Отчет CertiK: Как агентное ИИ меняет кибербезопасность, борьбу с отмыванием денег и соответствие требованиям Web3

2026/10/11 10:05:00

Отчет CertiK от 5 октября 2026 года об Intel3D утверждает, что агентное ИИ переводит кибербезопасность, борьбу с отмыванием денег и соответствие требованиям Web3 за пределы базовых систем оповещения к агентам ИИ, способным расследовать инциденты, отслеживать транзакции в блокчейне и поддерживать работу смарт-контрактов и соответствия нормам. Это изменение происходит на фоне сохраняющихся высоких потерь в области безопасности Web3 и расширения регулирования криптовалют, при этом FATF сообщила, что к июлю 2026 года законодательство о Правиле передачи было принято в 83% опрошенных юрисдикций. По мере того как Chainalysis и MetaMask внедряют агентов ИИ в реальные рабочие процессы блокчейна, акцент все больше смещается на то, какой объем полномочий следует предоставлять этим системам, сохраняя при этом человеческий контроль и подотчетность.

Основные выводы

Агентные ИИ выводят кибербезопасность за рамки базовых оповещений, позволяя ИИ-безопасностным агентам расследовать инциденты, использовать внешние инструменты и выполнять многошаговые задачи в пределах заданных разрешений.
Безопасность Web3 — это важный вариант использования, при котором ИИ-агенты могут поддерживать мониторинг в цепочке, отслеживание транзакций и анализ смарт-контрактов.
AML и соответствие требованиям в криптовалюте могут стать более автоматизированными, особенно в отношении обогащения оповещений, проверки KYA/KYT, отслеживания межцепочечных транзакций и подготовки доказательств.
Человеческий контроль остается необходимым для действий с высоким воздействием, регуляторных решений и финальной проверки.
Большая автономия ИИ вводит новые риски, включая инъекции запросов, галлюцинации, чрезмерные разрешения и слабые контрольные механизмы аудита.

Как агентное ИИ переформатирует кибербезопасность и безопасность Web3

Агентные ИИ выводят кибербезопасность за рамки систем, которые только обнаруживают угрозы и генерируют оповещения. В своем отчете Intel3D от 5 октября 2026 года CertiK описывает ИИ-агенты безопасности, способные расследовать инциденты, собирать доказательства, использовать инструменты безопасности и выполнять предопределенные действия в строгих пределах разрешений. Этот сдвиг особенно актуален для Web3, где похищенные активы могут перемещаться между кошельками, мостами и протоколами в течение нескольких минут. CertiK зафиксировал более $1,31 млрд потерь в сфере безопасности Web3 в рамках 344 инцидентов за первую половину 2026 года, что демонстрирует, почему более быстрое расследование и реагирование стали приоритетом.

Как AI-агенты безопасности выходят за рамки традиционных инструментов кибербезопасности

Традиционные инструменты безопасности на основе ИИ обычно анализируют данные, обнаруживают необычную активность и отправляют оповещения человеческим аналитикам. Агентная ИИ может продвинуть этот процесс дальше. Агент ИИ для безопасности может разбить инцидент на несколько задач, проверить несколько источников данных, использовать инструменты безопасности и продолжать расследование, не ожидая новой инструкции на каждом этапе. Основное отличие заключается не в том, что люди исчезают, а в том, что ИИ может завершить большую часть рабочего процесса расследования, прежде чем потребуется вмешательство человека.

В области безопасности Web3 это может быть особенно полезно, поскольку данные блокчейна доступны непрерывно. Если возникает подозрительная активность вокруг смарт-контракта или кошелька, агент может изучить связанные адреса, проанализировать историю транзакций, сравнить поведение с известными паттернами атак и отследить последующие переводы. Это помогает командам безопасности быстрее понять инцидент, чем при ручной проверке каждой транзакции отдельно, особенно когда средства делятся или перемещаются между цепочками.

