ИИ нашел тысячи уязвимостей, но хакеры используют около 1% из них

Исследование VulnCheck показало, что уязвимости, обнаруженные с помощью искусственного интеллекта, пока не стали массовым оружием для кибератак. Из 1061 проблемы безопасности, найденной при участии ИИ-инструментов, злоумышленники реально применяли только 14 случаев. Доля таких атак составила около 1,3%, что почти соответствует обычному уровню эксплуатации программных ошибок без участия нейросетей.

Данные исследования немного меняют представление о возможной волне автоматических взломов. Искусственный интеллект уже помогает находить слабые места в коде, но превращение найденной ошибки в рабочий инструмент атаки остается сложной задачей. Для российских пользователей ситуация тоже имеет значение, поскольку рост числа найденных уязвимостей может ускорить появление новых угроз для сервисов, программ и корпоративных систем.

Отчет State of Exploitation H1 2026 подготовил исследователь VulnCheck Патрик Гаррити. Он изучил данные по обнаружению и использованию программных ошибок за первую половину 2026 года. По его оценке, современные модели ИИ пока больше усиливают возможности специалистов по защите, чем дают преступникам готовый способ быстро находить и использовать новые проблемы.

Интересно, что тысячи найденных ошибок не превращаются автоматически в тысячи успешных атак. Между обнаружением слабого места и реальным взломом остается большой технический путь.

Отдельное внимание специалисты уделили проекту Anthropic Project Glasswing. Компания сообщила о более чем 23 тысячах обнаруженных проблем, но только 126 из них получили официальные номера CVE. Среди этих случаев только одна уязвимость была замечена в настоящих атаках.

Искусственный интеллект действительно способен анализировать огромные объемы программного кода быстрее человека. Нейросети могут находить подозрительные участки, замечать повторяющиеся ошибки и помогать исследователям проверять сложные проекты. Но сама по себе найденная проблема еще не означает возможность мгновенного проникновения в систему.

Для успешной атаки преступникам требуется подготовить рабочий способ обхода защиты, подобрать условия эксплуатации и найти доступную цель. Многие ошибки остаются опасными только в определенных конфигурациях, а часть проблем исправляется до того, как ими успевают воспользоваться.

За первые шесть месяцев 2026 года VulnCheck зарегистрировала почти 500 уязвимостей из категории KEV. В этот список попадают проблемы, которые уже были замечены в действиях злоумышленников.

Срок между публикацией информации о CVE и первой подтвержденной атакой продолжает сокращаться. В 2025 году среднее значение составляло около 120 дней, а в первой половине 2026 года показатель уменьшился до 80 дней.

Для компаний это означает сокращение времени на установку обновлений. Если раньше у администраторов оставалось несколько месяцев на подготовку защиты, сейчас реакция должна происходить значительно быстрее.

При этом исследование выявило интересное изменение:

• в первой половине 2026 года около 23,43% уязвимостей KEV использовались в день публикации CVE или раньше;
• годом ранее показатель находился возле отметки 28,93%;
• около 200 проблем начали применять в атаках в течение первого 31 дня после раскрытия информации.

Получается, что количество зарегистрированных ошибок растет быстрее, чем возможности преступников превращать каждую из них в рабочий инструмент атаки.

Несмотря на активное развитие искусственного интеллекта, киберпреступники по-прежнему выбирают хорошо знакомые направления.

• На первом месте оказались системы управления контентом. На них пришлось 163 уязвимости из списка KEV, что составляет примерно треть всех случаев эксплуатации. Популярность таких платформ связана с широким распространением и большим числом установок с устаревшими версиями.
• Следом идут сетевые устройства с 68 случаями эксплуатации, операционные системы с 44 проблемами и серверное программное обеспечение с 40 уязвимостями.

Стоит обратить внимание, что громкие разговоры об ИИ не отменяют старые проблемы. Непропатченные системы и забытые обновления остаются удобной целью для атакующих.

Такая статистика показывает, что преступники не спешат отказываться от проверенных методов. Новые инструменты получают много внимания, но реальные атаки часто строятся вокруг давно известных слабых мест.

Хотя искусственный интеллект пока не вызвал массового взрыва автоматических взломов, сами ИИ-системы уже становятся объектом изучения для атакующих.

VulnCheck фиксирует интерес к платформам создания моделей, системам управления вычислениями, ИИ-шлюзам, автономным агентам и сервисам автоматизации рабочих процессов.

Опасность для российских пользователей связана с тем, что ИИ-инструменты постепенно появляются в бизнесе, государственных структурах и обычных цифровых сервисах. Ошибка в подобной системе может привести к утечке информации, нарушению работы приложений или раскрытию внутренних данных.

Современные ИИ-платформы получают доступ к большим массивам информации и внешним инструментам. Поэтому даже небольшая ошибка в настройках может привести к серьезным последствиям.

При этом специалисты считают, что открытое изучение таких технологий помогает быстрее находить проблемы. Чем больше исследователей проверяют новые системы, тем быстрее появляются исправления и методы защиты.

Отчет VulnCheck создан на основе данных каталога KEV компании за первую половину 2026 года. Аналитики учитывали даты публикации CVE и первые подтверждения использования проблем в реальных атаках. Информацию об ИИ-найденных ошибках собирали из исследований Патрика Гаррити, данных Project Glasswing Anthropic и материалов Berkeley Vulnerability Research Initiative.

Ранее сообщалось, что специалисты Télécom SudParis провели анализ программных платформ, используемых в современных автомобилях, и обнаружили тысячи известных уязвимостей в компонентах бортовых систем. Наибольшее количество проблем зафиксировано в Automotive Grade Linux — в открытых базах безопасности числится 1203 связанные с ней записи. Серьёзное число уязвимостей также выявлено в Android Automotive, тогда как более компактная платформа Eclipse S-CORE показала значительно меньше проблем — всего восемь.

Редакция CISOCLUB считает, что исследование показывает более спокойную ситуацию, чем прогнозировали многие специалисты. Искусственный интеллект действительно меняет подход к поиску ошибок, но пока не стал универсальным инструментом для мгновенного взлома. Основная угроза для компаний остается связана не только с новыми технологиями, но и с обычными проблемами обновления и контроля систем. Организациям стоит следить не только за развитием ИИ-атак, но и за давно известными уязвимостями. Именно сочетание старых ошибок и новых инструментов может стать наиболее опасным вариантом в будущем.