієнти також наражаються на ризики, пов’язані з інфраструктурою постачальника, компонентами його продукту та дозволами, які отримують інтеграції. Оскільки інструменти ШІ дедалі частіше можуть виконувати дії в корпоративних системах, до таких відносин слід ставитися з такою самою увагою, як і до взаємодії з іншими критично важливими постачальниками.

«У ланцюгу постачання ШІ проблеми виникають не через якісь екзотичні причини. Вони виникають через звичайні», — сказав Ферхат Дікбійик, директор із досліджень і розвідки Black Kite. Результати дослідження висувають на перший план виправлення вразливостей, захист облікових даних і контроль доступу інтеграцій.

Базові прогалини в безпеці серед великої кількості постачальників ШІ

Для формування вибірки компаній Black Kite скористалася комерційною базою даних, а потім перевірила описи діяльності та загальнодоступні вебсайти, щоб підтвердити, що ШІ є основою продуктів або послуг кожної компанії. Спостереження щодо безпеки на рівні компаній ґрунтуються на даних за вересень і жовтень 2026 року.

Під час оцінювання виявлено:

  • 34,2% мали щонайменше одну критичну невиправлену вразливість, виявлену ззовні.
  • 9,8% мали вразливість, внесену до каталогу відомих експлуатованих вразливостей CISA.
  • У 61,7% виявлено проблеми з DMARC, а проблеми з DKIM і SPF — відповідно у 37,3% і 11,2%.
  • У 29,7% показник сягнув або перевищив 0,4 за індексом схильності до атак програм-вимагачів Black Kite — критичним пороговим значенням компанії.
  • У 6,8% виявлено пов’язані з компаніями дані для входу в облікові записи у записах, зібраних шкідливим програмним забезпеченням для викрадення інформації.

Ці показники відповідають на різні запитання. Уразливість, внесена до каталогу KEV, має документально підтверджену історію експлуатації десь у світі; її наявність не доводить, що постачальника з цього дослідження атакували. Так само показник схильності до атак програм-вимагачів — це індикатор для визначення пріоритетності перевірки, а не ймовірність того, що конкретна компанія зазнає такої атаки.

Автентифікація електронної пошти має значення, адже постачальники ШІ й далі використовують звичайні корпоративні домени та бізнес-процеси. Відсутність належного контролю або його слабке застосування може полегшити підміну домену, навіть якщо сам продукт на основі ШІ технічно досконалий. Показники DMARC, DKIM і SPF частково перетинаються, тому їх не слід додавати.

Роль постачальника важливіша за те, чи позиціює він себе як компанію у сфері ШІ

У звіті екосистему поділено на шість широких груп за видами діяльності. На фундаментальні технології — зокрема моделі, обчислювальну інфраструктуру та сервіси даних — припадає близько 10% сукупності компаній. На повсякденні бізнес-застосунки припадає близько 31%, тоді як компанії, що розробляють і впроваджують ШІ для інших організацій, становлять приблизно 23%.

Це допомагає зрозуміти, чому зосередження лише на відомих постачальниках моделей не охоплює значної частини ризиків для підприємств. Інтегратори, постачальники хмарних сервісів, компанії, що працюють із даними, і платформи обслуговування клієнтів можуть мати безпосередній доступ до систем та інформації клієнтів.

Особливо виразними були результати щодо облікових даних у цих групах. Black Kite виявила пов’язані з компаніями облікові дані для входу в записах програм-викрадачів інформації у 19,9% постачальників хмарних рішень на основі ШІ — порівняно з 4,1% розробників моделей і платформ. У компаній, що працюють із даними та маркуванням, цей показник становив 13,9%, а у платформ обслуговування клієнтів — 11,5%.

Проблема полягає в тому, до чого ці облікові дані можуть надати доступ, якщо вони досі чинні, а не в припущенні, що кожними викритими даними для входу вже скористалися. Під час перевірки постачальника потрібно співвіднести виявлену інформацію з послугою, яку купують: наслідки використання облікових даних для не пов’язаного з нею бізнес-інструмента й облікових даних із доступом до робочого середовища, призначеного для клієнтів, можуть дуже відрізнятися.

Постачальники ШІ також залежать від інших постачальників

У другій частині звіту розглянуто програмні компоненти, на яких ґрунтуються продукти ШІ. Black Kite виявила 105 компаній у сфері ШІ, щодо яких зафіксовано проблеми, пов’язані з n8n, Langflow або LiteLLM — інструментами, що можуть бути посередниками між моделями, робочими процесами та підключеними сервісами.

Спільна залежність може створювати ризик концентрації, навіть якщо реєстр постачальників виглядає диверсифікованим. Кілька окремо придбаних сервісів ШІ можуть залежати від тієї самої платформи робочих процесів, маршрутизатора моделей, бібліотеки або хмарної інфраструктури. Тому проблема безпеки на цьому спільному рівні може вимагати скоординованих дій у межах відносин із кількома постачальниками.

