Фактор риска (в вычислительной технике)

FAIR (англ. Factor Analysis of Information Risk) — методология, посвящённая анализу различных факторов, влияющих на ИТ-риски. Она предполагает их разложение по разным уровням, начиная с частоты событий, ведущих к потерям, и вероятной величины потерь. Далее рассматриваются актив, способности злоумышленника по сравнению с уязвимостью и прочностью меры защиты (или контрмеры), вероятность того, что агент соприкоснётся с активом и действительно совершит действие против него, способность организации реагировать на событие и последствия для заинтересованных сторон. В феврале 2024 года FAIR Institute выпустил руководство FAIR-AIR (FAIR-AIR Approach Playbook) для применения методологии FAIR к оценке рисков искусственного интеллекта^[1]. В мае 2025 года The Open Group выпустила обновлённые стандарты Open FAIR: The Open Group Standard for Risk Analysis (O-RA) версии 2.1 и The Open Group Standard for Risk Taxonomy (O-RT) версии 3.1 с интеграцией функции управления из фреймворка NIST CSF 2.0^[2].

Факторы риска — это факторы, влияющие на частоту событий риска и/или их влияние на бизнес. Они могут иметь различную природу и классифицируются на две основные категории:^[3]

• Средовые факторы, далее делятся на:
  • Внутренние средовые факторы находятся в значительной степени под контролем организации, хотя не всегда легко поддаются изменению.
  • Внешние средовые факторы находятся в значительной степени вне контроля организации.
• Способности организации, далее делятся на:
  • Способности в области управления ИТ-рисками — насколько организация развита в выполнении процессов управления рисками, определённых в рамках Risk IT
  • ИТ-способности — насколько хорошо организация выполняет процессы ИТ, определённые в COBIT
  • Бизнес-способности, связанные с ИТ (или управление ценностью) — насколько деятельность по управлению ценностью соответствует процессам, выраженным в Val IT

Человеческий фактор является одной из главных причин киберинцидентов. К 2026 году доля утечек данных, связанных с персоналом, достигает 70 %^[4][5]. Основными причинами таких инцидентов становятся халатность сотрудников (использование слабых паролей, работа с заражённых устройств), действия инсайдеров и избыточные права доступа. Социальная инженерия, в частности через электронную почту, остаётся распространённым вектором атак. Среди актуальных методов выделяются:

• Массовый ИИ-фишинг: создание фишинговых писем с помощью искусственного интеллекта, что делает их трудноотличимыми от легитимных. Для защиты применяется устойчивая к фишингу аутентификация (FIDO2/passkeys), поведенческая аналитика и архитектура нулевого доверия (Zero Trust)^[6][7].
• Компрометация корпоративной почты (BEC): атаки на аккаунты сотрудников для перехвата финансовых транзакций. Противодействие включает обязательную внеполосную проверку (out-of-band verification) операций и мониторинг поведения пользователей^[7][8].
• Фишинг с использованием QR-кодов (Quishing): применение вредоносных QR-кодов в письмах для обхода корпоративных почтовых фильтров и перенаправления жертвы на менее защищённые мобильные устройства. Защита требует комплексного контроля конечных устройств^[8][6][7].
• Фишинг как услуга (PhaaS) и атаки через посредника (AiTM): платформы по подписке, перехватывающие учётные данные в реальном времени и обходящие стандартную многофакторную аутентификацию. Основной мерой защиты выступает использование устойчивых методов аутентификации^[7].

Искусственный интеллект стал новым фактором риска в сфере информационной безопасности^[9]. Согласно отчету IBM «Cost of a Data Breach Report 2026», количество кибератак с применением ИИ увеличилось на 56 %^[10][11]. Злоумышленники активно используют генеративный ИИ для автоматизации и гиперперсонализации фишинга, а также для создания аудио- и видеодипфейков^[12].

Помимо использования ИИ в качестве инструмента для атак, специфические риски несут и сами системы искусственного интеллекта. Согласно классификации OWASP^[13], к основным угрозам относятся:

• Промпт-инъекции — манипулирование поведением языковой модели через специально сформулированные запросы^[13];
• Утечка данных — непреднамеренное раскрытие моделью конфиденциальной информации^[13];
• Отравление данных — загрязнение злоумышленниками датасетов для создания скрытых дефектов при обучении модели^[13].

