Изкуственият интелект ускорява кибератаките и намалява прага за достъп до сложни инструменти, докато много организации все още разчитат на периодично обучение и традиционни показатели за ефективност. Проучване сред 93 CISO и старши специалисти по киберсигурност показва, че въпреки високото доверие в AI защитите, компаниите все още не тестват достатъчно активно способността си да откриват и неутрализират нови атаки.
Петте държави от разузнавателния съюз Five Eyes предупредиха, че изкуственият интелект улеснява злонамерените участници да проникват в чувствителни мрежи и да компрометират системи. Предупреждението беше публикувано от американската National Security Agency (NSA) и Central Security Service от името на агенциите за киберсигурност на Five Eyes.
Време е да осъзнаем, че AI вече е част от киберконфликта, призовава организацията. Технологията намалява бариерите пред нападателите и увеличава скоростта и сложността на атаките. Така тя скъсява времето между откриването на уязвимост и нейното използване. Същевременно предоставя и нови възможности за защита. Но дали организациите използват въпросните възможности максимално?
Настоящата кибер-среда е силно „асиметрична“, при което нападателите могат да използват най-модерните AI и боравят с тях по-бързо, отколкото организациите успяват да валидират своите защитни механизми.
Доверието в AI защитите изпреварва доказателствата
AI постепенно се превръща във важен компонент на дейностите по киберсигурност, като агентите могат да откриват уязвимости, да наблюдават необичайно поведение и да реагират на инциденти значително по-бързо от човек. Проблемът е, че много организации все още приемат тези възможности като даденост.
Проучване сред 93 CISO и старши специалисти по киберсигурност, проведено между декември 2025 и март 2026 г., показва, че 78% от анкетираните имат високо доверие в способностите на своите агентни защитни системи, докато времето за откриване и реакция при инцидент все още обикновено се измерва в диапазона от един до шест часа.
Всеки пети участник не може последователно да измерва показателите MTTD и MTTR. Тези резултати показват разминаване между внедряването и доказването на ефективността, защото AI навлиза в оперативните дейности по сигурността много по-бързо, отколкото организациите успяват да тестват, измерят и валидират поведението на системите.
Инцидентът с Hugging Face: проблемът „лъсна“
Последните инциденти показват защо традиционният подход към защитата вече не е достатъчен. При компрометирането на системите на Hugging Face, за което OpenAI пое отговорност, проникването на модела не е било установено почти седмица и е било открито едва след започнало разследване на FBI.
Този случай показва, че бързото триажиране на инцидент вече не е достатъчно. Организациите трябва да знаят предварително как техните екипи, инструменти и AI агенти ще се държат под натиск, когато протича реална атака, защото реакцията след пробива може да се окаже твърде бавна за съвременната скорост на атаките.
Обучението веднъж годишно не е достатъчно
Един от основните проблеми остава разликата между традиционното обучение по киберсигурност и реалните заплахи, пред които е изправена конкретната организация.
Много компании все още разчитат на периодични обучения, статични инструкции и установени добри практики, вместо редовно да проверяват своите служители и мрежи чрез реалистични симулации на вероятните сценарии за атака.
Някои организации дори внедряват непроверени AI агенти директно в производствена среда, което може да разшири атакуемата повърхност и да създаде нови уязвимости.
Киберсигурността трябва да се превърне в постоянен процес
Five Eyes определя кибер-риска като проблем, който вече не може да бъде разглеждан единствено като технически въпрос, защото ефективната защита изисква координирани действия на ниво цяла организация и общество. Това означава, че компаниите трябва да преминат от периодично тестване към постоянна валидация.
При този модел защитните механизми се проверяват непрекъснато, а организациите измерват способността си да откриват атаки, да реагират правилно и да вземат решения както чрез човешки екипи, така и чрез AI системи. Компаниите, които тестват по-често, показват по-висока измерима ефективност, докато тези, които разчитат на редки упражнения, по-често достигат плато в представянето си.
Старите показатели вече не са достатъчни
Традиционни показатели като броя на откритите предупреждения вече не дават достатъчно информация за реалната устойчивост на една организация.
Резултатите имат много по-голямо значение. Сред тях попадат успешното откриване на заплахи, точността на реакцията и качеството на решенията, които се вземат в комбинирани човешки и AI работни процеси, защото именно тези показатели показват дали автоматизацията подобрява защитата или добавя нов риск.
AI защитите също трябва да се обучават
Бързото развитие на AI означава, че допусканията за ефективността на една киберзащита могат да остареят за месеци, а не за години.
Това създава нов проблем за организациите, защото дори добре подготвените екипи се нуждаят от време, за да адаптират работните си процеси към нови AI инструменти и агентни системи.
Данните на SimSpace показват, че AI агентите могат първоначално да доведат до спад в производителността от приблизително 10–20%, след което резултатите постепенно се подобряват при повторно тестване. Следователно организациите трябва да предвидят тази крива на обучение и да изградят итеративен процес, чрез който системите постоянно се проверяват и усъвършенстват.
„Тренирай така, както ще се сражаваш“
Военната подготовка отдавна използва принципа „тренирай така, както ще се сражаваш“, при който войниците се поставят в сценарии, близки до реалните условия на бойното поле. Същият принцип все по-ясно намира приложение и в киберсигурността.
Ръководителите по сигурността трябва да приемат възможността за пробив като реален сценарий и да проверяват предварително дали хората, инструментите и AI агентите могат да работят заедно, когато атаката вече е започнала.
Нито една симулация не може напълно да възпроизведе напрежението и непредвидимостта на реалния кибер-инцидент, но реалистичните и постоянни упражнения дават значително по-добра подготовка от тримесечното обучение, което само формално проверява дали служителите познават правилата.
