Утечки данных из приложений сократятся в 10 раз благодаря нейросетям.
Отечественные разработчики уже внедряют искусственный интеллект (ИИ) для автоматизированного поиска уязвимостей в российских приложениях, рассказали «Известиям» участники рынка.
Такой подход постепенно становится не просто технологическим трендом, а важной частью стратегии по повышению уровня кибербезопасности. Сегодня большие языковые модели (LLM) умеют качественно находить уязвимости, они не просто указывают на потенциально опасные участки, а способны детально объяснить, в чем именно заключается проблема и какие изменения помогут устранить риск.
Автоматизация поиска уязвимостей при помощи нейросетей способна не только существенно снизить количество инцидентов, связанных с утечкой данных, но и изменить саму архитектуру подходов к обеспечению безопасности. В перспективе нескольких лет развитие подобных технологий может привести к созданию национальной платформы мониторинга уязвимостей, работающей в режиме реального времени и интегрированной с инфраструктурой госорганов и крупных корпораций.
Однако искусственный интеллект также не застрахован от ошибок, поэтому участие человека остается необходимым — специалист должен перепроверять результаты его работы, чтобы обеспечить точность и надежность выводов.
Мобильные приложения остаются одной из самых уязвимых сфер для киберпреступников. Так, например, недавно из популярного сервиса «Tea», где женщины анонимно делятся отзывами о мужчинах, произошла утечка данных: из-за открытой базы в Сеть попали десятки тысяч изображений и документов пользователей.
Отечественные разработчики уже внедряют искусственный интеллект (ИИ) для автоматизированного поиска уязвимостей в российских приложениях, рассказали «Известиям» участники рынка.
Такой подход постепенно становится не просто технологическим трендом, а важной частью стратегии по повышению уровня кибербезопасности. Сегодня большие языковые модели (LLM) умеют качественно находить уязвимости, они не просто указывают на потенциально опасные участки, а способны детально объяснить, в чем именно заключается проблема и какие изменения помогут устранить риск.
Автоматизация поиска уязвимостей при помощи нейросетей способна не только существенно снизить количество инцидентов, связанных с утечкой данных, но и изменить саму архитектуру подходов к обеспечению безопасности. В перспективе нескольких лет развитие подобных технологий может привести к созданию национальной платформы мониторинга уязвимостей, работающей в режиме реального времени и интегрированной с инфраструктурой госорганов и крупных корпораций.
Однако искусственный интеллект также не застрахован от ошибок, поэтому участие человека остается необходимым — специалист должен перепроверять результаты его работы, чтобы обеспечить точность и надежность выводов.
Мобильные приложения остаются одной из самых уязвимых сфер для киберпреступников. Так, например, недавно из популярного сервиса «Tea», где женщины анонимно делятся отзывами о мужчинах, произошла утечка данных: из-за открытой базы в Сеть попали десятки тысяч изображений и документов пользователей.
