По мере ускорения разработки программного обеспечения благодаря искусственному интеллекту, меняется и ландшафт кибербезопасности. Передовые модели ИИ, такие как Mythos, способны обнаруживать уязвимости с беспрецедентной скоростью, в то время как автономные агенты, код, сгенерированный ИИ, геополитическая неопределенность и сокращение временных окон атак вынуждают организации переосмыслить методы защиты критически важных систем.
Эти темы стали центральными на круглом столе «Киберустойчивость в эпоху Mythos: движение на машинной скорости в неопределенном цифровом мире», который был организован Rubrik и YourStory Media в Бенгалуру 10 июля 2026 года.
В дискуссии приняли участие ряд специалистов из различных секторов, включая финтех, электронную коммерцию, логистику, корпоративное программное обеспечение и образование. Среди них были Ananth Nag, вице-президент APAC Rubrik; Aditya Chandra, вице-президент по платформенной инженерии MoEngage; Anshul Sharma, директор по инженерии Scaler; Apoorva Gaurav, старший вице-президент по инженерии Clear; Arghya Mukherjee, руководитель отдела ИИ и данных Algonomy; Chidambaran Subramanian, директор по технологиям InCred Financial; Gaurav Kapatia, руководитель отдела инженерии Newton School и Newton School of Technology; Karthikeyan Ramasamy, старший директор по инженерии Freshworks; Mohan Devarapalli, руководитель отдела инженерии PayU; Navin Kumar, вице-президент по инженерии LeadSquared; Niraj Kumar, директор по инженерии Shadowfax; Prabod Goel, глобальный инженерный лидер Postman; Rishabh Chhajer, вице-президент по ИТ и кибербезопасности Allen; Utkarsh Tiwari, руководитель отдела инженерии безопасности (облачные технологии) Meesho; и Vikas Roy, директор по инженерии Vahan.ai.
Участники обсуждали проблемы, с которыми сталкиваются компании, поскольку ИИ интегрируется в продукты и операции. Хотя опасения охватывали защиту личной идентифицируемой информации (PII), обеспечение безопасности кода, созданного ИИ, управление ИИ-агентами и минимизацию рисков цепочки поставок, один посыл оказался доминирующим: одного предотвращения уже недостаточно.
Поскольку организации используют ИИ для более быстрого создания и выпуска программного обеспечения, они одновременно порождают новые угрозы безопасности. Участники указали на атаки типа «prompt injection», код, генерируемый ИИ, нечеловеческие идентификаторы, сторонние зависимости и действия ИИ-агентов от имени пользователей как на одни из самых серьезных проблем, которые предприятия должны решить.
Mukherjee акцентировал внимание на рисках использования клиентских данных при обучении больших языковых моделей (LLM) и необходимости защиты агентных ИИ-систем. Kumar говорил о защите конфиденциальной информации клиентов и предотвращении кросс-теннтного раскрытия данных в LeadSquared, в то время как Ramasamy отметил возникающую проблему управления нечеловеческими ИИ-идентичностями. Другие обсуждали растущую потребность в более надежных ограничителях ИИ, наблюдаемости и управлении, поскольку ИИ становится частью повседневной деятельности бизнеса.
Сама скорость разработки программного обеспечения создает дополнительный уровень сложности. Как заявил Sharma, «ИИ расширяет поверхность атаки быстрее, чем мы можем ее защитить». Хотя участники согласились, что ИИ ускорил разработку и эксперименты, они также отметили, что такая же скорость увеличивает вероятность появления уязвимостей, которые организации могут не заметить или не понять немедленно.
Несколько участников предложили использовать ИИ и в рамках оборонительной стратегии. Roy объяснил, как Vahan.ai применяет защитные агенты и механизмы обнаружения на основе ИИ, заявив: «Мы используем ИИ, чтобы бороться с ИИ». При этом он признал, что подход все еще развивается, поскольку ИИ-агенты часто являются недетерминированными, что затрудняет их тестирование и защиту традиционными методами.
Meesho сосредоточилось на обеспечении безопасности кода, создаваемого ИИ, с самого начала. Tiwari отметил: «Мы начинаем с установки ограничителей на самого кодирующего агента, чтобы код, который он пишет, был безопасен по умолчанию». Nag настоятельно призвал группу выйти за рамки предотвращения и рассмотреть, что происходит после взлома. Он сослался на недавние инциденты с Jaguar Land Rover и Marks & Spencer, отметив, что даже крупные организации с развитыми программами безопасности могут столкнуться с длительными перебоями в работе. Он утверждал, что компании традиционно вкладывали значительные средства в предотвращение, обнаружение и устранение последствий, тогда как устойчивость — способность восстанавливать бизнес-операции — часто получала меньше внимания.
Участники пришли к согласию, что разговор меняется, поскольку кибератаки все чаще рассматриваются как неизбежное явление. Вместо вопроса «Можно ли остановить любую атаку?» организации начинают задаваться вопросом: «Как быстро можно восстановить системы, если атака удалась?»
