Offence vs Defence в эпоху ИИ: когда AI-агенты делают всё за вас — 24 марта 2026 г. в 11:41:31.786
Offence vs Defence в эпоху ИИ: когда AI-агенты делают всё за вас Для использования ИИ в конкретных целях многие пользуются уже готовыми скиллами - это набор навыков, ролей и инструкций, который позволяет быстро превратить LLM в AI-агента с уменями конкретного специалиста. В каталогах можно найти навыки для любых сфер, в том числе и кибербеза. ➡️Например, есть скилл - про написание правил для ModSecurity. Он позволяет LLM действовать как инженер безопасности: анализировать трафик, учитывать контекст и формировать правила для WAF. ➡️Есть и про поиск уязвимостей в веб-приложениях и обход WAF. то есть ИИ уже превращается в атакующего. На первый взгляд, это идеальная связка для современного DevSecOps-подхода: находишь уязвимость, автоматически генерируешь правило для её блокировки. Быстро, удобно, масштабируемо. Особенно, если ваш WAF работает на базе ModSecurity, где написание правил является сложным, объемным и регулярным процессом, который требует специальной подготовки. Но у этого подхода есть и обратная сторона. Во-первых, те же инструменты могут использоваться не только для защиты. С правильным промптом любой новичок может запустить базовую атаку (иногда даже удачную). А если говорить про кибергруппировки, то для них ИИ - это полноценный ускоритель разведки и нападения. Возникает и другой вопрос: насколько ИИ выдает корректный результат тем, кто использует его "в белую"? Сгенерировать правило для ModSecurity - непростая задача, поэтому и возникают запросы на подобные скиллы. Но корректно ли это работает, учитывает ли особенности бизнес-логики приложения, не создаёт ли фолзов? А если AI опирается на уже устаревшие данные о методах атак и их детектировании? Когда ИИ начинает «галлюцинировать» или упускает контекст, цена ошибки высока: неработающая защита, ложное ощущение безопасности и блокировка легитимных запросов. Поэтому в эпоху AI-агентов главный навык - не просто корректно писать промпт, а уметь проверить результат. 🔶В итоге, у компаний, которые используют WAF, выхода два. Либо нарабатывать компетенции штатных ИБ-специалистов, чтобы они наполняли своей экспертизой сгенерированные ИИ результаты. Либо выбирать такие решения, в которых настройка правил интуитивно понятна и не требует помощи ИИ.