Google: злоумышленники переходят от ИИ-запросов к агентным сценариям атак

Google Threat Intelligence Group (GTIG) в отчёте AI Threat Tracker за III квартал 2026 года описала важный сдвиг: злоумышленники используют ИИ уже не только как помощника для отдельных задач. Более подготовленные группы связывают ИИ-функции в агентные рабочие процессы, уменьшая число пауз, в которых требуется участие оператора. Это не означает, что кибератаки уже стали полностью автономными, но у защитников остаётся меньше времени на обнаружение, анализ и блокировку активности. 25

Не отдельный запрос, а связанная цепочка действий

Раньше злоупотребление ИИ чаще выглядело как решение одной задачи: собрать сведения о цели, написать фишинговое письмо, создать или отладить код, перевести текст. В сентябрьском обновлении GTIG отмечается переход к сценариям, где ИИ-системы выполняют несколько взаимосвязанных операций и поддерживают автоматизацию атаки. 25

На практике такая цепочка может быстрее провести злоумышленника через разведку, сканирование уязвимостей, сбор учётных данных, устранение технических проблем и последующие действия. Чем меньше ручных вмешательств, тем сильнее сокращается привычное окно реагирования для служб информационной безопасности. 25

Кража учётных данных — менее чем за шесть часов

Один из наиболее показательных примеров касается финансово мотивированного злоумышленника. По данным GTIG, он применил мультиагентную платформу, чтобы создать и запустить масштабную операцию по сбору учётных данных менее чем за шесть часов. Агенты помогали автоматизировать сканирование, сбор данных и устранение неполадок. 212

Суть не в том, что ИИ написал отдельный скрипт. Агентная система может поддерживать операцию при типовых технических сбоях и снижать объём ручной координации, необходимой атакующему.

Группы, связанные с государствами, используют ИИ на разных этапах вторжения

GTIG сообщила об использовании ИИ акторами, связанными с государствами: от первоначального исследования целей и сбора разведданных до решения технических проблем во время вторжения. В частности, связанная с Китаем шпионская группа BASINCASTLE, как сообщается, применяла большие языковые модели для исследований и устранения проблем в ходе атак. 1

Ещё одна группа, которую связывают с Китаем, пыталась использовать Gemini для создания автоматизированной платформы тестирования на проникновение. Предполагалось, что агентный ИИ будет самостоятельно выполнять начальные этапы вторжения. 1

Эти случаи показывают, что ИИ полезен атакующим задолго до потенциальной разрушительной фазы: он ускоряет исследования, упрощает технические эксперименты и помогает адаптироваться по ходу операции.

Почему фишинг и имитация личности остаются ключевой угрозой

Наиболее массовым следствием генеративного ИИ могут стать не принципиально новые типы атак, а усиление давно известных схем, рассчитанных на человека. ИИ позволяет быстрее создавать фишинговые и социально-инженерные материалы, лучше адаптировать их под получателя и делать убедительнее на разных языках и для разных регионов. Ранее GTIG уже сообщала, что злоумышленники применяют ИИ для сбора информации, создания реалистичных фишинговых кампаний и разработки вредоносного ПО. 11

Это же касается имитации личности и операций влияния. Созданный с помощью ИИ контент способен поддерживать более правдоподобные предлоги для контакта, вымышленные онлайн-личности и масштабируемые обманные сообщения. По данным публикаций о результатах III квартала, поддерживаемые государством иранские группы использовали Gemini, в том числе для фишинга и создания фальшивых идентичностей. 4

Практический вывод для организаций: грамотное письмо, убедительно оформленный документ или голосовое сообщение сами по себе больше не служат признаком подлинности.

Важная оговорка: полностью автономных атак пока не наблюдали

Оценку GTIG не следует трактовать как подтверждение того, что против реальных целей уже работают полностью автономные системы, выполняющие атаку от начала до конца. Группа прямо заявила, что пока не наблюдала развёртывания злоумышленниками полностью автономных конвейеров атак против целей в реальной среде. 2

Речь идёт о движении в сторону большей автономности. Агенты уже помогают выполнять значительные подзадачи и связывать части сценария атаки, но постановка целей и критически важные решения, по всей видимости, остаются за людьми. Поэтому ближайшая проблема — не единичный «суперхакер на ИИ», а привычные атаки, которые становятся быстрее, дешевле в проведении и сложнее для своевременного анализа. 25

Что стоит сделать защитникам

Отчёт указывает, что защищаться нужно не только от сложности атак, но и от их скорости:

• Считать атаки на идентификационные данные первоочередным риском. Усиливать устойчивую к фишингу аутентификацию и отслеживать нетипичное использование учётных данных.
• Сокращать время обнаружения и локализации инцидента. Операции с поддержкой агентов могут быстро переходить от разведки к получению доступа и сбору данных.
• Проверять рискованные запросы по независимому каналу. Изменения платёжных реквизитов, запросы паролей и инструкции по передаче конфиденциальных файлов нельзя подтверждать лишь по убедительности письма или документа.
• Защищать ИИ-активы и процессы разработки. По наблюдениям GTIG, атакующие всё чаще нацеливаются на ИИ-интеллектуальную собственность, пользователей, системы и слабые места в цепочках поставок. 15

Главный вывод Google сформулирован сдержанно, но настойчиво: ИИ ещё не сделал полностью автономные кибератаки подтверждённой реальностью, однако уже помогает преступникам и связанным с государствами группам превращать знакомые тактики в более согласованные и масштабируемые операции. 25