Внедрение AI-ассистентов в обработку инцидентов ИБ в России: возможности, ограничения и взвешенные рекомендации

Введение: зачем ИИ в реагировании на инциденты и что мы под этим понимаем

В российских ИБ-подразделениях растёт объём телеметрии, корреляций и служебной переписки. Это перегружает аналитиков и увеличивает среднее время реакции на инцидент. Ассистенты на базе больших языковых моделей (LLM) помогают снять часть рутинной нагрузки: собрать хронологию событий, подготовить краткую сводку для эскалации, подсказать варианты реагирования и сформировать черновики правил детектирования. Вместе с тем такие системы привносят новые риски, требующие формализованного управления.

Чтобы говорить на одном языке, опираемся на российские стандарты. ГОСТ Р 71476-2024 (ISO/IEC 22989:2022) закрепляет понятийный аппарат ИИ, описывает ключевые термины и концепции: от системы ИИ до жизненного цикла и характеристик качества. Это основа терминологии проекта по внедрению ассистента.

Рабочий объект реагирования — инцидент информационной безопасности. В ГОСТ Р ИСО/МЭК 27000-2021 он определяется как одно или несколько нежелательных/неожиданных событий ИБ, которые с высокой вероятностью могут привести к нарушению процессов и угрозам безопасности информации. Это определение удобно тем, что охватывает и одиночные, и составные инциденты, а также связь с риском для бизнеса.

Наконец, чтобы «посадить» ИИ в корпоративное управление, в 2025 году в России введён ГОСТ Р ИСО/МЭК 42001-2024 — система менеджмента ИИ (AIMS). Он задаёт требования к ролям, процедурам, документообороту, оценке рисков и непрерывному улучшению систем ИИ в организации. Это основной стандарт для CISO, если ассистент реально влияет на процессы ИБ.

Что реально умеют AI-ассистенты в SOC сегодня

Возможности ассистентов уже не ограничиваются «чатом». На рынке (как в международных платформах, так и в отечественных продуктах) доступны следующие сценарии.

Краткие сводки и таймлайны инцидента. Ассистент собирает ключевые сущности, артефакты и последовательность событий, формируя конспект для аналитика и руководителя. Такая функция официально доступна, например, в Microsoft Defender XDR при подключении Security Copilot (Microsoft Learn).

Интерактивные расследования и подсказки по реагированию. В ряде систем (Google Cloud, Palo Alto Networks, Cortex-XSIAM) реализованы помощники, которые в ходе расследования дополняют контекст, предлагают дальнейшие шаги и рекомендации по ответным действиям в рамках заданных политик и прав.

Работа с корпоративными знаниями. Ассистент может отвечать на вопросы по внутренним регламентам и базам знаний, если настроена технология выборки проверенного контента (RAG). Данная технология помогает LLM генерировать текст на основе информации из документов, что упрощает написание отчётов, заключений и общения с языковой моделью в контексте предоставленной информации.

Подготовка черновиков правил. В контуре детектирования это означает именно подготовку черновиков правил в форматах, которые приняты в отрасли, — Sigma (логовые события) и YARA (файлы/артефакты). Готовые правила помогают инженеру быстрее перейти к их тестированию и ревизии.

Российская практика и решения

В России развитие ИИ закреплено на государственном уровне. Указ Президента № 490 утвердил Национальную стратегию развития ИИ до 2030 года, что означает: внедрение ИИ-ассистентов в ИБ-процессы вписывается в приоритеты страны и получает методологическую поддержку на уровне стандартов и ведомств.

Из прикладных решений отметим:

• YandexGPT: доступность пятого поколения в Yandex Cloud (включая специализированные версии для бизнеса) позволяет строить русскоязычные ассистенты с размещением в российской инфраструктуре.
• GigaChat (Сбер): экосистема корпоративных моделей продолжает развиваться; в отчётности Сбера за II кв. 2025 упоминается запуск ИИ-помощника для сегмента малого бизнеса на базе GigaChat, что подтверждает промышленную направленность платформы.

Международные продукты полезны как ориентиры по функционалу и сценариям (инцидент-саммари, рекомендации, интеграция с SOC-инструментами): Microsoft Security Copilot, Google Security Operations (Gemini), Palo Alto Cortex Copilot/XSIAM.

Польза для SOC: где ассистент приносит наибольший эффект

Первичный разбор и эскалация. Автоматическое составление кратких сводок инцидента с выделением затронутых систем, пользователей и артефактов экономит время первой линии и повышает единообразие коммуникаций. Официальные руководства Microsoft отмечают, что такие сводки встроены в портал Defender и могут дополняться подсказками для дальнейших шагов.

Подготовка отчётности. Ассистент упрощает формирование служебных записок и уведомлений для бизнеса при условии, что аналитик проверяет факты и формулировки.

