Acalvio: рабочие нагрузки ИИ — новые «драгоценности короны»

Облачные среды давно являются основным полем кибератак, однако характер этого поля радикально изменился. По мере того как организации активно внедряют генеративный ИИ, разворачивают базовые модели, создают собственные конвейеры обучения и связывают ИИ-агентов через API, само понятие «критической инфраструктуры» эволюционирует.

Сегодня наиболее ценные активы больше не ограничиваются клиентскими базами данных или приложениями. К ним относятся веса моделей, векторные базы данных, обучающие наборы данных, разрешения идентификации и ИИ-пайплайны, обеспечивающие бизнес-инновации. Там, где появляется ценность, неизбежно следуют и злоумышленники.

Проблема в том, что защитникам противостоят уже не только люди. Все чаще им приходится иметь дело с автономными противниками на базе ИИ, способными сканировать, адаптироваться и эксплуатировать облачные среды с беспрецедентной скоростью.

Рост автономного атакующего ИИ

Кибератаки с использованием ИИ больше не являются теорией. Последние данные киберразведки подтверждают, что поддерживаемые государствами группы уже применяют ИИ-агентов для автоматизации разведки, поиска учетных данных и эксплуатации уязвимостей. В задокументированных кампаниях ИИ-системы выполняли большую часть этапов атаки при минимальном участии человека.

Эти атакующие агенты способны обходить защитные механизмы, перечислять облачные идентичности, анализировать разрешения и даже генерировать эксплойт-код в реальном времени. В отличие от людей, они работают непрерывно, выполняя тысячи запросов в секунду и быстро проверяя пути доступа в облачных средах.

Против таких противников реактивные модели безопасности — оповещения, журналы и реагирование после компрометации — по своей природе слишком медленны. К моменту вмешательства аналитика ИИ-атакующий уже успевает обучиться и адаптироваться.

Почему реактивной защиты уже недостаточно

Традиционная облачная безопасность ориентирована на предотвращение: усиление конфигураций, применение патчей и принцип наименьших привилегий. Эти меры остаются важными, но они исходят из предположения, что атакующие действуют медленно и предсказуемо.

Автономные атакующие меняют эту логику. Они массово используют ошибки конфигурации, непрерывно зондируют идентичности и перемещаются быстрее, чем могут реагировать защитники. В таких условиях команды безопасности должны перестать задаваться вопросом: «Как заблокировать каждую атаку?»

Более правильный вопрос звучит так: «Как обнаружить и сорвать действия атакующих на этапе разведки — до того, как будут затронуты реальные активы?»

Превентивная безопасность: использование ИИ против него самого

Превентивная безопасность смещает защиту влево — позволяя выявлять угрозы на самых ранних этапах атаки. Наиболее эффективный способ противостоять ИИ-управляемым противникам — использовать их главную слабость: зависимость от автоматизированного обнаружения и принятия решений.

Именно здесь ключевую роль играют киберобман и honeytoken-ы.

Honeytoken — это преднамеренно созданный цифровой актив, такой как облачная идентичность, API-ключ, конфигурационный файл или учетные данные, не имеющий легитимного бизнес-назначения. Любое взаимодействие с ним является высокодостоверным индикатором компрометации и не порождает ложных срабатываний.

Как работает превентивная защита в ИИ-средах

При использовании стратегии развертывания с учетом ИИ honeytoken-ы размещаются в облачных и ИИ-нагрузках таким образом, чтобы максимально походить на реальные активы. Для автономного атакующего они выглядят ценными и релевантными и часто получают приоритет на этапе разведки.

1. Обманные облачные идентичности — honey-идентичности имитируют роли с высокой ценностью, такие как администраторы моделей, дата-саентисты или аудиторы векторных баз данных. Они выглядят как привилегированные точки входа в ИИ-системы.
2. Привлекательные пути доступа — такие идентичности настроены так, чтобы казаться работоспособными, побуждая автоматизированных атакующих проверять их.
3. Цифровые тупики — при получении доступа атакующий не получает ничего: ни данных, ни разрешений, ни дальнейшего продвижения.
4. Мгновенное обнаружение — в момент обращения к honeytoken команда безопасности получает высокоточный сигнал тревоги, что позволяет быстро локализовать угрозу задолго до компрометации продуктивных ИИ-активов.

Защита полного жизненного цикла ИИ

Превентивная безопасность с использованием обмана обеспечивает защиту всего ИИ-стека независимо от облачного провайдера:

• Защита инференса — выявляет попытки злоупотребления конечными точками моделей, захвата вычислительных ресурсов или неправомерного использования платформ Model-as-a-Service.
• Безопасность обучения и цепочки поставок — обнаруживает злоумышленников, исследующих задания обучения, ноутбуки и артефакты моделей, хранящиеся в облачном объектном хранилище.
• Защита RAG и уровня данных — выявляет попытки эксплуатации векторных хранилищ, серверов контекста и промежуточного ПО, соединяющего ИИ-модели с корпоративными данными.

Выявляя атакующих на этапе разведки, организации предотвращают ИИ-атаки до того, как они перерастут в утечку данных или нарушение работы сервисов.

Формирование безопасности ИИ будущего

В эпоху автономных атакующих безопасность — это уже не строительство более высоких стен, а формирование поведения противника и раннее выявление его намерений. Превентивная безопасность восстанавливает баланс, делая атаки заметными, затратными и неэффективными.

Как официальный дистрибьютор Acalvio, Softprom помогает организациям внедрять готовые к ИИ превентивные стратегии кибербезопасности для защиты облачных и ИИ-нагрузок от современных угроз.

Когда атакующие полагаются на автоматизацию, обман становится стратегическим преимуществом, превращая скорость и интеллект в уязвимость, а не в силу.