Lühidalt: IBMi ja Ponemoni 2026. aasta raporti kohaselt kasvasid andmetega seotud rikkumise keskmised kulud 6 miljoni dollarini, kusjuures veerand pahatahtlikest rünnakutest toimus tehisintellekti abil ja vaid 40 protsenti organisatsioonidest kaitseb oma tehisintellektimudeleid juurdepääsukontrollidega.
IBMi ja Ponemoni Instituudi värske "Cost of a Data Breach" raport hindab andmetega seotud rikkumise keskmiseks kuluks perioodil 2025. aasta märtsist kuni 2026. aasta veebruarini 6 miljonit USA dollarit – see on 35 protsenti rohkem kui eelmisel aastal, mil näitaja oli 4,44 miljonit dollarit. Uuring toob olulise kulu suurendajana välja tehisintellektil põhinevad rünnakud.
Uuring põhineb andmetega seotud rikkumiste analüüsil 600 organisatsioonis üle maailma. Selle kohaselt oli iga neljas pahatahtlik andmetega seotud rikkumine tehisintellektipõhine, kusjuures suurema osa neist rünnakutest moodustasid deepfake-identiteedipettused ja tehisintellektivõimekusega pahavara. Samal ajal näitab raport ka vastupidist arengut: tehisintellekti ja automatiseerimise kasutamine turbeoperatsioonides vähendas andmetega seotud rikkumiste kulusid keskmiselt ligi 2 miljoni dollari võrra. Sellegipoolest ei ole vastavalt küsitlusele iga neljas organisatsioon neid vahendeid veel oma turbetegevusse integreerinud. Järeluuringus märkis rohkem kui pool organisatsioonidest, et kasutab ohtude tuvastamiseks ja tõrjumiseks agente, kuid haavatavuste haldamiseks kasutab neid vaid 18 protsenti. Kolm neljast küsitletud ettevõttest kinnitas, et esirinnas olevate tehisintellektiohtude tõttu mõtlevad nad läbi agentide kasutamise oma turbeprotsessides.
Suja Viswesan, IBM Security Software’i asepresident, võtab arengu kokku: tehisintellekt muudab rünnakud kiiremaks ja odavamaks, samal ajal kui andmetega seotud rikkumised muutuvad üha kulukamaks. Kuna avastamise ja intsidendi kõrvaldamise vahel on sageli suur ajaline lõhe, kajastub see tasakaalustamatus otseselt kuludes.
Eraldi tulemus puudutab rünnakuid tehisintellektimudelite endi vastu: iga viies organisatsioon teatas andmetega seotud rikkumisest, mis oli suunatud spetsiifiliselt tehisintellektimudelite või -rakenduste vastu. Kõige sagedasemad põhjused olid haavatavused ümbritsevates süsteemides – kompromiteeritud API-d, rakendused või pistikprogrammid (27 protsenti) ning tehisintellekti töökoormusi mõjutavad pilve valekonfiguratsioonid (27 protsenti). Valdaval osal mõjutatud organisatsioonidest puudusid nõuetekohased juurdepääsukontrollid; kokkuvõttes rakendas oma tehisintellektimudelitele ja -andmetele juurdepääsukontrolle üldse vaid 40 protsenti. Kayne McGladrey, IEEE vanemliige ja Hyperproofi endine infoturbejuht (CISO), nimetab juurdepääsukontrollide parandamist kõige ilmsemaks turvaauguks, mis tuleb sulgeda: mudeleid ja nende API-sid tuleks kohelda kui kroonijuveele. Udaya Bhaskar Vemuri, vanem rakendusturbeanalüütik, lisab, et organisatsioonid peaksid täiendavalt kontrollima integratsioone ja pistikprogramme, jälgima ebatavalist tegevust, kaitsma tundlikke andmeid ning määrama iga tehisintellektisüsteemi jaoks selgelt vastutava isiku.
Lisaks deepfake’idele ja tehisintellektipõhisele pahavarale muutuvad raporti kohaselt ka tehisintellektil põhinev õngitsemine ning otserünnakud tehisintellektimudelite vastu, näiteks viipasüst (prompt injection), ettevõtetele kulukateks pimealadeks. Dray Agha, Huntressi turbeoperatsioonide vanemjuht, juhib tähelepanu sellele, et oht ei tule ainult väljastpoolt: töötajate poolt loata kasutatavad tehisintellektirakendused loovad ettevõtte keskkonnas kontrollimatuid haavatavusi. Infoturbejuhid peavad liikuma ennetava juhtimise poole, lõimima turvalisuse arendusprotsessidesse, haldama järjekindlalt ründepinda ning kehtestama tehisintellekti töökoormustele ranged juurdepääsukontrollid.
Peter Garraghan, tehisintellekti turbetestimise ettevõtte Mindgard tegevjuht ja asutaja, hoiatab, et tehisintellekti turvapiirete (guardrails) tõhusust ei tohiks pimesi usaldada. Uuringud on näidanud, et olemasolevatel turvapiiretel on erinevaid pimealasid ning vajalik on mitmekihilise kaitse (defense-in-depth) lähenemine. Kuna ründajad kohanevad pidevalt, peavad organisatsioonid oma tehisintellektimudeleid ja -rakendusi pidevalt testima realistlike vastandlike rünnakute vastu, et tuvastada kaitsemehhanismide nõrkusi. Valideerides turvapiirded nii enne kasutuselevõttu kui ka selle ajal, saavad infoturbejuhid tagada, et tehisintellektisüsteemid on piisavalt vastupidavad tundlike andmete kaitsmiseks.
Allikas: www.csoonline.com · Avaldatud 7. augustil 2026
Lumi AI News — tehisintellekti abil kureeritud vastavalt tehisintellektimääruse artiklile 50. Parafraseerimine ja klassifitseerimine Lumi News Pipeline v1.8.3 abil.