Такие данные приводятся в исследовании группы компаний "Солар". Центр мониторинга и отражения кибератак Solar JSOC в первом полугодии 2026 года выявил 742 тыс. подозрений на подобные инциденты. Это на 40% больше, чем годом ранее. Часть этого роста эксперты связывают с использованием искусственного интеллекта злоумышленниками.

Мировая картина похожа, хотя цифры расходятся из-за методик подсчета. При этом рост фиксируют все. Forescout - платформа контроля сетевого доступа - насчитала рост числа заявленных атак программ-вымогателей на 25%, до 4544 случаев, Flashpoint - на 45%, до 6256 публикаций о жертвах атак. По данным IBM, каждая четвертая вредоносная утечка была связана с ИИ, что на 56% больше, чем годом ранее.

Речь идет не об отдельных громких взломах, а о смене парадигмы. Когда ИИ удешевляет разведку, фишинг и написание вредоносного кода, под удар попадают компании, которые раньше были неинтересны хакерам.

Искусственный интеллект в кибератаках появился не вчера: признаки его применения для создания вредоносного ПО эксперты находили при расследованиях еще в 2025 году. Однако 2026 год характеризуется массовым применением ИИ со стороны киберпреступников. Он позволяет автоматизировать почти всю цепочку атаки: от сбора сведений о жертве и персонализации фишинга до поиска уязвимостей и создания вредоносного кода. ИИ-агенты - программы, которые самостоятельно выполняют последовательность действий, - проверяют уязвимости и собирают эксплойты - программы, использующие брешь для проникновения, - в реальном времени. Код при этом может меняться прямо во время атаки.

Структура инцидентов также изменилась. По данным "Солар", доля сетевых атак и разведки среди подтвержденных случаев выросла с 3% до 24%, а на вредоносное ПО пришлось 53% - на 2% больше, чем годом ранее. Остальные 23% составили утечки данных, несанкционированный доступ и другие типы инцидентов. Преступники научились маскировать активность под публичные ИИ-агенты вроде ChatGPT, DeepSeek или Claude, и команды выглядят как обычные действия пользователей. Solar AURA - система мониторинга внешних угроз - отметила переток фишинговых сайтов в доменные зоны, где автоматизация ускоряет регистрацию.

Руководитель продукта "Гарда AI Security" Денис Каракай отмечает, что ИИ заметно расширил поверхность атаки: "Помимо внешних угроз - фишинговых сообщений и автоматизированного поиска уязвимостей, поставленных на конвейер, - теперь появились внутренние риски, связанные с самим запросом к модели или ее ответом. ИИ стал получать доступ к корпоративным данным, API и внутренним системам, а ИИ-агенты способны самостоятельно выполнять действия. Поэтому фокус защиты смещается от простой фильтрации контента к контролю прав, действий агентов и их взаимодействия с информационными системами".

Однако не стоит переоценивать возможности современных моделей. ИИ пока не способен самостоятельно изобретать принципиально новые методы и каким-то уникальным образом обходить существующие системы защиты. В большинстве случаев он опирается на уже известные техники и инструменты. Многие сценарии, которые сегодня связывают с ИИ, существовали задолго до появления этой технологии.

"Правильнее говорить не о появлении совершенно новой категории киберугроз, а о появлении нового автономного участника атак. Его ключевое преимущество - способность "работать" значительно быстрее человека, обрабатывать большие объемы информации и одновременно выполнять множество задач. Именно масштабирование уже известных угроз сегодня представляет наибольший практический риск", - говорит руководитель Kaspersky GReAT в России Дмитрий Галов.

Сегодня большие языковые модели (LLM) используют и хакеры, и специалисты в области кибербезопасности, но единого мнения относительно того, кто получает от использования ИИ большее преимущество, нет.

"ИИ усиливает не только атакующую, но и защищающуюся сторону, которая использует технологию для анализа событий, выявления аномалий, поиска уязвимостей, автоматизации реагирования на инциденты и в других задачах. Поэтому говорить о безусловном преимуществе какой-либо одной стороны пока преждевременно. Российские организации за последние годы накопили значительный практический опыт противодействия масштабным кибератакам, в том числе тем, в которых злоумышленники применяют ИИ. Поэтому сегодня речь идет прежде всего о дальнейшем совершенствовании уже работающих механизмов защиты и о грамотном использовании самого ИИ", - уверен Галов.

При этом Денис Каракай считает, что на текущем этапе преимущество, скорее, получила атакующая сторона: "LLM и особенно ИИ-агенты создают новые точки воздействия и позволяют масштабировать атаки на данные и бизнес-процессы. Защищающаяся сторона тоже получает новые инструменты, но ей приходится одновременно перестраивать архитектуру безопасности под совершенно новый класс рисков. Это уже не только задача классических средств ИБ".

И хотя однозначного победителя сегодня нет, асимметрия уже существует. Атакующей стороне достаточно одной лазейки, а защищающейся необходимо закрыть все направления, включая собственные ИИ-системы.