Поддержка инженеров детектирования. Черновики Sigma- и YARA-правил, основанные на описании поведения и IOC/IOA, ускоряют цикл «идея → тест». Ветка SigmaHQ открыто поддерживает массив правил и спецификаций, а инструменты YARA/-X широко применяются для классификации и поиска вредоносных объектов.

Доступ к знаниям. Поиск ответов в корпоративной базе знаний и пост-мортемах на естественном языке сокращает время «погружения» в контекст инцидента и выравнивает качество работы смен.

Риски и ограничения: на что обратить внимание до запуска

Риски ассистентов уже систематизированы профессиональным сообществом.

Выдуманные ответы и избыточное доверие машине. Модели могут выдавать убедительную, но неверную информацию. Это управляется процессно: обязательная проверка аналитиком и запрет автоматического применения критичных действий без подтверждения.

Манипуляции входными данными (prompt-injection), в том числе «скрытые» инструкции. Практика последних месяцев показывает, что скрытые команды в содержимом электронных писем и веб-страниц способны «заставить» ассистента нарушить политику (например, подменить сводку или предложить ложные шаги). Google публично описывает многослойные меры против таких атак, а OWASP включает их в перечень ключевых рисков LLM-приложений. Вывод для SOC: любое внешнее содержимое считаем недоверенным, фильтруем, помечаем и ограничиваем права инструментов.

Конфиденциальность данных. Передача персональных данных и служебной информации в ассистент (и подключенные инструменты) создаёт дополнительную поверхность утечки. Нужны правила маскирования и ограничения по классам данных.

Цепочка поставки (kill chain) ИИ. Модель, токенизатор, векторная БД, конвертеры правил и плагины — всё это компоненты, для которых требуется контроль источника, цифровые подписи и проверка целостности.

Стоимость и зависимость от вендора. Облачные сценарии дают быстрый старт, но привязывают к тарифам. Локальные требуют ресурсов и компетенций, зато проще вписываются в отраслевое регулирование и внутренние требования.

Для систематизации угроз, связанных именно с ИИ, полезна база знаний MITRE ATLAS, которая описывает тактики и техники атак на модели и их окружение — от отравления данных до извлечения модели. Это может лечь в основу вашего моделирования угроз.

Соответствие российской нормативной базе

В российской юрисдикции внедрение ассистента должно увязываться с тремя направлениями:

1. Корпоративное управление ИИ:

• ГОСТ Р ИСО/МЭК 42001-2024 (AIMS) — требования к системе менеджмента ИИ, ролям, процессам, управлению рисками, документированию и аудиту.
• ГОСТ Р 71476-2024 (ISO/IEC 22989) — термины и концепции; помогает зафиксировать сам предмет, участников и границы системы.
• ПНСТ 838-2023 (ISO/IEC 23053) — структура систем ИИ на основе машинного обучения; полезна для архитектурного описания ассистента и его взаимодействия с источниками данных.

2. Отраслевые и общие требования ИБ:

• при обработке персональных данных — соблюдение 152-ФЗ и подзаконной базы; при работе с объектами КИИ — 187-ФЗ и профтребования регуляторов (включая локализацию и разграничение контуров).
• собственные политики ИБ и режим коммерческой тайны: определение классов данных, которые запрещено передавать ассистенту, и правил их маскирования/обезличивания.

3. Государственная политика в области ИИ:

• Указ Президента № 490 о развитии ИИ и Национальная стратегия — рамочные ориентиры для программ цифровой трансформации, куда может входить и ИБ-ассистент.

Производительность и эксплуатационные аспекты

Время отклика. На практике критично, чтобы ассистент отвечал в пределах оперативной работы аналитика. На это влияет объём подаваемого контекста, сложность запроса к данным и скорость источников.

Ресурсы. При локальном размещении требуются графические процессоры или специализированные ИИ-ускорители. Для умеренных сценариев расследования обычно хватает моделей среднего размера с дополнительной оптимизацией на уровне инфраструктуры и за счёт ограничения объёма контекста.

Качество ответов зависит от данных. Если журналирование осуществляется не в полном объёме, а источники разведданных не унифицированы, ассистент будет отвечать менее полно и иногда неточно. Поэтому проект по ассистенту тесно связан с качеством телеметрии и витринами данных для ИБ.

Предприятия с изолированным контуром (без выхода в Интернет)

Многие российские организации, особенно из числа субъектов КИИ и финансового сектора, работают в ограниченных сегментах. Для них применим следующий подход:

• размещение внутри периметра. Модель, индекс корпоративных документов и программный «шлюз» ассистента разворачиваются в защищённом сегменте.
• контроль источников. Подключаются только внутренние витрины логов и подтверждённые наборы знаний; внешние коннекторы не используются.
• регламент обновлений. Пакеты обновлений (веса моделей, базовые правила) доставляются через доверенные каналы и проверяются по контрольным суммам/подписям.
• управление рисками ИИ как частью СМК ИИ. Роли, журналы, процедура отзыва версии модели, регулярные проверки защищенности ассистента — всё это фиксируется по ГОСТ Р ИСО/МЭК 42001-2024.

