Как атакующие ИИ-агенты изменились за лето
Если коротко, то довольно сильно. Во-первых, как говорят аналитики из команды PT AF Cloud, цифровые подручные злоумышленников стали гораздо активнее. За третий квартал количество событий безопасности с явными ИИ-маркерами увеличилось на 65% — с 19 млн до 31 млн.
Во-вторых, сам характер этих запросов стал другим. Если раньше ИИ-агенты в основном собирали информацию из открытых источников, то теперь они все чаще пробуют взламывать веб-приложения и ведут более глубокую разведку.
Отложенный эффект релизов
Пик таких атак пришелся на август: в сравнении с июлем их стало больше в 3,8 раза. В сентябре активность немного снизилась, но осталась почти втрое выше июльской.
Наши эксперты связывают это с выходом новых поколений языковых моделей: Gemini 3.5 Flash в мае и GPT-5.6 Sol в июне. Злоумышленникам нужно время, чтобы «приручить» новую модель и встроить ее в свои инструменты. Поэтому пик августа — это отложенный эффект от летних релизов, а не мгновенная реакция.
Есть вероятность, что выход GPT-6 Astra в сентябре даст новую волну запросов — просто с задержкой в несколько месяцев. Следующий квартал покажет, насколько быстро злоумышленники освоят новую модель.
Постоянные фоновые атаки
ИИ-агенты переходят к более активным действиям: внутри потока событий с ИИ-маркерами доля попыток эксплуатации уязвимостей выросла с 1,1% до 5,6% — примерно в пять раз.
Пока что это небольшой процент, но такой резкий скачок показывает изменение вектора — агенты переходят от разведки к активным попыткам проникновения.
Причем инструменты используются не новые, такие как командные и SQL-инъекции, обход каталогов, — просто ИИ делает их более массовыми. Агенты могут круглосуточно перебирать разные эксплойты, атакуя одновременно множество приложений.
«Мы видим переход от условно безобидных ИИ-краулеров к инструментам, которые все чаще ведут себя как сканеры уязвимостей. Меняется экономика атаки: ИИ позволяет автоматизировать часть работы, которую раньше злоумышленнику приходилось выполнять вручную», — рассказывает Павел Пархомец, руководитель продукта PT AF Cloud.
Пример тому — история с критическими багами в React/Next.js? найденными еще в декабре прошлого года. Спустя месяцы после их раскрытия сканеры продолжают массово проверять компании на наличие неустановленных обновлений. Это показывает, что автоматизация позволяет злоумышленникам возвращаться к известным уязвимостям снова и снова, практически без дополнительных затрат.
Поэтому компаниям нужно привыкать, что автоматизированное сканирование станет постоянным фоном и сталкиваться с таким трафиком придется все чаще.
Что с этим делать
1️⃣ Начать можно с простого — посмотреть, какие запросы получает ваше приложение. Если в логах обнаружены массовые обращения к несуществующим страницам, попытки доступа к служебным файлам, повторяющиеся ошибки авторизации, это может стать тревожным сигналом.
2️⃣ Важно разделять полезную и нежелательную автоматизацию. Полезным роботам можно открыть нужные ресурсы, а нежелательные массовые обращения ограничить: универсальные правила для всех автоматизированных клиентов быстро перестают работать.
3️⃣ Особое внимание — чувствительным операциям: авторизации, регистрации, поиску и API. Анализируйте частоту и последовательность обращений, повторяемость параметров и поведение клиентских сессий. Это поможет заметить подозрительную активность.
Ну и конечно, вы тоже можете автоматизировать защиту, разобравшись предварительно, что происходит в вашем трафике. Например, проверив это на демонстрационном стенде PT AF Cloud.
#PTAFCloud
@Positive_Technologies
Если коротко, то довольно сильно. Во-первых, как говорят аналитики из команды PT AF Cloud, цифровые подручные злоумышленников стали гораздо активнее. За третий квартал количество событий безопасности с явными ИИ-маркерами увеличилось на 65% — с 19 млн до 31 млн.
Во-вторых, сам характер этих запросов стал другим. Если раньше ИИ-агенты в основном собирали информацию из открытых источников, то теперь они все чаще пробуют взламывать веб-приложения и ведут более глубокую разведку.
Отложенный эффект релизов
Пик таких атак пришелся на август: в сравнении с июлем их стало больше в 3,8 раза. В сентябре активность немного снизилась, но осталась почти втрое выше июльской.
Наши эксперты связывают это с выходом новых поколений языковых моделей: Gemini 3.5 Flash в мае и GPT-5.6 Sol в июне. Злоумышленникам нужно время, чтобы «приручить» новую модель и встроить ее в свои инструменты. Поэтому пик августа — это отложенный эффект от летних релизов, а не мгновенная реакция.
Есть вероятность, что выход GPT-6 Astra в сентябре даст новую волну запросов — просто с задержкой в несколько месяцев. Следующий квартал покажет, насколько быстро злоумышленники освоят новую модель.
Постоянные фоновые атаки
ИИ-агенты переходят к более активным действиям: внутри потока событий с ИИ-маркерами доля попыток эксплуатации уязвимостей выросла с 1,1% до 5,6% — примерно в пять раз.
Пока что это небольшой процент, но такой резкий скачок показывает изменение вектора — агенты переходят от разведки к активным попыткам проникновения.
Причем инструменты используются не новые, такие как командные и SQL-инъекции, обход каталогов, — просто ИИ делает их более массовыми. Агенты могут круглосуточно перебирать разные эксплойты, атакуя одновременно множество приложений.
«Мы видим переход от условно безобидных ИИ-краулеров к инструментам, которые все чаще ведут себя как сканеры уязвимостей. Меняется экономика атаки: ИИ позволяет автоматизировать часть работы, которую раньше злоумышленнику приходилось выполнять вручную», — рассказывает Павел Пархомец, руководитель продукта PT AF Cloud.
Пример тому — история с критическими багами в React/Next.js? найденными еще в декабре прошлого года. Спустя месяцы после их раскрытия сканеры продолжают массово проверять компании на наличие неустановленных обновлений. Это показывает, что автоматизация позволяет злоумышленникам возвращаться к известным уязвимостям снова и снова, практически без дополнительных затрат.
Поэтому компаниям нужно привыкать, что автоматизированное сканирование станет постоянным фоном и сталкиваться с таким трафиком придется все чаще.
Что с этим делать
1️⃣ Начать можно с простого — посмотреть, какие запросы получает ваше приложение. Если в логах обнаружены массовые обращения к несуществующим страницам, попытки доступа к служебным файлам, повторяющиеся ошибки авторизации, это может стать тревожным сигналом.
2️⃣ Важно разделять полезную и нежелательную автоматизацию. Полезным роботам можно открыть нужные ресурсы, а нежелательные массовые обращения ограничить: универсальные правила для всех автоматизированных клиентов быстро перестают работать.
3️⃣ Особое внимание — чувствительным операциям: авторизации, регистрации, поиску и API. Анализируйте частоту и последовательность обращений, повторяемость параметров и поведение клиентских сессий. Это поможет заметить подозрительную активность.
Ну и конечно, вы тоже можете автоматизировать защиту, разобравшись предварительно, что происходит в вашем трафике. Например, проверив это на демонстрационном стенде PT AF Cloud.
#PTAFCloud
@Positive_Technologies