Штучний інтелект (ШІ) стає ключовим елементом, що визначає стратегії кібербезпеки у 2026 році. Згідно з нещодавнім звітом Всесвітнього економічного форуму, 94% з опитаних керівників вважають, що ШІ не лише підсилює оборонні заходи, але й відкриває нові шляхи для атак.
Переворот у запобіганні кіберзлочинності
Традиційні підходи до кіберзахисту зосереджувалися на усуненні наслідків злочинів після їх скоєння. Проте впровадження ШІ дозволяє виявляти загрози на ранніх стадіях, аналізуючи скоординовану поведінку та сигнали ризику ще до того, як зловживання досягнуть масштабів, які можуть призвести до серйозних втрат.
Сучасні підприємства все активніше застосовують ШІ для моніторингу підозрілих активностей, при цьому зростає загроза від так званого “тіньового ШІ” — сторонніх агентів та додатків, які можуть наражати компанії на додаткові кіберризики. Зараз безпекові фірми і фінансові інститути використовують машинне навчання для виявлення аномалій, аналізуючи дані з кількох систем одночасно, замість того, щоб покладатися на ізольовані сповіщення.
Прикладом такої інновації слугує платформа групи IB для кіберфранкової розвідки, яка здатна виявляти ознаки зловживань, такі як захоплення акаунтів та шахрайські схеми, ще до того, як вони набудуть критично небезпечного масштабу. Штучний інтелект дозволяє виявляти підозрілу діяльність на етапах, які раніше залишалися непоміченими, спираючись на ранні індикатори, наприклад, повторне використання паролів.
Системи, що використовують ШІ, все більше покладаються на обмін інформацією та поведінковий аналіз, що дає можливість виявляти співпраця недобросовісних користувачів, яка не проявляється в рамках одного підприємства.
Технології віку трансформацій
Штучний інтелект також активно впроваджується в методи візуальної перевірки ризиків. Платформа Truepic, наприклад, використовує машинне навчання для аналізу зображень та відео, які подаються як докази особи або для перевірки відповідності. Ця технологія дозволяє виявляти змінену або сфальсифіковану інформацію, котра могла б уникнути уваги під час ручного контролю.
У вирішенні завдань безпеки ШІ займається аналізом поведінки користувача, фокусуючись на тому, як користувач взаємодіє із системою. Технології аналізу динаміки набору тексту, відбитків пристроїв та інших параметрів допомагають системам безпеки розрізняти законних користувачів і зловмисників, які можуть вже мати дійсні облікові дані, ускладнюючи традиційні методи верифікації.
Прогнозуючі моделі ШІ ще більше посилюють цю практику, виявляючи шахрайські схеми задовго до завершення транзакцій. Відомі випадки свідчать про те, що фінансові установи, використовуючи такий підхід, змогли ідентифікувати спроби шахрайства за допомогою AI-генерованих зображень.
Боротьба з кіберзлочинністю на глобальному рівні
Технології ШІ все активніше стають інструментами не лише для приватних компаній, а й державних органів, які зміцнюють свої механізми протидії економічним та кіберзлочинам. Наприклад, Міністерство внутрішніх справ ОАЕ у своїй роботі з кіберзлочинністю використовує ШІ для аналізу великого обсягу цифрових доказів, що прискорює розслідування.
На рівні великих компаній гіганти технологічної індустрії інтегрують ШІ у свої системи безпеки. Так, Oracle використовує інструменти, які допомагають аналітикам об’єднувати докази, пов’язані справи, а також виявляти активність з високим ризиком. Менші компанії також не залишаються осторонь, впроваджуючи технології моніторингу для виявлення фішингових атак у реальному часі.
Зростаюча залежність від штучного інтелекту свідчить про те, що людські аналітики не можуть встигати за обсягами атак, які генеруються автоматичними інструментами. Національні агенції з кібербезпеки вже попереджають, що інтелектуальні системи продовжать підвищувати швидкість і ефективність кіберзагроз до 2027 року, особливо в галузі соціальної інженерії та шахрайства.
Серед підприємств вже спостерігається цей тренд: 55% опитаних керівників вказують на використання рішень на основі генеративного ШІ для поліпшення управління кібербезпекою.