Большинство систем защиты электронной почты по-прежнему работают так же, как и десять лет назад: сканируют сообщение, ищут вредоносный контент и блокируют его. Такой подход работал, когда угроза заключалась в самом теле сообщения — в вредоносной ссылке или вложении. Он перестал работать, когда угроза стала заключаться в намерениях отправителя, и теперь, когда отправителем больше не является человек, он полностью теряет свою эффективность.
От вредоносного контента к вредоносным намерениям и ИИ с обеих сторон
Фишинг 1.0 — это был вредоносный контент. Вредоносные ссылки, заражённые вложения, спам. Для борьбы с этим были созданы безопасные почтовые шлюзы. Сканировать сообщение, сравнивать с сигнатурой, отсеивать вредоносный контент. Эта эпоха в основном осталась в прошлом.
Фишинг 2.0 — это злонамеренные намерения. Взлом корпоративной почты, подделка личности руководителей, поддельные счета-фактуры, мошенничество с банковскими переводами. Здесь нет вредоносного содержимого, которое можно было бы сканировать, — только социальная инженерия, маскирующаяся под обычный запрос от человека, которому вы доверяете. Шлюзы не могут это обнаружить, поскольку в контенте нет ничего, что можно было бы пометить как подозрительное. Единственное, что позволяет это выявить, — это поведенческий анализ, и именно поэтому некоторые из нас потратили большую часть десятилетия на создание ИИ, который учится тому, как ваши сотрудники на самом деле общаются.
Фишинг 3.0 основан на ИИ и является многоканальным. Генеративный ИИ (GenAI) создает приманку. Технологии дипфейков (deepfakes) воплощают её в голосовых и видеоформатах. Кампания охватывает электронную почту, инструменты для совместной работы и живые звонки. Злоумышленник — это уже не человек, набирающий текст. Все чаще это агент, который самостоятельно проводит исследования, составляет черновики, отправляет сообщения и адаптирует их.
Третья стадия изменила экономику атак на вас.
Раньше разведка отнимала у злоумышленника время. Человеку приходилось читать ваш сайт, собирать информацию из объявлений о вакансиях, составлять карту ваших поставщиков и изучать профили нескольких руководителей в социальных сетях, прежде чем составить что-то правдоподобное. Агентный ИИ устраняет эти затраты. Агент может за считанные секунды обобщить вашу публичную информацию, извлечь данные из GitHub и облачной документации, определить, кто кому подчиняется, и сгенерировать претекст, специально адаптированный под конкретную цель, а затем повторить это для следующих 10 000 организаций.
Качество приманки повышается. Неуклюжие фишинговые сообщения с орфографическими ошибками уходят в прошлое, уступая место интерактивным приманкам, способным вести диалог. Microsoft отслеживает фишинговые платформы, генерирующие десятки миллионов сообщений в месяц [3], а в опросе читателей Dark Reading 2026 года 48 % специалистов по безопасности назвали агентский ИИ главным вектором атак года, поставив его выше дипфейков и всех остальных вариантов [4].
Расширяется и радиус поражения. Уже не нужно быть особо ценной целью, чтобы подвергнуться атаке, разработанной специально для вас. Когда разведка не требует затрат, каждая организация заслуживает индивидуального подхода, и небольшие команды, которые считали себя слишком незначительными, чтобы на них обращали внимание, попадают под автоматизированные кампании, которые выглядят как тщательно подготовленные вручную.
Хуже всего обстоит дело, когда приманка вообще покидает почтовый ящик. В одном широко освещаемом случае в инженерной фирме Arup атака началась с фишингового письма, в котором злоумышленник выдал себя за финансового директора компании, базирующегося в Великобритании. Когда сотрудник засомневался, дело довели до конца видеозвонок с использованием дипфейка, в котором участвовали несколько знакомых коллег. Все остальные лица в видеозвонке были синтетическими. Сотрудник одобрил 15 переводов на общую сумму около 25 миллионов долларов [5]. Никакие меры по обеспечению безопасности электронной почты не помогли бы это предотвратить. Атака была направлена на подрыв доверия к тому, что сотрудники могли видеть и слышать, и именно этим доверием злоумышленники научились пользоваться.