Практические меры безопасности при эксплуатации ассистента

• принцип «недоверия» к входящему контенту. Любые письма, веб-страницы и вложения, попадающие в контекст ответа ассистента, считаются потенциально опасными: удаляем скрытый текст и стили, маркируем источники как недоверенные, запрещаем выполнение действий без явного подтверждения. Позиция подтверждается публичными материалами вендоров и OWASP.
• ограничение прав действий. Ассистент не должен самостоятельно вносить изменения в продуктивные системы; разрешены только безопасные операции (например, формирование черновиков тикетов).
• контроль данных. Сокрытие персональных и служебных сведений до подачи в ассистента; фильтры на входе и выходе; раздельное хранение журналов.
• проверка правил. Любые сгенерированные ассистентом Sigma- или YARA-правила проходят ревизию, тестирование на эталонных наборах и только после этого попадают в промышленную эксплуатацию. Базовые сведения о форматах доступны в открытых спецификациях проектов.
• Моделирование угроз для ИИ. Используем MITRE ATLAS как каталог тактик и техник атак на ИИ-компоненты и их окружение для планирования проверок и построения компенсирующих мер.

Заключение

Ассистент на базе LLM способен заметно ускорить первичный разбор, унифицировать отчётность и помогать инженерам безопасности. Но это не «автопилот» SOC: важна проверка специалиста, ограничения полномочий и качественно подготовленная база данных. Внедрение ИИ целесообразно «привязывать» к ГОСТ Р ИСО/МЭК 42001-2024 (управление ИИ), использовать отечественные модели там, где это упрощает соответствие требованиям, и строго следовать отраслевым нормам по персональным данным и КИИ.

Ниже представлена компактная таблица для итоговой оценки.

Преимущества и риски внедрения AI-ассистентов в обработку инцидентов ИБ

Преимущество	Практический эффект	Основной риск	Как снижать риск
Краткие сводки и таймлайны инцидентов	Экономия времени аналитиков, более быстрые эскалации	Неверные или неполные выводы	обязательная проверка человеком;фиксированные шаблоны сводок; обучение персонала
Подсказки по реагированию	Согласованные действия, меньше ошибок в рутине	Навязывание неверных шагов из-за влияния входных данных	ограничение полномочий ассистента; запрет на изменения без подтверждения; журналы аудита
Черновики Sigma/YARA	Быстрее пополнение набора детекторов	Ошибочные правила в продуктиве	ревизия и тестирование правил на эталонных наборах;развёртывание через процедуру изменения
Поиск по корпоративным знаниям	Быстрый доступ к регламентам и иным документам	Утечка служебной информации	Маскирование данных, разграничение доступа, контроль источников
Работа на русском языке (отечественные модели)	Более точные формулировки и понимание контекста	Зависимость от качества дообучения	Настройка на собственных материалах, периодическая оценка качества ответов
Стабильность под нагрузкой	Предсказуемое время отклика в пиковые часы	Рост требований к вычислительным ресурсам	Профилирование запросов, ограничение объёма контекста, планирование емкости
Развёртывание в изолированном контуре	Соответствие внутренним и отраслевым требованиям	Сложность обновлений и сопровождения	Регламент обновлений через доверенные каналы, проверка подписи и контроль целостности
Соответствие стандартам	Прозрачность ролей, процессов и рисков	Дополнительная нагрузка на процессный контур	Встраивание ассистента в СМК ИИ по ГОСТ Р ИСО/МЭК 42001-2024; единый реестр сценариев и рисков

Ключевые источники

• ГОСТ Р ИСО/МЭК 42001-2024 — система менеджмента ИИ.
• ГОСТ Р 71476-2024 (ISO/IEC 22989) — термины и концепции ИИ.
• ПНСТ 838-2023 (ISO/IEC 23053) — структура систем ИИ на МО.
• ГОСТ Р ИСО/МЭК 27000-2021 — терминология и определение инцидента ИБ.
• Указ Президента № 490 — национальная стратегия развития ИИ до 2030 года.
• OWASP Top-10 для LLM-приложений — каталог рисков.
• Google Security Blog: защита от prompt-injection — практические меры.
• MITRE ATLAS — тактики/техники атак на ИИ.
• Sigma / YARA — спецификации и репозитории.
• YandexGPT, GigaChat — примеры доступных решений.

Автор: Георгий Абраменко, инженер аналитического центра кибербезопасности компании «Газинформсервис»