Согласно отчету «The State of Cybersecurity in 2025: Key Segments, Insights, and Innovations», опубликованному Papryon, ландшафт цифровой защиты претерпевает фундаментальные изменения. Основной тезис заключается в переходе от набора точечных решений к вопросам архитектуры, доверия и скорости выполнения. Организации вынуждены оперировать в условиях облачной инфраструктуры, распределенных конечных точек и сложных цепочек поставок, в то время как злоумышленники действуют быстрее, смешивая технические и социальные методы. Атаки все чаще направлены на эксплуатацию разрывов между системами, а не на слабости отдельных средств контроля, что требует пересмотра стратегий в десяти ключевых сегментах.
В сфере аутентификации компания Yubico определяет идентичность как основную контрольную точку безопасности из-за масштабов фишинга и имитации личности с помощью искусственного интеллекта. Ключевым сдвигом становится отказ от проверки паролей в пользу криптографического доказательства владения. Наиболее надежной защитой от кражи учетных данных признаны аппаратная аутентификация и ключи доступа (passkeys).
Проблема безопасности данных в SaaS-платформах, освещенная компанией Metomic, заключается во фрагментации и чрезмерной открытости конфиденциальной информации в десятках сервисов. Традиционные модели управления не справляются с отслеживанием неструктурированных данных, создаваемых в процессе совместной работы. Ситуация осложняется тем, что инструменты искусственного интеллекта теперь автоматически поглощают и интерпретируют эти массивы информации, создавая новые риски утечек.
Сетевое обнаружение и реагирование (NDR) остается критически важным, несмотря на сложности, вызванные шифрованием трафика и гибридной инфраструктурой. Компания Corelight подчеркивает, что сетевая телеметрия рассматривается как «наиболее объективная запись» поведения злоумышленника. Она функционирует как инструмент, позволяющий защитникам реконструировать инциденты и валидировать, что именно произошло в сети.
Параллельно с этим компания SecureCo акцентирует внимание на том, что даже зашифрованные коммуникации допускают утечку ценных метаданных. Злоумышленники используют анализ трафика, а не дешифровку, для составления карт сетей и планирования атак. В ответ на это защитники должны скрывать контекст, а не только содержание, для обеспечения безопасности данных при их передаче.
Скорость атак теперь превышает скорость программной защиты, что приводит к внедрению искусственного интеллекта в кибербезопасность на аппаратном уровне. Компания Axiado представляет инновацию, при которой ИИ осуществляет мониторинг и реагирование непосредственно у источника вычислений. Это позволяет блокировать угрозы до того, как злоумышленники смогут установить контроль над системой.
Человеческий фактор остается критическим звеном, так как большинство взломов по-прежнему связано с поведением людей. Компания usecure констатирует, что традиционное обучение осведомленности не смогло существенно снизить риски. Управление человеческими рисками переходит к непрерывному измерению, поведенческому анализу и адаптивному вмешательству.
В области безопасности цепочек поставок программного обеспечения компания Unknown Cyber указывает на отсутствие видимости в современных цепочках, использующих скомпилированные бинарные файлы из открытых источников и компонентов, созданных ИИ. Надежным методом установления доверия к тому, что на самом деле делает программное обеспечение, становится проверка на уровне бинарного кода.
Разведка по открытым источникам (OSINT) также претерпевает изменения, переходя от ручного исследования к целевым расследованиям в реальном времени. Компания ShadowDragon внедряет методологию, заменяющую массовый скрейпинг этичным сбором данных на основе селекторов. Целью является получение обоснованных разведданных без накопления избыточной информации или использования прогностического профилирования.
Защита конечных точек фокусируется на факторе времени. По данным CrowdStrike, злоумышленники могут совершать боковое перемещение внутри сети за считанные минуты, что делает скорость определяющим фактором предотвращения взлома. Стратегия защиты строится на консолидации вокруг поведенческой телеметрии и автоматизации. В дополнение к этому, SentinelOne отмечает необходимость автономных платформ для децентрализованных сред, использующих расследования под управлением ИИ и запросы на естественном языке для ускорения реакции. Полный отчет доступен по ссылке .
Изображение носит иллюстративный характер
В сфере аутентификации компания Yubico определяет идентичность как основную контрольную точку безопасности из-за масштабов фишинга и имитации личности с помощью искусственного интеллекта. Ключевым сдвигом становится отказ от проверки паролей в пользу криптографического доказательства владения. Наиболее надежной защитой от кражи учетных данных признаны аппаратная аутентификация и ключи доступа (passkeys).
Проблема безопасности данных в SaaS-платформах, освещенная компанией Metomic, заключается во фрагментации и чрезмерной открытости конфиденциальной информации в десятках сервисов. Традиционные модели управления не справляются с отслеживанием неструктурированных данных, создаваемых в процессе совместной работы. Ситуация осложняется тем, что инструменты искусственного интеллекта теперь автоматически поглощают и интерпретируют эти массивы информации, создавая новые риски утечек.
Сетевое обнаружение и реагирование (NDR) остается критически важным, несмотря на сложности, вызванные шифрованием трафика и гибридной инфраструктурой. Компания Corelight подчеркивает, что сетевая телеметрия рассматривается как «наиболее объективная запись» поведения злоумышленника. Она функционирует как инструмент, позволяющий защитникам реконструировать инциденты и валидировать, что именно произошло в сети.
Параллельно с этим компания SecureCo акцентирует внимание на том, что даже зашифрованные коммуникации допускают утечку ценных метаданных. Злоумышленники используют анализ трафика, а не дешифровку, для составления карт сетей и планирования атак. В ответ на это защитники должны скрывать контекст, а не только содержание, для обеспечения безопасности данных при их передаче.
Скорость атак теперь превышает скорость программной защиты, что приводит к внедрению искусственного интеллекта в кибербезопасность на аппаратном уровне. Компания Axiado представляет инновацию, при которой ИИ осуществляет мониторинг и реагирование непосредственно у источника вычислений. Это позволяет блокировать угрозы до того, как злоумышленники смогут установить контроль над системой.
Человеческий фактор остается критическим звеном, так как большинство взломов по-прежнему связано с поведением людей. Компания usecure констатирует, что традиционное обучение осведомленности не смогло существенно снизить риски. Управление человеческими рисками переходит к непрерывному измерению, поведенческому анализу и адаптивному вмешательству.
В области безопасности цепочек поставок программного обеспечения компания Unknown Cyber указывает на отсутствие видимости в современных цепочках, использующих скомпилированные бинарные файлы из открытых источников и компонентов, созданных ИИ. Надежным методом установления доверия к тому, что на самом деле делает программное обеспечение, становится проверка на уровне бинарного кода.
Разведка по открытым источникам (OSINT) также претерпевает изменения, переходя от ручного исследования к целевым расследованиям в реальном времени. Компания ShadowDragon внедряет методологию, заменяющую массовый скрейпинг этичным сбором данных на основе селекторов. Целью является получение обоснованных разведданных без накопления избыточной информации или использования прогностического профилирования.
Защита конечных точек фокусируется на факторе времени. По данным CrowdStrike, злоумышленники могут совершать боковое перемещение внутри сети за считанные минуты, что делает скорость определяющим фактором предотвращения взлома. Стратегия защиты строится на консолидации вокруг поведенческой телеметрии и автоматизации. В дополнение к этому, SentinelOne отмечает необходимость автономных платформ для децентрализованных сред, использующих расследования под управлением ИИ и запросы на естественном языке для ускорения реакции. Полный отчет доступен по ссылке .
