Практическое применение ИИ в кибербезопасности: 7 сценариев, которые меняют рынок

В центре эфира — не теория, а инструменты, кейсы и опыт внедрения. Разберём, где ИИ уже даёт измеримый эффект, какие задачи он помогает автоматизировать, где снижает нагрузку на аналитиков, а где пока остаётся маркетинговой надстройкой или требует обязательного контроля человека.

В эфире разберём 7 ключевых сценариев применения ИИ в ИБ:

1. SOC и расследование инцидентов ( кейс R-Vision)

2. Обнаружение фишинга, deepfake и социальной инженерии

3. Поиск сложных атак и аномалий

4. Борьба с внутренними угрозами, фродом и подозрительным поведением

5. Управление уязвимостями и приоритизация рисков

6. Защита облаков, API, конфигураций и сервисных аккаунтов

7. Реагирование и цифровая криминалистика

Спикеры смогут показать, какие решения и практики уже работают: SIEM, XDR, EDR, NDR, SOAR, UEBA, ITDR, антифрод, DLP, CASB/SSE, почтовая безопасность, sandbox, threat intelligence, AppSec-инструменты, средства контроля AI-сервисов и защиты данных.

Программа

Где ИИ помогает быстрее увидеть атаку

Какие задачи SOC уже сегодня можно реально ускорить с помощью ИИ?
Может ли ИИ заменить аналитика первой линии SOC или пока он только снимает рутину?
Как ИИ помогает группировать события, собирать контекст и восстанавливать таймлайн атаки?
Можно ли доверять ИИ первичные выводы по инциденту и рекомендации по реагированию?
Как ИИ помогает выявлять фишинг, deepfake и социальную инженерию лучше классических правил?
Можно ли технически распознавать deepfake-звонки, видео и поддельные личности?
Какие процессы нужно менять, чтобы безопасность не зависела только от внимательности сотрудника?
Что делать компании, если сотрудник получает “идеальное” письмо или звонок, где всё выглядит правдоподобно?
Какие аномалии способен находить ИИ там, где классических правил уже недостаточно?
Как бороться с ситуацией, когда ИИ находит “подозрительное”, но команда не понимает, можно ли этому доверять?

Как ИИ помогает снизить риски и быстрее реагировать

Как ИИ помогает выявлять внутренние угрозы, мошенничество и злоупотребления доступами?
Можно ли заранее обнаружить подготовку к утечке данных или подозрительное поведение сотрудника?
Где проходит граница между безопасностью, приватностью и чрезмерным контролем сотрудников?
Что опаснее для компании: пропустить инсайдера или ошибочно обвинить нормального сотрудника?
Как ИИ помогает анализировать тысячи уязвимостей и выбирать, что закрывать в первую очередь?
Может ли ИИ прогнозировать вероятность эксплуатации уязвимости с учётом контекста компании?
Может ли ИИ помочь закончить вечный спор между ИБ и ИТ о том, какие уязвимости закрывать первыми?
Как ИИ помогает находить ошибки конфигурации в облаках и гибридной инфраструктуре?
Может ли ИИ контролировать избыточные права, сервисные аккаунты, токены и аномальные обращения к API?
Что опаснее для компании: не закрытая уязвимость, неправильная конфигурация или избыточные права доступа?
Насколько ИИ способен автоматизировать реагирование на инциденты без риска для бизнеса?
Какие действия можно доверить ИИ уже сейчас?
Как ИИ помогает в цифровой криминалистике?
Где в реагировании ИИ должен быть ассистентом, а где решение обязательно остаётся за человеком?

Итоги и прогнозы

Какие задачи ИБ через 2–3 года почти наверняка будут выполняться с помощью ИИ?
Какие решения всё равно должны оставаться за человеком и почему?
Какие три шага стоит сделать компании уже сейчас, если она хочет получить от ИИ в ИБ пользу, а не просто красивую AI-функцию в презентации?