Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

Казахстанский портал о страховании, 2 сентября 2026 г.

ИИ ускоряет поиск киберуязвимостей и меняет профиль риска для страховщиков

82 просмотра

Использование искусственного интеллекта для поиска уязвимостей в информационных системах стало главным новым корпоративным риском во втором квартале 2026 года, следует из исследования Gartner.

Проблема впервые появилась в ежеквартальном рейтинге Gartner и сразу заняла первое место. По оценке исследователей, ИИ значительно повышает скорость и доступность поиска слабых мест в программном обеспечении, тогда как традиционные системы управления киберрисками могут не успевать за новым темпом появления угроз.

Для страхового рынка это означает важное изменение характера киберриска. Если раньше между обнаружением уязвимости и ее массовым использованием зачастую существовал период, в течение которого компании могли установить обновление и закрыть слабое место, то искусственный интеллект способен существенно сократить это окно.

Gartner опросил 316 руководителей и специалистов по рискам

Исследование входит в серию Gartner Quarterly Emerging Risk Report. В апреле и мае 2026 года компания опросила 316 руководителей и специалистов по управлению рисками из разных отраслей и регионов мира.

Участники оценивали новые риски, влияние которых еще не проявилось в полной мере, но которые способны существенно повлиять на деятельность компаний.

Поиск киберуязвимостей с помощью искусственного интеллекта оказался на первом месте.

По мнению Gartner, ИИ делает обнаружение слабых мест одновременно более эффективным и более доступным. Ранее глубокий поиск уязвимостей требовал значительных технических знаний, времени и специализированных ресурсов. ИИ постепенно снижает этот барьер.

Между обнаружением и использованием уязвимости остается все меньше времени

Это меняет один из ключевых параметров кибербезопасности — скорость реакции.

Уязвимости в программном обеспечении существовали всегда. После обнаружения проблемы разработчик выпускает исправление, а пользователи должны установить обновление.

На практике между выпуском исправления и его установкой проходит определенное время.

Крупная компания может использовать тысячи программных компонентов и устройств. Перед установкой обновление необходимо протестировать, проверить совместимость с другими системами и только затем распространить по инфраструктуре. В результате даже известная уязвимость может оставаться открытой неделями или месяцами.

ИИ способен нарушить этот привычный цикл.

Автоматизированные инструменты могут быстрее анализировать программный код и искать потенциальные слабые места. Одновременно аналогичные технологии позволяют быстрее исследовать уже найденную уязвимость и способы ее возможного использования.

Gartner предупреждает, что уязвимости теперь могут не только быстрее обнаруживаться, но и быстрее превращаться в практический инструмент атаки.

Преимущество получают обе стороны

Особенность искусственного интеллекта заключается в том, что он одновременно усиливает защиту и нападение.

Специалисты по информационной безопасности могут применять ИИ для анализа кода, поиска ошибок и автоматизации проверки инфраструктуры. Это позволяет обнаруживать проблемы до того, как ими воспользуется злоумышленник.

Но те же возможности доступны и другой стороне.

Поэтому технологическое преимущество определяется не самим наличием ИИ, а тем, кто быстрее проходит путь от обнаружения проблемы до практического действия.

Для защищающейся организации таким действием является исправление уязвимости. Для злоумышленника — ее использование. Именно скорость становится новым ключевым параметром киберриска.

Традиционный цикл установки исправлений может оказаться слишком медленным

Для компаний это означает необходимость пересматривать привычные сроки устранения критических уязвимостей. Процесс, который раньше считался достаточно быстрым, может перестать соответствовать новой среде.

Gartner рекомендует организациям ускорять киберреагирование, включая установку исправлений и автоматизированное устранение обнаруженных проблем.

Но ускорение имеет свои ограничения:

Нельзя автоматически устанавливать любое обновление на критически важные корпоративные системы без проверки.
Неудачное обновление само способно вызвать остановку бизнеса.
Поэтому компании оказываются перед сложным выбором: слишком медленная установка исправления увеличивает вероятность атаки, а слишком быстрая — операционный риск.

Задача заключается в сокращении времени реакции без потери контроля над изменениями информационной инфраструктуры.

Для киберстрахования меняется значение управления уязвимостями

Этот процесс непосредственно затрагивает андеррайтинг. При оценке киберриска страховщики давно интересуются тем, насколько быстро клиент устанавливает критические обновления. Но в условиях ускоренного поиска уязвимостей этот показатель становится еще более значимым.

Недостаточно узнать, существует ли у компании формальная политика обновлений. Важно понимать:

насколько быстро выявляются критические уязвимости;
каким образом они ранжируются по степени опасности;
сколько времени требуется для установки исправления;
какие системы невозможно быстро обновить;
существуют ли компенсирующие меры защиты;
используется ли автоматизация для обнаружения и устранения проблем;
контролируется ли аналогичный процесс у внешних поставщиков.

Таким образом, скорость устранения уязвимости постепенно превращается в измеримый показатель качества риска.

Общая уязвимость может одновременно затронуть множество страхователей

Для страхового рынка существует еще одно последствие — накопление риска.

Если уязвимость обнаруживается в широко используемом программном продукте, облачной платформе, сетевом устройстве или библиотеке программного кода, потенциально под угрозой оказываются тысячи организаций. ИИ увеличивает вероятность быстрого выявления подобных слабых мест.