Ramasamy возразил, что, хотя ИИ и несет новые риски, организации должны продолжать опираться на устоявшиеся принципы безопасности, включая многоуровневую архитектуру, доступ на основе идентификации, права наименьших привилегий и надежные ограничители. Он подчеркнул, что ИИ-агенты должны получать доступ только к авторизованным инструментам и данным от имени проверенных пользователей, тем самым ограничивая потенциальный ущерб от взлома.
Для Chandra устойчивость также связана с организационной культурой. Он утверждал, что многие компании продолжают рассматривать кибербезопасность как упражнение по соблюдению нормативов, а не как инженерную дисциплину, построенную на непрерывном мониторинге, поведенческом обнаружении угроз и оперативной готовности. Он добавил: «Культурно индийские организации не готовы. Многие предприятия делают это просто для видимости, для галочки, для отметки в аудите безопасности. Мы не осознаем глубины проблемы».
Дискуссия неоднократно возвращалась к одному выводу: в мире, управляемом ИИ, предотвращение атак остается критически важным, но устойчивость приобретает равное значение. Поскольку разработка программного обеспечения ускоряется, а циклы атак продолжают сокращаться, организациям потребуется готовиться не только к защите своих систем, но и к быстрому восстановлению в случае нарушения этих защит.
Постоянной темой обсуждения было различие между аварийным восстановлением и кибервосстановлением. Устранение операционных сбоев относительно просто, поскольку организации знают, что их резервные системы остаются нетронутыми. Участники отметили, что кибератаки фундаментально отличаются: злоумышленники могут скомпрометировать как производственные системы, так и резервные копии, оставляя организации в неведении относительно того, какие копии данных им можно доверять.
Объясняя эту разницу, Nag сказал: «Когда нас взламывают, это не операционное восстановление. Операционное восстановление — это моя копия, которую мне просто нужно вернуть. Кибервосстановление — у меня есть копия, но я не знаю, заражена ли эта копия. Если она заражена, что нам нужно, чтобы восстановиться?» Он подчеркнул, что истинная киберустойчивость зависит не только от поддержания дублированной инфраструктуры. Организациям нужны чистые, изолированные среды восстановления и проверенные резервные копии, которые можно восстановить с уверенностью после атаки.
Один участник поделился случаем, когда недовольный администратор баз данных намеренно удалил критически важные базы данных. Восстановление было возможно только потому, что организация сохранила несколько изолированных копий своих данных. Этот опыт, отметили участники, укрепил ценность постоянных, защищенных резервных копий и четко определенных стратегий восстановления, способных противостоять как внешним атакам, так и внутренним угрозам.
По мере того как предприятия развертывают больше ИИ-агентов, участники согласились, что организации должны начать относиться к ним как к любому другому цифровому идентификатору — с определенными разрешениями, мониторингом и подотчетностью. Атаки типа «prompt injection», блуждающие агенты и управление идентификацией для нечеловеческих пользователей стали одними из самых больших проблем по мере того, как ИИ-системы становятся более автономными. Спикеры обсудили важность политических ограничителей, состязательного тестирования, песочниц, управления идентификацией и непрерывного мониторинга для обеспечения безопасной работы ИИ-систем. Хотя ни одна система безопасности не может устранить все риски, участники согласились, что множественные уровни защиты значительно снижают вероятность неожиданного поведения ИИ.
Дискуссия также затронула, как код, сгенерированный ИИ, меняет саму разработку программного обеспечения. Поскольку инженерные команды выпускают код быстрее, разработчики все чаще внедряют программное обеспечение, которое они могут не до конца понимать, что делает управление, видимость и непрерывная проверка важнее, чем когда-либо.
По завершении дискуссии участники согласились, что киберустойчивость выходит далеко за рамки технологий. Многие организации по-прежнему рассматривают кибербезопасность как требование соответствия, а не как основную бизнес-возможность. Создание устойчивости требует регулярного моделирования инцидентов, учений по восстановлению и настольных упражнений, чтобы гарантировать, что команды смогут быстро восстановить работу в случае происшествия. Участники также подчеркнули, что устойчивость должна стать приоритетом на уровне совета директоров, а не оставаться исключительно ответственностью технологических и служб безопасности. Они утверждали, что планирование восстановления следует рассматривать как инвестицию в непрерывность бизнеса, а не просто как очередную инициативу по безопасности.
На протяжении всего круглого стола постоянно всплывала одна идея: ИИ ускоряет разработку программного обеспечения, но он также повышает скорость и сложность киберугроз. По мере того как организации внедряют ИИ в продукты, инженерию и операции, они также расширяют количество систем, идентификаторов и рабочих процессов, которые необходимо защищать. Для многих присутствующих это меняет саму природу кибербезопасности. Цель больше не в том, чтобы предполагать, что каждую атаку можно предотвратить. Вместо этого организации должны быть готовы быстро обнаруживать атаки, восстанавливать доверенные данные, восстанавливать бизнес-операции и минимизировать перебои при возникновении взлома. В условиях угрожающего ландшафта, управляемого ИИ, устойчивость перестает быть запасным планом; она становится неотъемлемой частью стратегии кибербезопасности.