Искусственный интеллект по обе стороны баррикад: как генеративные технологии и поведенческая аналитика переписывают правила кибербезопасности
Автор: Рябинина Е.В., Рыбак Г.А., Журилов Е.И.
Журнал: Теория и практика общественного развития @teoria-practica
Рубрика: Экономика
Статья в выпуске: 5, 2026 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена анализу современных тенденций в сфере кибербезопасности финансовых организаций в условиях активного развития генеративных технологий. Исследуется эволюция методов кибермошенничества, где искусственный интеллект используется как злоумышленниками, так и системами защиты. Научная новизна статьи состоит в предложении прикладной модели настройки антифрод-порогов, учитывающей одновременно ожидаемый предотвращенный ущерб, стоимость избыточных блокировок легитимных операций и затраты на дополнительную верификацию. В отличие от описательного анализа угроз, предложенный подход позволяет переводить киберриски в денежные метрики и использовать их для управленческого выбора между блокировкой, дополнительной проверкой и бесшовным пропуском операции. В работе рассматриваются актуальные угрозы, включая дипфейки, генеративный фишинг и вредоносное ПО, а также анализируются современные методы противодействия, основанные на поведенческой аналитике и системах реального времени. Особое внимание уделяется регуляторным изменениям и технологическим решениям, включая Единую биометрическую систему и ГИС (государственная информационная система) «Антифрод». Проанализированы парадоксы современной кибербезопасности: несмотря на высокую эффективность антифрод-систем (99,7 % блокировок), ущерб от мошенничества продолжает расти. Предложена комплексная стратегия защиты, объединяющая нейросетевой скоринг, количественную оценку рисков и институциональные механизмы.
Кибербезопасность, искусственный интеллект, антифрод-системы, поведенческая аналитика, дипфейки, генеративный фишинг, биометрическая аутентификация, кибермошенничество, системы защиты, цифровая безопасность, машинное обучение, поведенческий скоринг, регуляторные технологии, информационная безопасность
Короткий адрес: https://sciup.org/149151303
IDR: 149151303 | УДК: 004.8 | DOI: 10.24158/tipor.2026.5.23
Artificial Intelligence on Both Sides of the Barricades: How Generative Technology and Behavioral Analytics are Rewriting the Rules of Cybersecurity
The article is devoted to the analysis of current trends in the field of cybersecurity of financial organizations in the context of active development of generative technologies. The evolution of cyberfraud methods is studied where artificial intelligence is used both by attackers and by protection systems. The scientific novelty of the article lies in proposing an applied model for setting anti-fraud thresholds that simultaneously takes into account the expected prevented damage, the cost of excessive blocking of the legitimate operations, and the expenses for additional verification. Unlike descriptive threat analysis, the proposed approach allows for the translation of cyber risks into monetary metrics and their use to make management decisions between blocking, additional verification, and seamless operation passing. The work considers current threats including deepfakes, generative phishing, and malware, and analyzes current methods of countermeasures based on behavioral analytics and real-time systems. Special attention is paid to regulatory changes and technological solutions including the Unified Biometric System and SIS (state information system) Antifrod. The paradoxes of modern cybersecurity have been analyzed: despite the high efficiency of anti-fraud systems (99.7% of blockages), the damage caused by fraud continues to grow. The author proposes a comprehensive protection strategy that combines neural network scoring, risk quantification, and institutional mechanisms.
