conversations
Единый контакт-центр на базе Naumen Contact Center для «РКС-энерго»
За 48 часов можно проверить идею, но не доказать, что она окупится
Надежда Шалимова (ЭОС): «На «Осеннем документообороте – 2026» затронем очень много тем – актуальных, горячих, беспокоящих и CIO, и пользователей»
Тарифы Билайна в Краснодаре в 2026 году
«Развиваем связь в сложных условиях»: интервью с Сергеем Мордасовым спустя год его работы на посту генерального директора ООО «Миранда-медиа»
ЦБ
°
вторник, 27 октября 2026

Эксперты предупредили о деградации ИИ-защиты и предложили способ её контролировать

Эксперты предупредили о деградации ИИ-защиты и предложили способ её контролировать
Изображение: Газинформсервис
Средство защиты на машинном обучении хорошо ровно настолько, насколько актуальны данные, на которых его обучили. Инфраструктура меняется постоянно: появляются новые приложения, новые шаблоны поведения пользователей, новые техники атак. Со временем реальная среда перестаёт совпадать с той, на которой модель училась, и качество детектирования падает — растут пропуски угроз и ложные срабатывания.

Компания «Газинформсервис» в этом году получила патент на способ, который позволяет обнаруживать такую деградацию и устранять её автоматически (патент на изобретение № 2867439 «Способ и система обучения интеллектуального средства защиты информации»).

Разовая проверка — аттестация или тест на исторических данных — фиксирует качество только в момент теста, а ручное дообучение требует времени и специалистов, и всё это время средство защиты работает хуже, чем могло бы. Запатентованный способ закрывает этот разрыв замкнутым циклом «проверка — оценка — дообучение». Авторы изобретения: учредитель компании Валерий Пустарнаков, заместитель технического директора Лидия Виткова, а также сотрудники лаборатории технологий искусственного интеллекта Сергей Чатоян, Никита Бобров и Ирина Меженева.

Интеллектуальное средство защиты (метод применим к системам классов EDR, NDR, XDR, UEBA, SIEM) помещают в тестовую среду, имитирующую автоматизированную систему. Это может быть виртуальная, аппаратная или гибридная среда, вплоть до участка киберполигона, воспроизводящего реальный защищаемый объект с его трафиком и пользовательской активностью. Средство подвергают серии тестовых воздействий, а его отклики оценивают по частным показателям, например своевременности реагирования и устойчивости к ложным срабатываниям.

Частные показатели сводятся в интегральную оценку с помощью функции нелинейной свёртки, а решение о корректировке принимается по пороговому критерию на шкале желательности. Ключевой элемент метода — адресность дообучения: если порог не достигнут, система находит в откликах именно те блоки данных, которые повлияли на провальные показатели, и дообучает модель только на них, а не на всём массиве. Цикл повторяется, пока средство не выйдет на требуемый уровень.

Практический смысл метода — управляемое качество интеллектуальной защиты на всём жизненном цикле: меньше ложных срабатываний без потери полноты детектирования, безопасная отладка в тестовой среде без риска для боевой инфраструктуры и измеримость. Качество защиты перестаёт зависеть от человеческого фактора: оно выражается оценкой с порогом и динамикой, а не экспертным мнением.

«Измеримость важна и для системы доверия к ИИ, которая сейчас формируется в России. По данным Консорциума исследований безопасности технологий ИИ, около 300 информационных систем в регионах уже используют различные технологии ИИ без учёта актуальных рисков и угроз. В сентябре 2025 года Консорциум направил в Минцифры концепцию федерального реестра доверенных решений ИИ на основе риск-ориентированного отраслевого подхода; реестр рассматривается как репозиторий и полигон тестирования типовых ИИ-решений для государственных информационных систем», — отметила Лидия Виткова.

Отметим, что рабочую группу № 3 Консорциума, которая отвечает за это направление, возглавляет «Газинформсервис», лидер группы — заместитель технического директора компании Лидия Виткова.

Свежее по теме

!-- Yandex.Metrika counter -->