Кибератаки на медиасервисы в 2025 году участились на треть по сравнению с предыдущим годом. Данные привели представители цифровых активов «Газпром-Медиа Холдинга» — одного из крупнейших медиахолдингов России, чьи платформы обслуживают многомиллионную аудиторию. До конца 2026 года число инцидентов, по их оценке, продолжит расти.
Главным катализатором называют ИИ. Директор по информационной безопасности цифровых активов холдинга Алексей Жуков объяснил принципиальное изменение: «Если раньше искусственный интеллект помогал находить уже известные уязвимости с большим количеством ложных срабатываний, то сегодня это инструмент, который реально меняет ландшафт угроз. Его используют не только киберзащитники, но и атакующие». Современные ИИ-инструменты способны обнаруживать уязвимости нулевого дня — те, о которых разработчики ПО ещё не знают. Это переводит их из категории вспомогательных средств в самостоятельный вектор атаки.
Помимо поиска уязвимостей, ИИ применяется для генерации убедительных фишинговых сообщений, синтеза поддельного аудио и видео — дипфейков, — а также для автоматизации атак в масштабе, недоступном ранее без значительных человеческих ресурсов. Для видеоплатформ это особенно чувствительно: дипфейки могут использоваться как для социальной инженерии против сотрудников, так и для дискредитации контента.
ИИ позволяет находить ранее неизвестные уязвимости — это качественно меняет характер угроз.
Медиаиндустрия реагирует сменой архитектуры защиты. Традиционная модель «защити периметр» уступает место многоуровневому подходу: контроль доступа, поведенческая аналитика и мониторинг аномалий в режиме реального времени. Логика проста — если атакующий уже проник внутрь, периметровая защита бесполезна, и система должна уметь обнаруживать подозрительное поведение изнутри.
Отдельным вектором угроз становятся атаки на сами ИИ-системы, которые медиакомпании всё активнее внедряют — для рекомендаций, модерации контента, персонализации. Отравление обучающих данных (data poisoning) и манипуляция входной информацией позволяют незаметно искажать поведение моделей. Для платформ с многомиллионной аудиторией это означает риск не только утечки данных, но и системного влияния на то, что видят пользователи.
