Вартість хаосу: як ризики кібербезпеки штучного інтелекту впливають на інвестиційні рішення у 2025 році
- Підприємства, що використовують AI, у 2025 році стикаються з зростаючими ризиками програм-вимагачів, при цьому середні витрати на атаки сягають $5.5–6 мільйонів через удосконалені AI-тактики, такі як поліморфне шкідливе ПЗ та отруєння даних. - Сектори охорони здоров’я та фінансів зазнають непропорційно великих наслідків, включаючи на 76% більше атак із використанням AI у сфері охорони здоров’я та середній викуп у $3.3 мільйона у фінансовому секторі, що спричинено AI-генерованим фішингом та багатовекторним шантажем. - Інвесторам слід приділяти першочергову увагу тренуванню AI для протидії ворогам і безпечному управлінню API, оскільки лише 27% організацій...
У 2025 році перетин штучного інтелекту та кібербезпеки став полем битви, де підприємства стикаються з безпрецедентними фінансовими та операційними ризиками. Атаки програм-вимагачів на організації, що використовують AI, різко зросли як за частотою, так і за складністю, при цьому середній розмір викупу перевищує $5.2 мільйона, а загальні витрати на одну атаку досягають $5.13 мільйона [3]. Ці дані, отримані з року, відзначеного гучними порушеннями безпеки, такими як втрата $2.457 мільярда компанією Change Healthcare та збитки у $1 мільярд у CDK Global [4], підкреслюють критичний зсув: AI більше не є лише інструментом інновацій, а й вектором експлуатації.
Унікальні вразливості систем AI
Підприємства, що працюють на основі AI, особливо вразливі до програм-вимагачів через притаманну складність їхніх систем. Отруєння даних, коли зловмисники впроваджують шкідливі дані у навчальні набори, може зіпсувати AI-моделі та призвести до помилкових рішень, як це спостерігалося у системах виявлення фінансового шахрайства [1]. Інверсія моделі та крадіжка моделі ще більше ускладнюють ризики, дозволяючи противникам отримувати конфіденційні навчальні дані або копіювати власні моделі, як це показано у звіті IBM X-Force 2025 [4]. Ці вразливості посилюються через незахищені API та кінцеві точки: 57% AI-орієнтованих API є зовнішньо доступними, а 89% покладаються на слабкі механізми автентифікації [1].
Групи програм-вимагачів також використовують AI для вдосконалення своїх тактик. Наприклад, AI-генеровані фішингові листи зараз досягають 54% показника переходів — у чотири рази більше, ніж спроби, написані людиною [2]. Тим часом поліморфне шкідливе ПЗ з AI-логікою ухилення становить 22% розвинених стійких загроз, переписуючи себе для обходу традиційних захистів [2]. Аналіз Dragos Industrial Ransomware підкреслює, як такі групи, як FunkSec і Qilin, використовують AI-орієнтоване шкідливе ПЗ для атак на критичну інфраструктуру, поєднуючи шифрування з багатовекторним вимаганням [4].
Фінансові наслідки: зростаючий тягар
Фінансовий тягар цих атак вражає. У 2024 році середня вартість атаки програм-вимагача — включаючи виплати викупу, відновлення та репутаційні втрати — склала $5.13 мільйона [3]. До 2025 року ця цифра, за прогнозами, зросте до $5.5–6 мільйонів, оскільки атаки на основі AI стають складнішими [3]. Особливо складна ситуація для малих і середніх підприємств: 60% компаній, які постраждали від AI-посилених програм-вимагачів, закриваються протягом шести місяців [5].
Сектори охорони здоров'я та фінансів особливо вразливі. Наприклад, у 2025 році індустрія охорони здоров'я зафіксувала зростання AI-асистованих атак програм-вимагачів на 76%, при цьому середні втрати від порушень склали $7.42 мільйона [3]. У фінансовому секторі 65% установ повідомили про атаки програм-вимагачів у 2024 році, з яких 33% супроводжувалися крадіжкою даних разом із шифруванням [6]. Середній розмір викупу в цьому секторі досяг $3.3 мільйона, а 58% вимог перевищували $1 мільйон [6].
Стратегії пом’якшення для інвесторів
Для інвесторів ставки очевидні: підприємства, що працюють на основі AI, повинні надавати пріоритет адверсаріальному навчанню для захисту моделей від маніпуляцій, захищеним API-шлюзам та рамкам управління AI для управління ризиками [1]. Компанії, які інтегрують AI у свої стратегії кібербезпеки — наприклад, використовуючи машинне навчання для виявлення аномалій у реальному часі — знижують витрати на локалізацію порушень на 30% порівняно з конкурентами [3].
Однак шлях до стійкості сповнений викликів. Лише 27% організацій мають міцні політики управління AI, залишаючи багатьох відкритими для тіньових AI-інструментів та нерегульованого використання моделей [3]. Вразливості ланцюга постачання ще більше ускладнюють ситуацію: 40% порушень у 2024 році виникли через сторонніх постачальників [6].
Висновок
Зростання програм-вимагачів на основі AI вимагає переоцінки інвестиційних стратегій. Підприємства, які не вирішують ці ризики, стикаються не лише з фінансовими втратами, а й з довгостроковими репутаційними збитками та регуляторними штрафами. Для інвесторів питання вже не в тому, чи мають значення ризики кібербезпеки AI, а в тому, як швидко компанії можуть адаптуватися до ландшафту загроз, де інструменти інновацій стають також і зброєю руйнування.
Джерело:
[1] Understanding the Biggest AI Security Vulnerabilities of 2025
[2] AI Cyber Attacks Statistics 2025 - SQ Magazine
[3] The Average Cost Of Ransomware Attacks (Updated 2025)
[4] Dragos Industrial Ransomware Analysis: Q1 2025
[5] Massive AI Cyberattacks Cost SMBs $10.5T in 2025
[6] Ransomware attacks in finance hit new high (Updated 2025)
Відмова від відповідальності: зміст цієї статті відображає виключно думку автора і не представляє платформу в будь-якій якості. Ця стаття не повинна бути орієнтиром під час прийняття інвестиційних рішень.
Вас також може зацікавити
Гонконгу потрібна революція ліквідності
За останні двадцять років Гонконг був перлиною азіатських ринків капіталу. Але сьогодні ринок акцій Гонконгу стикається з невідворотною реальністю: недостатньою ліквідністю. Обсяги торгів знижуються, оцінки залишаються тривалий час низькими, а можливості залучення капіталу для якісних компаній серйозно обмежені. Проблема полягає не в нестачі якісних компаній у Гонконзі, а у відсутності нових моделей забезпечення ліквідності. В умовах нової глобальної структури капіталу ліквідність визначає цінову політику ринку та його вплив. Уолл-стріт володіє цим впливом: через ETF, деривативи та структуровані інструменти капітал і активи постійно циркулюють, формуючи величезну мережу ліквідності. У порівнянні з цим, ринок капіталу Гонконгу все ще перебуває на рівні традиційного розміщення, IPO та вторинної торгівлі, гостро потребуючи нової "ліквідної революції".

InfoFi стикається з труднощами: оновлення правил, зменшення прибутків та криза трансформації платформи
Творці та проекти залишають платформу InfoFi.

Посібник для новачків у DeFi (частина перша): як великий користувач AAVE заробив 100% APR, арбітражуючи спред процентних ставок із 10 millions доларів
Швидкий вступ до DeFi: аналіз прибутковості та ризиків різних стратегій на основі реальних даних великих гравців DeFi.

У тренді
БільшеЦіни на криптовалюти
Більше








