AI меняет киберзащиту быстрее, чем бизнес успевает адаптироваться

Почему автоматизация и AI стали неотделимой частью киберзащиты, но не способны заменить человека – особенно в сфере гемблинга, где ошибка имеет высокую цену, – подробнее в колонке независимого эксперта по стратегическому развитию iGaming продуктов Михаила Зборовского.

Киберпреступность перешла на новый уровень – автоматизированные атаки, машинные сценарии, автономные инструменты. Это не прогноз на будущее, это реальность, в которой работает каждый SOC-специалист.

Однако я каждый день вижу другое: многие компании все еще мыслят в категориях прошлого, полагаясь на ручные процессы там, где это уже не работает. На этом фоне бизнес задает закономерный вопрос: не вытеснит ли ИИ специалиста по киберзащите?

Моя позиция прямая: AI не заменяет эксперта, он только убирает то, что мешает эксперту эффективно работать. А вот без стратегических решений человека современная киберзащита просто невозможна.

Скорость – главный параметр современной безопасности

Реальный факт: компании тратят в среднем 204 дня, чтобы выявить инцидент. Это время, достаточное для полного компрометирования инфраструктуры. Автоматизация уменьшает этот период до дней или даже минут.

SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) системы удаляют вредоносный файл или блокируют скомпрометированный домен быстрее, чем аналитик открывает отчет.

AI при достаточном уровне понимания контекста в комбинации с тщательно продуманными автоматизированными алгоритмами может рекомендовать решение в большинстве случаев рутинных ежедневных инцидентов: например АI можно "научить" реагировать на аномальные сигналы, интерпретировать их изолированно или в широком контексте, давать возможность получать предварительные выводы за минуты.

Это фундаментальное преимущество, которое уже становится нормой. Но есть и вторая часть уравнения.

AI берет на себя объем. Человек обеспечивает качество

• Фильтрация инцидентов

Алгоритмы прекрасно упорядочивают данные, отсекают ошибочные оповещения, уменьшают нагрузку на SOC. Но именно специалист определяет, действительно ли инцидент представляет угрозу бизнесу.

• Контекст и риски

Автоматизация сообщает об аномалии. AI может интерпретировать ее сущность. Но только эксперт понимает ее последствия: влияние на операционные процессы, регуляторные ограничения, репутационные риски.

• Принятие решений

Система может предложить действия. Ответственность за них всегда на человеке: особенно когда речь идет о замораживании выплат, блокировании клиентов или ограничении доступа к критическим сервисам.

Почему в гемблинге роль специалиста не заменить

Игровые платформы – среди наиболее привлекательных целей атак. Причина проста: большой объем платежей, постоянный трафик, ценные данные, высокие регуляторные требования.

В этой сфере автоматизация помогает ускорить процессы сбора и интерпретации данных, но ключевые решения остаются за человеком:

• оценка влияния на лицензионные условия;
• понимание поведенческих паттернов игроков;
• управление операционными рисками.

Ошибка метода может стоить компании существенно дороже, чем в хоть какой другой отрасли.

Пример, показывающий предел автоматизации – кейс международной IT-компании

Чтобы увидеть предел автоматизации, достаточно упомянуть недавний инцидент с крупной международной IT-компанией, занимающейся разработкой программного обеспечения. Несмотря на мощную инфраструктуру и глобальный масштаб, она стала жертвой серьезной кибератаки – и рынок получил очередное напоминание: уязвимыми могут быть все.

Причина проста: автоматизация отлично реагирует на технические сигналы. AI, базируясь на данных по прошлым инцидентам, способен осуществить их интерпретацию. Однако при сложных атаках злоумышленники комбинируют несколько векторов, маскируют движение, используют легитимные инструменты компании, чтобы выглядеть "нормальным" трафиком.

Машина фиксирует аномалию, но не всегда может правильно понять ее содержание – поэтому критически важна аналитика человека, который может соединить разрозненные фрагменты в цельный сценарий атаки.

Системы зафиксировали подозрительную активность, но именно люди определили реальный масштаб инцидента, оценили последствия, приняли решение и управляли кризисом. Автоматизация выполнила техническую часть – стратегическую работу взяла команда экспертов.

Этот кейс напоминает простую вещь: AI и алгоритмы позволяют быстро получить сигнал и базовую интерпретацию, но не способны заменить человеческое понимание, ответственность и контекст. И самое сочетание этих факторов делает инцидент контролируемым, а не разрушительным.

Вывод

AI в кибербезопасности – это не замена специалисту и не попытка минимизировать роль человека. Это способ, наконец, сделать специалиста эффективным: освободить его от рутинных операций и дать возможность заниматься тем, что действительно влияет на безопасность бизнеса.

Команды, которые правильно сочетают машинную скорость и человеческую аналитику, уже сейчас имеют существенное преимущество. Команды, которые возлагаются только на одно из двух, рискуют стать следующей жертвой атаки.