В 2024–2026 годах наблюдается рост числа инцидентов и масштабов ущерба от атак на цепочки поставок (Supply Chain)^[14]. Риски компрометации связаны с внедрением вредоносного кода через сторонних подрядчиков, открытые библиотеки и легитимные каналы обновлений. Среди крупнейших инцидентов выделяются:

• Атаки на экосистему npm (2025): злоумышленники использовали фишинг для получения доступа к учётным записям разработчиков и кражи токенов, что позволило автоматически публиковать вредоносный код. Это привело к заражению сотен open-source модулей (включая chalk и @ctrl/tinycolor) с миллиардами загрузок, похищению данных и подмене адресов криптокошельков^[14].^[15]
• Взлом 3CX VoIP и MOVEit Transfer (2023–2024): компрометация разработчиков позволила внедрить уязвимости на этапе создания легитимного ПО. Под угрозой оказались сети около 600 тысяч клиентов 3CX, а финансовые потери от атаки на MOVEit оцениваются в 9,9 млрд долларов^[16].^[17]
• Бэкдор в библиотеке XZ Utils (2024): злоумышленники получили контроль над репозиторием популярной утилиты для Linux на GitHub и выпустили версии с бэкдором. Атака создала риск глобальной компрометации множества систем, но была вовремя обнаружена в тестовых сборках^[16].
• Атаки на инфраструктуру ИИ (2025–2026): компрометация открытых ИИ-фреймворков и кража учётных данных агентов привели к установке скрытых бэкдоров, утечкам проприетарного кода и мошенническим операциям^[18].

В 2024–2026 годах основными целями кибератак с использованием вредоносного программного обеспечения (ВПО) являются объекты критической информационной инфраструктуры (КИИ), государственные учреждения и промышленные предприятия^[19]. Для реализации угроз злоумышленники активно применяют различные типы программного обеспечения:

• Шифровальщики (Ransomware) и вайперы — используются для вымогательства, блокировки и безвозвратного уничтожения данных.
• Трояны удалённого доступа (RAT) и шпионское ПО — применяются для длительного скрытого присутствия в сетях жертв, разведки и сбора информации.
• Легитимное программное обеспечение — инструменты удалённого администрирования, использование которых позволяет атакующим обходить системы защиты, маскируясь под обычных ИТ-специалистов.

Для иллюстрации теоретической структуры сценария риска можно выделить следующие актуальные примеры:

• Дипфейк-мошенничество:
  • Действующее лицо: злоумышленники, применяющие ИИ-инструменты для генерации дипфейков.
  • Тип угрозы: финансовое мошенничество и компрометация систем цифровой идентификации.
  • Событие: использование клонированного голоса или видеодипфейка для обхода проверок или убеждения сотрудника перевести средства.
  • Актив: финансовые средства, учётные записи, персональные данные.
  • Время: 2025–2026 годы^[21].
• Атака на цепочку поставок:
  • Действующее лицо: злоумышленники, получившие доступ к учётным данным разработчиков.
  • Тип угрозы: атака на цепочку поставок путём внедрения вредоносного кода.
  • Событие: взлом репозиториев и внедрение вредоносного кода в программные пакеты или установщики.
  • Актив: легитимное программное обеспечение, репозитории, ключи аутентификации.
  • Время: 2025–2026 годы^[22].
• Автоматизированный LLM-фишинг:
  • Действующее лицо: киберпреступники, использующие генеративный ИИ и автономных LLM-агентов.
  • Тип угрозы: целевой фишинг и компрометация корпоративной почты.
  • Событие: автоматизированный сбор данных и мгновенная генерация персонализированных писем.
  • Актив: финансовые средства и учётные данные.
  • Время: 2025–2026 годы^[23].
• Утечка через Shadow AI:
  • Действующее лицо: сотрудники компаний, использующие несанкционированные генеративные ИИ-инструменты.
  • Тип угрозы: непреднамеренная утечка данных.
  • Событие: загрузка рабочих файлов или копирование корпоративной информации в публичные чат-боты.
  • Актив: конфиденциальная корпоративная информация, исходный код, персональные данные.
  • Время: 2025–2026 годы^[24].
• Атака Ransomware:
  • Действующее лицо: злоумышленники, работающие по модели Ransomware-as-a-Service (RaaS).
  • Тип угрозы: программы-вымогатели с двойным или тройным вымогательством.
  • Событие: проникновение в сеть, кража данных, уничтожение резервных копий и развёртывание шифровальщика.
  • Актив: корпоративные данные, внутренние ИТ-системы, резервные копии, публичные сервисы.
  • Время: 2025–2026 годы^[25].