ИИ‑помощник от Positive Technologies для SIEM и Scanner может привести к деградации сотрудников
Один из лидеров российского ИБ-рынка представил ИИ-помощника PT Naira, который, по заявлению компании, способен увеличить скорость расследования инцидентов на 50-60%. В Positive Technologies уверены, что с учетом роста атак с помощью ИИ и увеличенной нагрузкой на ИБ-специалистов, ИИ-помощник станет полезным инструментом. Однако опрошенные SecPost CISO подчеркивают, что несмотря на плюсы, ИИ-ассистент грозит деградацией сотрудников SOC.
Positive Technologies представил ИИ-помощника PT Naira, который помогает ИБ-специалистам быстрее и точнее разбирать угрозы, заявили SecPost в компании. По их словам, в пилотных проектах Naira ускорила расследование инцидентов на 50-60%, время на подготовку сложных правил для системы управления событиями и инцидентами сокращается до десятков минут, а у специалистов без опыта падает почти на 90%.
По данным Positive Technologies, число киберпреступных техник с применением ИИ за последний год выросло вдвое: языковые модели помогают автоматизировать атаки, писать вредоносный код и быстрее находить уязвимости. Одновременно растет и поток событий, которые приходится разбирать вручную: через центр мониторинга (SOC) в сутки проходит от 4 до 10 тысяч оповещений, а аналитики успевают изучить лишь около 37% из них. В компании уверяют, что PT Naira способен снять с аналитиков часть нагрузки, сама ИИ-модель будет доступна в MaxPatrol SIEM и PT BlackBox Scanner. Также ожидается появление нейросети в других продуктах вендора.
Напомним, что что за три месяца 2026 года Positive Technologies сократила чистый долг на 45% до 6,3 млрд руб. за счет сокращения расходов на продажу, на поддержку бизнеса и на инфраструктурные проекты, сообщал SecPost. Также расходы, не связанные с оплатой труда, снизились на 35%. По итогам 2026 года компания планирует сохранить общий объём операционных расходов близким к предыдущему году.
В начале июня Positive Technologies представил другую свою ИИ модель для обнаружения вредоносного кода, однако CISO не оценили новинку вендора.
Мнение CISO
Многие специалисты ИБ в ежедневной работе используют различные ИИ-модели для «совместного мышления» и поддержки в принятии решений, говорит директор по ИБ РТК-ЦОД Денис Поладьев в комментарии SecPost. По его мнение появление ИИ-ассистента в SIEM Positive Technologies является логичным шагом, поскольку использование нейросетей в подобном продукте должно повысить эффективность SOC за счет автоматизации агрегации событий и инцидентов. «Также наличие ИИ-ассистента может серьезно ускорить процесс адаптации специалистов SOC к своей роли», — дополняет он.
Эффективность таких систем напрямую зависит от качества данных и постоянной актуализации моделей, добавляет директор по ИБ сервиса «Грузовичкоф» Дмитрий Ляхов. «Любая языковая модель требует регулярного дообучения на новых техниках атак, обновления контекста угроз и контроля качества результатов», — подчеркивает он, добавляя, что в противном случае возрастает риск ошибочных выводов, некорректной классификации событий и формирования ложных рекомендаций.
По словам Ляхова, наиболее реалистичный сценарий использования ИИ-ассистента, это интеллектуальная поддержка специалистов и автоматизация рутинных операций. «Критически важные процессы, связанные с расследованием сложных инцидентов, оценкой рисков и принятием решений по реагированию, по-прежнему требуют многоуровневой проверки и экспертного контроля», — заключил он.
Поладьев добавляет, что ИИ-ассистент должен использоваться только в режиме «co-pilot», а специалисты, которые его применяют, должны иметь необходимый уровень экспертизы, иначе возможны риски принятия ошибочных решений при реагировании на инциденты, ведь модель в т.ч. может предоставлять ответы, содержащие ИИ-галлюцинации.
«При этом использование ИИ-ассистента на длинной дистанции может нести и негативный эффект в отношении персонала SOC — постепенную деградацию навыков. Кроме того, любые генеративные модели могут нести риски, описанные OWASP GenAI Security Project, такие как уязвимость к промт-инъекциям, предоставление избыточных данных, poisoning модели при обучении исключительно на внутренних данных, а также риск утечки информации о событиях и инцидентах при передаче по сети в случае облачного размещения ИИ-ассистента», — предупреждает Поладьев.