Но еще важнее то, что после обнаружения может значительно ускориться поиск всех потенциально уязвимых систем.

Для страховщика это означает, что отдельные клиенты могут оказаться связанными между собой общей технологической зависимостью. Одна проблема способна сформировать большое число требований практически одновременно.

Это сближает системный киберриск с катастрофическим страхованием: вместо географической зоны накопления возникает технологическая зона накопления.

Риск внешних поставщиков становится еще важнее

Gartner отдельно рекомендует усиливать контроль рисков третьих сторон.

Причина понятна. Компания может хорошо управлять собственной инфраструктурой, но оставаться зависимой от внешнего поставщика программного обеспечения, облачного сервиса или другого технологического партнера.

Если критическая уязвимость возникает у такого поставщика, клиент зачастую не способен самостоятельно ее исправить. Он должен ждать обновления от разработчика. В результате время реакции зависит уже не от одной компании, а от всей технологической цепочки.

Для страховщика это усложняет оценку риска. Необходимо понимать не только уровень информационной безопасности самого страхователя, но и степень его зависимости от критически важных поставщиков.

Страховой портфель придется анализировать по общим технологиям

Традиционно страховщики оценивают накопление риска по географии, отрасли, размеру компаний и лимитам ответственности. Для киберстрахования этого недостаточно.

Две компании могут находиться на разных континентах, работать в совершенно разных отраслях и не иметь между собой никаких коммерческих отношений. Но если обе используют одно программное обеспечение или одного поставщика облачной инфраструктуры, между ними существует общая технологическая зависимость.

Поэтому портфельный анализ постепенно должен отвечать на новый набор вопросов:

сколько страхователей используют одну технологию;
каков совокупный лимит по таким клиентам;
какие компоненты являются критическими;
какой максимальный убыток может возникнуть при одновременной компрометации;
какая часть риска передана перестраховщикам.
Развитие ИИ делает эту задачу более срочной, поскольку потенциальная скорость распространения одного события увеличивается.

Автоматизация защиты становится необходимой

Есть и обратная сторона процесса. Если ИИ позволяет ускорить обнаружение и использование уязвимостей, защита также будет все больше автоматизироваться.

Ручной процесс, при котором специалист получает уведомление, анализирует его, передает задачу другому подразделению, согласовывает изменение и затем устанавливает обновление, может оказаться слишком медленным.

Поэтому Gartner указывает на необходимость ускорения реагирования и автоматизированного устранения проблем.

Для страховщиков это потенциально создает новый критерий качества риска. Компании с развитой автоматизированной системой обнаружения, приоритизации и исправления критических уязвимостей могут значительно быстрее реагировать на новую угрозу. Следовательно, зрелость таких процессов способна со временем влиять на условия киберстрахования и цену покрытия.

ИИ одновременно становится риском и инструментом его снижения

Парадокс заключается в том, что страховой рынок будет сталкиваться с искусственным интеллектом сразу с двух сторон:

ИИ увеличивает возможности потенциальных злоумышленников.
Но он же дает страхователям и специалистам по информационной безопасности более эффективные средства обнаружения угроз.
Страховщики также могут использовать технологию для непрерывного анализа внешней инфраструктуры клиентов, выявления общих зависимостей и оценки накопления в портфеле.

Поэтому развитие ИИ необязательно означает только рост киберубытков.

Многое будет зависеть от того, насколько быстро защитные технологии и системы управления рисками смогут адаптироваться к новой скорости угроз.

Gartner выделяет и другие риски, связанные с ИИ

Исследование показывает, что влияние искусственного интеллекта на корпоративный риск уже не ограничивается кибербезопасностью.

Среди других значимых угроз Gartner называет распространение автономных систем ИИ, способных действовать за пределами непосредственного человеческого контроля.

Еще одна проблема — ухудшение надежности информации из-за роста объема автоматически создаваемого контента.

Компании также сталкиваются с недостатком специалистов, обладающих необходимыми знаниями для работы с новыми технологиями.

Таким образом, ИИ постепенно превращается из отдельного технологического риска в фактор, одновременно влияющий на информационную безопасность, операционную устойчивость, качество данных и корпоративное управление.

Скорость становится новым параметром киберриска

Gartner предлагает компаниям пересмотреть оценку потенциального ущерба, актуализировать допустимый уровень риска, усилить контроль внешних поставщиков и ускорить реагирование на уязвимости.

Для страхового рынка из исследования следует более широкий вывод.

Традиционный киберриск во многом оценивался через наличие защитных технологий: многофакторной аутентификации, резервного копирования, защиты конечных устройств и других средств. Теперь к ним добавляется еще один параметр — время.

Важно не только то, способна ли компания обнаружить и устранить уязвимость.Все большее значение имеет вопрос: успеет ли она сделать это раньше, чем уязвимость будет использована?

Искусственный интеллект сокращает доступное для этого окно, а значит, скорость обнаружения, принятия решения и исправления постепенно становится самостоятельной характеристикой страхуемого киберриска.

Подготовлено порталом Allinsurance.kz

Ваше мнение об этом материале:

— Ваше имя
— Ваш email
— Тема

Ваш отзыв (заполняется обязательно):

Укажите код на картинке слева:

Установите трансляцию заголовков прессы на своем сайте

 Подробнее »

Получить код для трансляции заголовков прессы »