Данные свидетельствуют о том, что доверие уже подорвано
Один инцидент, каким бы дорогостоящим он ни был, — это всё-таки единичный случай. Законность явления становится очевидной, если спросить у тех, кто профессионально занимается вопросами безопасности. В январе 2026 года компания Osterman Research опубликовала исследование, проведенное по заказу IRONSCALES, в котором приняли участие 128 руководителей служб безопасности и ИТ-отделов американских организаций с численностью персонала от 1 000 до 5 000 сотрудников [1]. Результаты исследования не оставляют сомнений.
88 % респондентов за последний год столкнулись как минимум с одним инцидентом, подорвавшим доверие к их цифровым коммуникациям.
82 % респондентов отметили повышенный интерес злоумышленников к их конкретной отрасли.
60 % не уверены в своей способности противостоять атакам с использованием дипфейков даже с учетом проводимого сегодня обучения.
55 % респондентов отметили, что неэффективное реагирование на атаку, направленную на подрыв доверия, повышает вероятность полномасштабного взлома.
Более трети респондентов сталкивались с ситуацией, когда злоумышленники выдавали себя за надежного поставщика или партнера.
Инструменты, которые используют большинство организаций, рассчитаны на угрозы, обнаруживаемые внутри сообщений. Современные атаки имитируют доверие через каналы, где сканировать нечего, поэтому эти инструменты так и не получают шанса проявить себя.
Эти выводы подтверждаются данными шлюзовой аналитики. Анализ IRONSCALES производственного почтового трафика показывает, что Microsoft 365 EOP пропускает 293 фишинговых сообщения на 100 почтовых ящиков каждые 30 дней, а Google Workspace — 350; в обоих случаях эти показатели значительно превышают количество сообщений, которые улавливает правильно настроенный шлюз [2]. Эти цифры отражают ежедневный базовый уровень того, что доходит до сотрудников после того, как периметр выполнил свою функцию.
Традиционная модель работает по схеме: сначала блокировка, затем обнаружение и реагирование. Блокируйте то, что распознаете, а когда что-то проскальзывает, проводите расследование и устраняйте последствия. В случае с человеческим злоумышленником, рассылающим несколько сотен писем, такая последовательность действий работала. Однако в случае с агентом, генерирующим персонализированные, диалоговые, многоканальные атаки быстрее, чем человек может их прочитать, обнаружение и реагирование всегда отстают на один шаг.
Один только объем говорит сам за себя. В исследовании 2026 года, проведенном Crogl и Ponemon Institute, корпоративные центры безопасности (SOC) сообщали в среднем о 4 330 оповещениях в день и расследовали лишь 37 % из них [6]. Невозможно превзойти агента с помощью найма персонала. Можно превзойти его только с помощью автоматизации.
Поэтому модель реагирования должна добавить третью стратегию, стоящую перед двумя другими. Превентивные меры. Предвидеть атаку, которая готовится специально для вас, усилить системы обнаружения до того, как поступит первое сообщение, и позволить автоматизации заниматься рутинной работой, чтобы люди тратили время на решения, требующие суждения.
Фишинг 3.0 диктует симметрию. Если злоумышленник запускает агенты, защитник должен делать то же самое — иначе ему придётся мириться с постоянным отставанием по скорости.
Этот сдвиг уже происходит. В том же исследовании Crogl группы безопасности с наиболее сильными позициями внедряли ИИ в SOC гораздо чаще, чем их коллеги: 68 % против среднего показателя в 46 %[6]. Microsoft сообщает, что её автономный агент по сортировке предупреждений выявил в 6,5 раз больше вредоносных электронных писем, чем при ручной проверке, и сэкономил одной медицинской сети — St. Luke's University Health Network — более 200 часов работы аналитиков в месяц [7][8]. Агент перестает быть просто чат-ботом, прикрепленным к панели управления, и становится членом команды, который проводит полное расследование и предоставляет человеку не просто заявку, а готовый вывод.
В IRONSCALES мы создаем решения именно для этого. Один предвидит. Один расследует. Один обучает.
