# 92% компаній втратили контроль над AI-безпекою через банальні помилки

> Аналіз IBM виявив критичні прогалини в управлінні доступом до AI-систем, що призводить до вразливостей.

- Опубліковано: 3 серпня 2026 р. (2026-08-03T16:51:56.388931+00:00)
- Розділ: Безпека AI
- На основі публікації: [The Decoder](https://the-decoder.com/ibm-finds-92-of-companies-hit-by-ai-security-breaches-lacked-basic-access-controls/)
- Видання: AiiN (https://aiin.news)
- URL: https://aiin.news/article?slug=92-%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D1%96%D0%B9-%D0%B2%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BB%D0%B8-%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BB%D1%8C-%D0%BD%D0%B0%D0%B4-ai-%D0%B1%D0%B5%D0%B7%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D1%8E-%D1%87%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B7-%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%96-%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D0%BB%D0%BA%D0%B8

---

У світі, де штучний інтелект (AI) стає невід'ємною частиною бізнес-процесів, питання його безпеки набуває першочергового значення. Нове дослідження IBM, опубліковане у виданні The Decoder, виявило шокуючу статистику: 92% компаній, які постраждали від інцидентів безпеки, пов'язаних з AI, мали фундаментальні проблеми з контролем доступу до своїх систем. Це свідчить про те, що багато організацій, поспішаючи впровадити передові AI-рішення, забувають про базові принципи кібергігієни.

Поширення AI-технологій, від генеративних моделей до систем автоматизації, відкриває нові можливості для бізнесу, але водночас створює й нові вектори атак. Зловмисники все частіше націлюються на AI-системи, розуміючи їхню цінність та потенційну вразливість. Звіт IBM підкреслює, що ці атаки не завжди вимагають складних експлойтів; часто вони стають можливими через елементарні недоліки в управлінні правами доступу.

## Суть проблеми: контроль доступу як фундамент AI-безпеки

Ключовий висновок дослідження полягає в тому, що більшість інцидентів безпеки, пов'язаних з AI, можна було б запобігти за допомогою належного контролю доступу. Це означає, що компанії не змогли ефективно обмежити, хто і до яких даних чи функцій AI має доступ. По суті, це схоже на те, якби двері до серверної кімнати залишалися відчиненими, а ключі від найцінніших активів розкиданими.

За даними The Decoder, це дослідження аналізувало реальні випадки порушень безпеки, де AI відігравав ту чи іншу роль. Серед поширених причин називаються:

- Недостатня сегментація мережі, що дозволяє зловмисникам легко переміщатися між системами.
- Відсутність політик мінімальних привілеїв, коли користувачі або сервіси отримують більше доступу, ніж їм реально потрібно.
- Слабке управління обліковими даними, включно з використанням стандартних паролів або відсутністю багатофакторної автентифікації.
- Недостатній моніторинг доступу до AI-ресурсів, що унеможливлює своєчасне виявлення підозрілої активності.

Ці проблеми не є специфічними лише для AI. Вони стосуються будь-якої IT-інфраструктури. Однак, враховуючи зростаючу автономність та потужність AI-систем, наслідки їх компрометації можуть бути набагато серйознішими. Зловмисники можуть отримати доступ до конфіденційних даних, маніпулювати результатами роботи AI, або навіть використовувати AI-системи для здійснення подальших атак.

## Практичне значення для AI-білдерів

Для розробників та інженерів, які працюють над створенням та впровадженням AI-рішень, ця новина є прямим закликом до дії. Побудова безпечної AI-системи починається не зі складних алгоритмів шифрування чи виявлення аномалій, а з фундаментальних практик управління доступом. Це означає, що на етапі проектування та розробки необхідно приділяти особливу увагу таким аспектам:

- **Ідентифікація та автентифікація:** Кожен користувач, сервіс чи додаток, що взаємодіє з AI, повинен бути чітко ідентифікований та проходити належну автентифікацію. Використання сучасних методів, таких як OAuth 2.0 та OpenID Connect, є важливим.
- **Авторизація та управління доступом:** Впровадження ролевої моделі доступу (RBAC) та принципу найменших привілеїв є критично важливим. Це забезпечує, що користувачі мають доступ лише до тих ресурсів та функцій AI, які необхідні для виконання їхніх завдань.
- **Сегментація AI-середовища:** Ізоляція AI-моделей, даних для навчання та API від інших частин мережі може значно обмежити потенційну шкоду у разі компрометації.
- **Моніторинг та аудит:** Регулярний моніторинг логів доступу до AI-систем дозволяє виявляти підозрілу активність та реагувати на неї до того, як вона призведе до серйозних наслідків.

Важливо розуміти, що безпека AI — це не одноразове налаштування, а безперервний процес. Політики доступу мають регулярно переглядатися та оновлюватися відповідно до змін у бізнес-процесах та появі нових загроз.

## Висновок AiiN: повернення до основ

Статистика IBM є тривожним дзвіночком для всієї галузі. Вона нагадує, що навіть найпередовіші технології потребують надійного фундаменту. Замість того, щоб зосереджуватися виключно на складності AI-моделей чи їх функціональності, компанії повинні повернутися до базових принципів кібербезпеки. Ефективний контроль доступу — це не просто технічна вимога, а стратегічний імператив для забезпечення безпеки та цілісності AI-систем.

AI-білдери повинні інтегрувати безпеку на всіх етапах життєвого циклу розробки AI, починаючи з архітектури та дизайну. Це включає в себе не тільки технічні заходи, але й формування культури безпеки в команді. Впровадження таких інструментів, як системи управління ідентифікацією та доступом (IAM), регулярні аудити безпеки та навчання персоналу, допоможуть мінімізувати ризики. Зрештою, надійна безпека AI — це запорука довіри користувачів та сталого розвитку бізнесу в епоху штучного інтелекту.

---

Теги: AI, безпекаAI, кібербезпека, IBM, AIsecurity, accesscontrol

Джерело: AiiN — https://aiin.news/article?slug=92-%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D1%96%D0%B9-%D0%B2%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BB%D0%B8-%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BB%D1%8C-%D0%BD%D0%B0%D0%B4-ai-%D0%B1%D0%B5%D0%B7%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D1%8E-%D1%87%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B7-%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%96-%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D0%BB%D0%BA%D0%B8. Цитуючи, посилайтесь на канонічний URL.