Дослідження IBM: кожна четверта зловмисна атака на дані використовує штучний інтелект

Кожна четверта зловмисна атака на дані включала використання штучного інтелекту, згідно з доповіддю IBM про вартість порушення даних 2026 року, опублікованою 29 липня 2026 року. Ці порушення даних коштували в середньому 6 мільйонів доларів, що на мільйон доларів більше, ніж середня вартість порушення даних у світі, зазначена IBM у своєму повному зразку, і частка зловмисних порушень даних з компонентом штучного інтелекту зросла на 56% порівняно з попереднім виданням.

Ці цифри походять з опитування, і це впливає на вагу, яку вони мають. Опитування провело інститут Ponemon, а IBM спонсорувала, проаналізувала та опублікувала його, і пропонує продукти виявлення, захисту даних та ідентифікації, на які вказують її рекомендації. Зразок складається з 602 організацій, які зазнали порушень даних між березнем 2025 року та лютим 2026 року, а не з усіх атак. Середня вартість порушення даних у світі також зросла за рік: попереднє видання оцінювало її в 4,44 мільйона доларів і описувало це як перший спад за п’ять років.

Як виглядають зареєстровані атаки

IBM зазначає, що глибокі підробки та зловмисне програмне забезпечення, що використовує штучний інтелект, становлять більшу частину того, що респонденти класифікували як порушення даних, що використовують штучний інтелект. Британський огляд цього ж rapportу розділяє цю категорію ще далі: глибокі підробки становлять 45%, зловмисне програмне забезпечення, що використовує штучний інтелект, – 19%, а фішингові кампанії – 17%. Ця розподіл ставить більшу частину цієї категорії в соціальну інженерію, а не в автономне виконання коду, і команди з боротьби з шахрайством у банках відстежують той же самий шаблон у атаках на фінансові організації, що використовують клонування голосу штучного інтелекту вже понад рік.

Концентрація секторів є більш значущим показником. IBM повідомляє, що 62% атак, що використовують штучний інтелект, у її зразку потрапили в критичну інфраструктуру, а фінансові послуги та енергетика мали найбільшу частку. Порушення даних у фінансових організаціях коштували в середньому 6,3 мільйона доларів, а в енергетичних компаніях – 5,2 мільйона доларів.

Системи штучного інтелекту також були цілями, а не лише інструментами. Більше 20% організацій повідомили про порушення даних, пов’язані з моделлю штучного інтелекту або програмним забезпеченням, що на 7% більше, ніж у виданні 2025 року. Дві основні причини, які ідентифікує IBM, – це компрометовані API, програми або плагіни (27%) та неправильна конфігурація хмарних обчислень, що впливають на робочі навантаження штучного інтелекту (27%) – інфраструктура, що оточує модель, а не сама модель, що також є тим, з чого почалася атака на агента Hugging Face.

Можливості, про які запитувало опитування

Додаткове дослідження, проведене у травні 2026 року, повернулося до 456 організацій з початкових 602 і запитало про передові моделі з просунутими кібербезпековими можливостями, назвавши зокрема Mythos. З цієї групи 78% заявили, що знають про повідомлення про такі системи, а 85% заявили, що планують збільшити витрати на безпеку через це усвідомлення. У основному опитуванні 64% заявили, що фактичне порушення даних спровокує більші витрати. Очікувана можливість тепер швидше рухає бюджетами, ніж реальні збитки.

Ці можливості були задокументовані у технічних деталях. Команда Anthropic’s Frontier Red Team опублікувала оцінку 7 квітня 2026 року, повідомивши, що її модель Claude Mythos Preview виявила та використала уразливості нульового дня у всіх основних операційних системах та веб-браузерах, на які вона була спрямована. У одному випадку вона виявила 17-річну уразливість віддаленого кореневого доступу у сервері NFS FreeBSD, пізніше каталогізовану як CVE-2026-4747, і написала робочий експлойт без людського втручання після початкового запиту.

Витрати, опубліковані командою, є тією частиною, яку захисники повинні прочитати двічі. Тисяча запусків її каркаса для пошуку багів проти OpenBSD коштувала менше 20 тисяч доларів, а один запуск, який дав критичне виявлення, коштував менше 50 доларів. Перетворення вже виправлених публічних уразливостей у робочі експлойти привілеїв коштувало менше 1000 доларів і менше 2000 доларів кожна, кожна протягом доби або менше. Anthropic також повідомила, що менше 1% уразливостей, які вони виявили, були виправлені на момент публікації. Інші постачальники безпеки описали той же зсув штучного інтелекту від помічника до оператора на стороні нападу.

Де команди безпеки розмістили свої агенти

Дані IBM розташовують розрив у розгортанні точно там, де це економічно важливо. Більше половини організацій заявили, що вони використовують агенти для виявлення загроз і утримання; 18% застосовують їх до управління уразливостями. Три чверті заявили, що передові загрози штучного інтелекту спонукають їх переглянути, як агенти розгортаються у безпеці.

“Коли організації мають розрив між виявленням і виправленням, ця невідповідність відразу ж проявляється у витратах на порушення даних”, – сказав Суджа Вісвесан, віце-президент IBM Security Software, у повідомленні про rapport. “Тепер пріоритетом є ліквідація цього розриву”.

Інші основи не змінилися суттєво. Серед організацій, які зазнали порушень даних, 37% шифрують чутливі дані як у спочинку, так і під час передачі, а 34% мають видимість своїх криптографічних активів. Вибачення програмного забезпечення з’явилося у 39% звітів про інциденти, що на 5% більше, ніж раніше, з тиском на репутацію бренду (41%) попереду даних працівників та інтелектуальної власності, що відповідає фрагментації економіки програмного забезпечення для вимагання викупу, яку інші трекери задокументували у 2026 році.

Організації, які широко використовують штучний інтелект та автоматизацію у безпеці, витратили приблизно на 2 мільйони доларів менше на порушення даних, каже IBM, і близько чверті зразку взагалі не прийняли їх. І IBM, і Anthropic вказують на те саме: стиснути час між відкриттям уразливості та виправленням у виробництві. Цифра 18% вказує на те, де зараз знаходиться ця робота, і це число потрібно спостерігати у наступному виданні.