Наш агент «Red Teaming» проводит ту же разведку с использованием открытых источников, что и злоумышленник, изучая вашу организацию в социальных сетях, репозиториях кода и публичных документах, а затем укрепляет и персонализирует систему обнаружения ещё до того, как атака будет запущена. Наш агент Phishing SOC расследует угрозы на уровне аналитика L2, сокращая время на проведение криминалистической экспертизы с нескольких часов до нескольких минут. Наш агент по симуляции фишинга обучает сотрудников противостоять атакам, основанным на разведке, моделируя тактики, реально направленные против них, а не используя общие шаблоны. В основе всех трех агентств лежит наш адаптивный ИИ, который изучает модели коммуникации каждой организации и оттачивает свои навыки на реальных сигналах из сети, состоящей из десятков тысяч специалистов по безопасности.
Названия продуктов имеют меньшее значение, чем сам принцип. Превентивное противодействие требует наличия агента на стороне защиты, который мыслит так же, как и агент на стороне атаки. Защита, которая реагирует только на то, что уже произошло, — это применение вчерашней модели к борьбе, которая уже пошла дальше.
Перестаньте оценивать безопасность электронной почты только по тому, что она блокирует на периметре. Значимым показателем является количество сообщений, которые все же попадают в почтовый ящик после прохождения шлюза, потому что именно там и происходит современная атака. Спросите у любого поставщика о показателе пропущенных угроз после доставки и не принимайте неопределённые ответы.
Расширьте модель угроз за пределы электронной почты, включив в неё голосовую связь и видео. Случай с компанией Arup был связан с видеозвонком, а не с сообщением. Если ваша проверка личности ограничивается почтовым ящиком, самые дорогостоящие атаки найдут способ обойти её.
Оценивайте автоматизацию по степени автономности, а не по панелям мониторинга. Инструмент, который генерирует больше оповещений для просмотра человеком, лишь увеличивает ежедневную кучу оповещений. Инструмент, который проводит расследование и устраняет проблемы, уменьшает их количество. Спросите, какой процент инцидентов обрабатывается без участия человека.
Подходите к обучению сотрудников с учетом разведывательной деятельности. Общие симуляции учат людей распознавать типичные фишинговые атаки. Атаки, направленные на них, персонализированы, поэтому и практика должна быть такой же.
«Фишинг 3.0» — это не прогноз. Злоумышленники уже запускают агенты, убытки от дипфейков уже подсчитываются, а данные показывают, что доверие уже эксплуатируется быстрее, чем большинство систем защиты успевает реагировать. Те организации, которые успешно преодолеют эту ситуацию, — это те, которые перестали пытаться выиграть гонку на скорость против программного обеспечения, полагаясь исключительно на человеческие силы, и вывели на поле боя своего собственного агента.
Osterman Research, «Восстановление доверия к цифровым коммуникациям», исследование, проведенное по заказу IRONSCALES, январь 2026 г. Опрос 128 руководителей служб безопасности и ИТ в американских организациях с численностью сотрудников от 1 000 до 5 000 человек, проведенный в период с сентября по октябрь 2025 г.
IRONSCALES, анализ производственного почтового трафика среди своей клиентской базы (показатели пропусков после доставки для Microsoft 365 EOP и Google Workspace на 100 почтовых ящиков за 30 дней). Внутренние данные; цифры предоставляются по запросу.
Microsoft Security, «Злоумышленники все чаще используют ИИ не только как инструмент, но и как площадку для кибератак», блог Microsoft Security, 2 апреля 2026 г.
Dark Reading, «2026 год: год, когда агентский ИИ станет ярким примером поверхности атаки», 2026 г.
CNN Business, «Компания Arup стала жертвой мошенничества с использованием дипфейков на сумму 25 млн долларов, в котором был замешан сотрудник из Гонконга», 16 мая 2024 г.
Crogl и Ponemon Institute, «Состояние SecOps и внедрение ИИ в SOC», 2026 г. Опрос 649 специалистов в области ИТ и безопасности в Северной Америке.
Microsoft, «Больница Св. Луки экономит почти 200 часов в месяц благодаря агентам Security Copilot на базе ИИ», Истории клиентов Microsoft, 2026 г.
Microsoft, «От перегрузки оповещениями к решительным действиям: как агенты Security Copilot преобразуют сферу безопасности и ИТ», Microsoft Community Hub, 2026 г.
Примечание: эта статья была профессионально написана и предоставлена Стивом Мэлоуном, директором по продуктам и стратегии компании IRONSCALES.