ИИ-атаки уже обходятся компаниям в $6 млн, а число инцидентов выросло на 56%

IBM зафиксировала заметный рост ущерба от атак с использованием искусственного интеллекта. В её ежегодном отчёте Cost of a Data Breach 2026 говорится, что каждая четвёртая вредоносная утечка данных уже связана с ИИ, а средний чек таких инцидентов почти добрался до $6 млн.

За год число таких атак выросло на 56%. Их стоимость тоже оказалась выше обычной — примерно на $1 млн по сравнению со средним уровнем по всем утечкам. Для рынка это довольно жёсткий сигнал: злоумышленники быстро освоили фальшивые сообщения, дипфейки и подмену личности, а компании всё ещё не успевают подстроить защиту.

IBM отдельно показывает, где слабое место особенно заметно. Речь уже не только о фишинге и вредоносных письмах. Под ударом оказываются сами ИИ-модели и приложения, а вместе с ними — данные, доступ к инструментам, права ИИ-агентов и внутренние рабочие процессы.

На этом фоне выделяется и ещё одна цифра из отчёта. Средняя стоимость утечки данных в мире достигла $4,99 млн, что на 12% выше, чем год назад. ИИ здесь не столько создал новый класс ущерба, сколько ускорил старую схему, по которой этот ущерб растёт.

ИИ-атаки и утечки данных в отчёте IBM

Самые массовые ИИ-атаки, по данным IBM, связаны с подменой личности и дипфейками. На них пришлось 45% инцидентов такого типа. Ещё 19% составило вредоносное ПО, созданное с помощью ИИ, а 17% — автоматически сгенерированные фишинговые сообщения и другие варианты социальной инженерии.

Отдельную угрозу IBM видит в атаках на сами ИИ-системы. В отчёте среди примеров названы инверсия моделей, когда злоумышленники пытаются восстановить данные, использованные при обучении, и prompt injection, когда в запросы подсовываются вредоносные инструкции. Для модели это плохо само по себе, но заодно страдает и вся связанная с ней инфраструктура.

Более 20% организаций уже столкнулись с атаками непосредственно на ИИ-модели или приложения. При этом 92% пострадавших компаний, если опираться на отчёт, не обеспечили должный контроль доступа к таким системам. Дальше всё довольно предсказуемо: проще добраться до данных, прав агентов и внутренних процессов, если ИИ встроен в работу без нормальных ограничений.

IBM отдельно посчитала, сколько уходит на обнаружение и устранение последствий инцидента. В среднем — 247 дней, то есть на 2,5% больше, чем годом ранее. Для атак через съёмные носители и цепочки поставок срок ещё выше — 258 дней. И вот тут важна не только цифра: пока инцидент тянется месяцами, ущерб успевает расползтись по подразделениям и подрядчикам.

Картина совпадает с тем, что уже видят и другие игроки рынка. Крупные кибератаки всё чаще используют не только технические дыры, но и человеческий фактор, а генеративные модели заметно удешевили фальшивые письма, голос и видео. Фишинг из примитивной массовой рассылки всё чаще превращается в точечную имитацию реального сотрудника или подрядчика.

Есть и более прикладная часть отчёта. IBM утверждает, что использование ИИ и автоматизации в центрах мониторинга безопасности позволяет сократить ущерб от утечки почти на $2 млн. Но внедряют такие инструменты пока не все: около четверти организаций их ещё не используют, более половины уже применяют ИИ-агентов для поиска и сдерживания угроз, а лишь 18% — для выявления и устранения уязвимостей.

Рынок защиты из-за этого получается неровным. Одни компании уже автоматизируют реакцию на инциденты, другие только начинают разбираться, как ограничить доступ ИИ-систем к данным и правам. При этом 85% опрошенных компаний заявили, что планируют увеличить расходы на кибербезопасность после появления современных ИИ-инструментов для атак.

Спрос на защиту, похоже, и дальше будет толкать рынок кибербезопасности быстрее среднего корпоративного ИТ-бюджета. Если доля ИИ-атак продолжит расти теми же темпами, компании ещё сильнее сместят расходы в сторону контроля доступа, мониторинга ИИ-систем и автоматизированного реагирования. А отчёт IBM 2027 года, вероятно, покажет уже не только более дорогие утечки, но и более длинный список пострадавших отраслей.