Тайванська компанія з кібербезпеки зафіксувала, що кількість кібератак, пов'язаних із державними структурами Китаю, зросла більш ніж удвічі з моменту, коли атакуючі групи почали масово застосовувати AI-інструменти в наступальних операціях.

За даними The Decoder, дослідники пов'язують стрибок обсягу атак саме з появою генеративних і агентних AI-систем в арсеналі зловмисників: інструменти, які ще два роки тому вимагали ручної роботи команди аналітиків, тепер автоматизовано на рівні розвідки цілей, генерації фішингових повідомлень і навіть написання експлойт-коду.

Це не поодинокий сигнал. Ще у листопаді 2025 року Anthropic публічно розкрила кампанію кібершпигунства, де китайське державне угруповання застосовувало агента на базі Claude Code для автоматизації до 80-90% тактичної роботи проти десятків організацій. Тайванський звіт додає до цієї картини ще один доказ: наступальний AI вже не експеримент, а робочий інструмент державних кіберкампаній.

Що саме показало тайванське дослідження?

Головний факт простий: більш ніж дворазове зростання кількості кібератак, пов'язаних із китайською державою, за період, коли зловмисники масово перейшли на AI-інструменти. Тайванська фірма традиційно стежить саме за китайськими state-backed угрупованнями — це напрямок, у якому країна має найбільший практичний досвід через геополітичне протистояння з Пекіном. Точної методології підрахунку атак чи розбивки за секторами-цілями звіт, доступний через The Decoder, не розкриває — і це важливо тримати в голові, оцінюючи масштаб цифри.

Що таке «атаки, пов'язані з державою» у контексті таких звітів? Зазвичай ідеться про кампанії, які дослідники з високим ступенем впевненості атрибутують APT-групам (advanced persistent threat) — угрупованням, що діють в інтересах або під контролем державних структур, на відміну від фінансово вмотивованої кіберзлочинності.

Чому AI так радикально змінює економіку кібератак?

Головна причина — не нові вразливості, а нова вартість атаки. AI-агенти скорочують час на розвідку цілі, генерацію переконливих фішингових листів мовою жертви та навіть на написання і тестування експлойт-коду під конкретну ціль. Те, що раніше вимагало команди з кількох досвідчених операторів, сьогодні виконує один аналітик із доступом до потужної мовної моделі.

Кому варто хвилюватися найбільше?

Найбільший ризик — у геополітично напружених регіонах, де державні кіберкампанії й так тривають роками: Тайвань, критична інфраструктура, оборонний і напівпровідниковий сектори. Автономні AI-системи в оборонному контексті вже викликають занепокоєння у США — тайванський звіт показує, що аналогічна логіка масштабування працює і в наступальному кіберпросторі. За нашою оцінкою, ймовірно, наступний крок — поширення тих самих AI-практик на менш ресурсні угруповання, для яких поріг входу в кіберзлочинність історично був вищим.

Що це означає для команд безпеки й AI-білдерів?

Наша теза в AiiN: наступальні AI-можливості вже реально масштабують державні кіберкампанії, а не лишаються теоретичною загрозою з конференційних доповідей. Для команд безпеки це означає, що детектори, побудовані на сигнатурах і людських патернах поведінки, відстають від атак, які генеруються й адаптуються машиною за секунди.

Для розробників, що будують AI-агентів з доступом до інфраструктури чи внутрішніх систем, варто пам'ятати: ті самі агентні можливості, які прискорюють легітимну роботу, однаково добре прискорюють і зловживання правами AI-агентів, якщо контроль доступу побудований слабко.

Чи означає це, що будь-хто тепер може провести державного рівня кібератаку?

Ні. AI знижує поріг для рутинних етапів атаки — розвідки, фішингу, написання коду, — але оркестрація складної багатоступеневої кампанії проти захищеної цілі й досі вимагає досвідчених операторів і ресурсів, типових для державних структур.

Чи можна перевірити цифру «більш ніж удвічі» незалежно?

Наразі відкритої методології звіту тайванської фірми, доступної через The Decoder, немає — тому цифру варто сприймати як оцінку однієї компанії, а не як консенсусний галузевий показник.

Чи це перший задокументований випадок AI-масштабованих державних кібератак?

Ні — у листопаді 2025 року Anthropic вже публічно описала кампанію, де китайське угруповання використовувало Claude Code для автоматизації більшості тактичних дій кібершпигунства проти десятків організацій.