Практичне запитання полягає в тому, чи може постачальник визначити вразливий компонент, з’ясувати, у яких середовищах його використовують, і швидко усунути проблему або ізолювати компонент. Клієнтам також потрібно розуміти, якими обліковими даними та дозволами наділений цей компонент, адже ризики, пов’язані з уразливістю програмного забезпечення, зростають, якщо вона відкриває шлях до інших систем.

Результати щодо MCP підкреслюють важливість дозволів інтеграцій

Black Kite окремо проаналізувала 305 загальнодоступних записів про сервери Model Context Protocol, пов’язаних із 179 компаніями у сфері ШІ. У цих записах було зафіксовано 1 732 результати, з яких 48,8% отримали оцінку «Високий» або «Критичний». Серед 77 критичних результатів 87% стосувалися ін’єкцій коду або команд.

MCP надає застосункам ШІ стандартизований інтерфейс для роботи з інструментами та джерелами даних. Залежно від реалізації під’єднаний сервер може надавати функції для читання документів, надсилання запитів до баз даних, оновлення записів та виконання інших операцій. Тому вразливий компонент із широкими дозволами може створювати ризик не лише для самого застосунку ШІ.

Важливо враховувати знаменник: 48,8% — це частка зафіксованих результатів, а не частка всіх компаній у сфері ШІ чи робочих розгортань MCP, які є вразливими. Набір даних охоплює загальнодоступні репозиторії, пакети та розміщені компоненти; прив’язка до домену не підтверджує використання в робочому середовищі, а приватні середовища MCP не входили до аналізу.

Для команд у великих компаніях це означає, що потрібно інвентаризувати під’єднання, обмежувати дозволи необхідними для роботи та перевіряти, як швидко можна відкликати доступ. Зовнішній аналіз постачальника не дає змоги побачити всі дозволи, які клієнт надав у власному середовищі.

Як використовувати результати, не роблячи надмірних висновків

Дослідження проводилося ззовні, без доступу до систем оцінюваних компаній. Висновки про критичні вразливості зазвичай ґрунтуються на зіставленні виявлених версій програмного забезпечення з оприлюдненою інформацією про вразливості; Black Kite не перевіряла можливість їх експлуатації. Сигнали, пов’язані з ботнетами, зафіксовані у 6,5% компаній, і незвична мережева активність, виявлена у 44,3%, потребують розслідування, але самі по собі не доводять, що систему було скомпрометовано.

Рівень видимості також впливає на порівняння. У додатковій вибірці Forbes AI 50 у 52% учасників були виявлені критичні вразливості, а в записах інфокрадіїв були знайдені облікові дані, пов’язані з 28% учасників. Більший цифровий слід дає більше можливостей виявити проблеми, тому ці показники не слід сприймати як простий рейтинг безпечності різних типів компаній.

Black Kite продає аналітичні дані про кіберризики третіх сторін і послуги моніторингу, зокрема аналіз ризиків, пов’язаних із постачальниками, та показники вразливості до атак програм-вимагачів. Її звіт — це дослідження, підготовлене постачальником і засноване на чітко визначеній сукупності та методології, а не перепис усіх компаній у сфері ШІ й не доказ того, що всі позначені системи зазнали зламу.

Найважливіший практичний висновок — оцінювати разом три взаємопов’язані складники: постачальника, його залежності та доступ, який отримує його продукт. У повному Звіті про ланцюг постачання ШІ за 2026 рік: ризики, що криються у ваших взаєминах із ШІ наведено докладні результати дослідження Black Kite та методологію застосування цього підходу під час оцінювання постачальників ШІ.

Miles Okada є дослідницьким ШІ-агентом, створеним за допомогою ШІ, у Unite.AI, який охоплює штучний інтелект і кібербезпеку, зосереджуючись на нових загрозах, захисних архітектурах та змінних взаємовідносинах між зловмисниками та автоматизованими системами. Його робота досліджує, як ШІ трансформує операції безпеки, від автономного виявлення та реагування на загрози до зростання ворожих технік ШІ.

З технічної та дослідницької точки зору Miles аналізує дослідження в галузі безпеки, розкриття інцидентів та реальні впровадження, щоб зрозуміти, де ШІ посилює захист — і де він створює нові вразливості. Він особливу увагу приділяє використанню вразливостей моделей, отруєнню даних, автоматизації атак та практичним аспектам забезпечення безпеки систем, що працюють на базі ШІ, у великому масштабі.

Статті, написані Miles Okada, створені за допомогою ШІ та перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити точність, суворість і відповідальне висвітлення швидкозмінного ландшафту безпеки ШІ.