Легенда о Поле Баньяне, гигантском лесорубе, который решил соревноваться с паровой пилой, содержит критически важный урок для современных специалистов. Баньян удвоил свои усилия, используя старые методы, но в итоге проиграл машине всего четверть дюйма. Его ошибка заключалась не в самом проигрыше, а в предположении, что «чистые усилия могут превзойти инструмент нового типа». В контексте предстоящей конференции SANS 2026 этот исторический пример служит идеальной метафорой: искусственный интеллект сегодня является той самой «паровой пилой», а специалисты по безопасности часто пытаются защитить свои привычки, вместо того чтобы освоить новый инструментарий для достижения лучших результатов с меньшими затратами.
На сегодняшний день ИИ внедрен практически в каждый продукт сферы кибербезопасности. Алгоритмы работают внутри платформ защиты конечных точек (EPP), систем фильтрации почты, SIEM, сканеров уязвимостей, инструментов обнаружения вторжений, систем обработки тикетов и платформ управления патчами. Основная проблема заключается в том, что интеллект вендоров находится «за занавесом» в виде проприетарной интеллектуальной собственности. Эти модели действуют как «черные ящики»: команды безопасности видят результат, но лишены возможности проверить логику принятия решений, скрытую внутри коммерческого продукта.
Риск использования закрытых моделей заключается в природе их работы. Алгоритмы принимают решения, основываясь на статистических рассуждениях, а не на понимании специфики конкретной организации или ее операционных приоритетов. Модели не способны улавливать нюансы или истинные намерения, однако ответственность за решения, принятые этими непрозрачными системами, по-прежнему лежит на человеке. Статистическая корректность не является моральной правотой, и машина может симулировать этику, но никогда не почувствует груз ответственности за последствия.
Стратегическое решение проблемы кроется не в попытке перестроить коммерческие инструменты, а в создании собственных рабочих процессов, которые специалисты могут контролировать. Это позволяет самостоятельно определять обучающие данные, дефиниции рисков и поведенческую логику, устраняя слепые зоны вендорских решений. Здесь ИИ выступает в роли мощного «переводчика», снижая трение при трансляции намерений специалиста в технический синтаксис. Обычно работа замедляется необходимостью писать сложные фильтры JQ, SQL-запросы или регулярные выражения (Regex). Теперь пользователь может сформулировать задачу на простом английском языке, а ИИ сгенерирует необходимый код для извлечения данных или автоматизации рутинных запросов.
Ключевым навыком для реализации этого подхода становится владение языком Python. Хотя традиционно программирование считалось барьером для входа, современные ИИ-инструменты радикально снижают эту планку. Формируется новый рабочий процесс: намерение человека трансформируется ИИ в код, который затем уточняется специалистом. Для этого необходима базовая грамотность в Python для чтения генераций, умение интерпретировать вводные данные для отслеживания логических сбоев, а также практическое понимание основ машинного обучения (ML Literacy), чтобы осознавать процессы, происходящие «под капотом».
Разграничение ценности человека и машины становится очевидным: ИИ способен хранить больше информации и принимать математически обоснованные решения, которые, однако, могут быть контекстуально ошибочными. Человеческая ценность заключается в применении суждения, понимании нюансов и направлении инструментов к правильным исходам с учетом допустимого риска. Именно человек должен определять, соответствует ли статистический вывод миссии организации.
Для тех, кто планирует посетить SANS 2026 или просто хочет адаптироваться к новой реальности, предлагается конкретный план действий из пяти пунктов. Во-первых, необходимо провести аудит инструментов, чтобы выявить, где именно работает ИИ и какие решения он принимает по умолчанию. Во-вторых, следует активно взаимодействовать с моделями: не принимать их выводы как окончательные, а «кормить» их лучшими данными и подвергать результаты сомнению. В-третьих, рекомендуется автоматизировать одну еженедельную задачу, используя связку Python и ИИ. В-четвертых, нужно развивать базовую грамотность в ML, чтобы понимать, как ломаются модели и как их перенаправлять. Наконец, важно участвовать в профессиональном сообществе, обмениваясь наработками и подходами с коллегами из защитных, атакующих и следственных дисциплин.
Изображение носит иллюстративный характер
На сегодняшний день ИИ внедрен практически в каждый продукт сферы кибербезопасности. Алгоритмы работают внутри платформ защиты конечных точек (EPP), систем фильтрации почты, SIEM, сканеров уязвимостей, инструментов обнаружения вторжений, систем обработки тикетов и платформ управления патчами. Основная проблема заключается в том, что интеллект вендоров находится «за занавесом» в виде проприетарной интеллектуальной собственности. Эти модели действуют как «черные ящики»: команды безопасности видят результат, но лишены возможности проверить логику принятия решений, скрытую внутри коммерческого продукта.
Риск использования закрытых моделей заключается в природе их работы. Алгоритмы принимают решения, основываясь на статистических рассуждениях, а не на понимании специфики конкретной организации или ее операционных приоритетов. Модели не способны улавливать нюансы или истинные намерения, однако ответственность за решения, принятые этими непрозрачными системами, по-прежнему лежит на человеке. Статистическая корректность не является моральной правотой, и машина может симулировать этику, но никогда не почувствует груз ответственности за последствия.
Стратегическое решение проблемы кроется не в попытке перестроить коммерческие инструменты, а в создании собственных рабочих процессов, которые специалисты могут контролировать. Это позволяет самостоятельно определять обучающие данные, дефиниции рисков и поведенческую логику, устраняя слепые зоны вендорских решений. Здесь ИИ выступает в роли мощного «переводчика», снижая трение при трансляции намерений специалиста в технический синтаксис. Обычно работа замедляется необходимостью писать сложные фильтры JQ, SQL-запросы или регулярные выражения (Regex). Теперь пользователь может сформулировать задачу на простом английском языке, а ИИ сгенерирует необходимый код для извлечения данных или автоматизации рутинных запросов.
Ключевым навыком для реализации этого подхода становится владение языком Python. Хотя традиционно программирование считалось барьером для входа, современные ИИ-инструменты радикально снижают эту планку. Формируется новый рабочий процесс: намерение человека трансформируется ИИ в код, который затем уточняется специалистом. Для этого необходима базовая грамотность в Python для чтения генераций, умение интерпретировать вводные данные для отслеживания логических сбоев, а также практическое понимание основ машинного обучения (ML Literacy), чтобы осознавать процессы, происходящие «под капотом».
Разграничение ценности человека и машины становится очевидным: ИИ способен хранить больше информации и принимать математически обоснованные решения, которые, однако, могут быть контекстуально ошибочными. Человеческая ценность заключается в применении суждения, понимании нюансов и направлении инструментов к правильным исходам с учетом допустимого риска. Именно человек должен определять, соответствует ли статистический вывод миссии организации.
Для тех, кто планирует посетить SANS 2026 или просто хочет адаптироваться к новой реальности, предлагается конкретный план действий из пяти пунктов. Во-первых, необходимо провести аудит инструментов, чтобы выявить, где именно работает ИИ и какие решения он принимает по умолчанию. Во-вторых, следует активно взаимодействовать с моделями: не принимать их выводы как окончательные, а «кормить» их лучшими данными и подвергать результаты сомнению. В-третьих, рекомендуется автоматизировать одну еженедельную задачу, используя связку Python и ИИ. В-четвертых, нужно развивать базовую грамотность в ML, чтобы понимать, как ломаются модели и как их перенаправлять. Наконец, важно участвовать в профессиональном сообществе, обмениваясь наработками и подходами с коллегами из защитных, атакующих и следственных дисциплин.
