Киберучения Standoff на форуме «Цифровые решения» проверили ИИ в атаке и защите

Российский ИТ-форум «Цифровые решения» принял киберучения Standoff: команды информационной безопасности ведущих отечественных компаний отрабатывали атаку и защиту, а главной темой итогов, которые 9 октября 2026 года опубликовал CNews, стал искусственный интеллект. В доступном фрагменте материала нет числа команд, длительности и рейтинга, поэтому ниже разобрано то, что подтверждается, и то, что стоит выяснять отдельно.

Что известно об учениях

Standoff давно закрепился как главный отечественный формат кибербитв. Одни команды играют за атакующих (красные) и ищут способы проникнуть в инфраструктуру. Другие играют за защитников (синие), обнаруживают вторжение и отражают его. Обычно всё происходит на специально построенном полигоне, а не на реальных системах, что позволяет безопасно разыгрывать сценарии, близкие к настоящим инцидентам.

Отдельная ценность такого формата в том, что он проверяет не отдельный продукт, а связку людей, процессов и инструментов. Для ИБ-директора это ближе к реальности, чем лабораторный тест сканера.

Основные известные параметры события:

• Площадка: ИТ-форум «Цифровые решения».
• Формат: киберучения Standoff с противостоянием атакующих и защитников.
• Участники: команды ИБ ведущих отечественных организаций.
• Тема итогов: применение ИИ в атаке и в защите.
• Источник: CNews, публикация от 9 октября 2026 года.
• Количественные результаты в открытом фрагменте: не раскрыты.

Где ИИ работает на обе стороны

Заголовок материала фиксирует двойственность: ИИ нужен и тем, кто ломает, и тем, кто защищает. В подобных упражнениях это обычно проявляется в нескольких типовых сценариях. Утверждать, что именно они прозвучали на форуме, нельзя, но они задают рамку для оценки итогов.

У атакующих языковые модели ускоряют разведку, помогают собирать правдоподобные фишинговые тексты, генерировать вариации скриптов и разбирать незнакомые технологии. Выигрыш в основном во времени: то, что раньше требовало часов ручной работы, укладывается в минуты.

У защитников ИИ чаще всего встраивают в центр мониторинга. Он группирует оповещения, подсказывает аналитику контекст инцидента, пишет черновики правил детектирования и сводит разрозненные события в одну хронологию. Это снижает нагрузку на первую линию, но не отменяет необходимость проверять выводы модели.

Есть и асимметрия. Атакующему достаточно одной удачной попытки, а ошибочная подсказка модели ему почти ничего не стоит. Защитнику ложное срабатывание обходится дорого: теряется время, внимание команды и иногда доступность сервисов.

Чего не хватает в публичных данных

Главный вопрос к любому отчёту об ИИ на киберучениях: что именно измеряли. Без ответа на него вывод «ИИ помог» остаётся лозунгом. Из доступного фрагмента не видно, как команды использовали модели (самописные, коммерческие или открытые), были ли ограничения на их применение и сравнивали ли результат с работой без ИИ. Неясно также, считали ли скорость обнаружения, число пропущенных атак или долю ложных срабатываний.

Пока эти данные не опубликованы, итоги правильнее читать как сигнал о направлении, а не как доказательство эффективности.

Как использовать это на практике

Тем, кто отвечает за ИБ в компании, имеет смысл не ждать полного отчёта, а подготовить собственную проверку:

1. Зафиксируйте базовую линию. Измерьте время обнаружения и реакции в вашем центре мониторинга до внедрения ИИ-инструментов, иначе сравнивать будет не с чем. 2. Включите ИИ в ваши учения. Если вы проводите внутренние киберучения, добавьте сценарии, где атакующие используют генеративные модели для фишинга и разведки. 3. Требуйте метрики от поставщиков. Доля ложных срабатываний и время обработки инцидента важнее слов об «интеллектуальной аналитике». 4. Оставьте человека в контуре. Автоматические действия модели в продуктивной среде стоит ограничивать, пока они не проверены на полигоне. 5. Следите за публикацией подробных итогов Standoff и сопоставляйте их с собственными данными.

Когда организаторы раскроют цифры, их можно будет сравнить с этим списком и понять, насколько ИИ изменил баланс сил.