Аудит смарт-контрактов также может стать более непрерывным. Традиционные основы аудита смарт-контрактов сосредоточены на проверке кода блокчейна на уязвимости, в то время как CertiK описывает использование ИИ-агентов для анализа путей кода, исследования необычного поведения контрактов и подготовки возможных находок уязвимостей для человеческих аудиторов. Эти системы не следует рассматривать как замену профессиональным аудитам, поскольку ложные срабатывания, неполные рассуждения и контекстно-зависимые уязвимости всё ещё требуют экспертного анализа. Их ценность заключается в ускорении анализа и поддержании активного мониторинга безопасности после запуска протокола.

Мониторинг в реальном времени может ускорить реагирование на инциденты в Web3

Самое большое преимущество агентного ИИ в безопасности Web3 — это скорость. Вместо того чтобы остановиться после обнаружения подозрительной активности, агент ИИ для безопасности может начать собирать доказательства и отслеживать связанные транзакции, пока инцидент еще развивается. Более продвинутые системы также могут быть подключены к заранее определенным защитным механизмам, хотя действия, влияющие на средства пользователей или доступность протокола, требуют гораздо более строгих мер защиты. Чем быстрее начинается расследование, тем выше шанс, что аналитики смогут понять, как перемещаются активы, прежде чем след станет более сложным.

Возможные применения включают:

Мониторинг транзакций в блокчейне: отслеживание необычных движений кошельков, контрактов и токенов в реальном времени.
Межсетевое отслеживание: отслеживание подозрительных средств через адреса, мосты и несколько блокчейн-сетей.
Анализ смарт-контрактов: проверка аномальных вызовов, поведения кода и потенциальных паттернов эксплуатации.
Классификация инцидента: ранжирование оповещений и сбор доказательств до передачи команде безопасности.
Контролируемый ответ: запуск предопределенных действий, таких как аварийные остановки или приостановка контрактов, если протокол это поддерживает, а агент имеет явную авторизацию.

Ключевое отличие заключается в том, что эти возможности не делают ИИ-агентов полностью независимыми операторами безопасности. Рамки CertiK по-прежнему возлагают на человеческих специалистов ответственность за проверку результатов, одобрение значимых действий и поддержание подотчетности. Практическое изменение состоит в том, что агентный ИИ сокращает разрыв между обнаружением угрозы и ее расследованием, давая командам безопасности Web3 больше времени для реагирования до распространения атаки. Такое разделение обязанностей также позволяет автоматизировать повторяющийся анализ, не передавая ИИ-системе неограниченный контроль над критически важной инфраструктурой.

Как ИИ-агенты могут изменить подход к борьбе с отмыванием денег и соблюдению норм в криптовалюте

AI-агенты могут изменить подход к соблюдению норм в криптовалюте, взяв на себя большую часть следственной работы, которая находится между автоматизированным оповещением о транзакции и решением сотрудника по соблюдению норм. В рабочих процессах по борьбе с отмыванием денег агентный ИИ может помочь изучить историю кошельков, установить связь между связанными адресами, отследить движение средств через цепочки и систематизировать доказательства для дальнейшего анализа. Эта возможность становится всё более актуальной по мере расширения регулирования виртуальных активов: Финансовая оперативная целевая группа сообщила в июле 2026 года, что 83% опрошенных юрисдикций приняли законодательство о Правиле передачи данных, что выше, чем 73% годом ранее. Расширение регуляторного охвата увеличивает объем транзакционных данных и материалов дел, которые командам по соблюдению норм может потребоваться проверить.

Мониторинг транзакций с использованием ИИ может ускорить расследования в сфере борьбы с отмыванием денег

Традиционные системы мониторинга криптовалютных транзакций хорошо справляются с выявлением активности, соответствующей заранее заданным правилам риска, но оповещения всё ещё требуют проверки. Агент ИИ может взять на себя большую часть этого процесса, анализируя путь транзакции, проверяя контрагентов, изучая связи между адресами и собирая информацию из инструментов блокчейн-аналитики до того, как аналитик по соответствию откроет дело. Эти процессы входят в более широкую рамку AML в криптовалюте, где проверки идентичности и мониторинг транзакций в блокчейне используются для выявления потенциально незаконной финансовой деятельности. Агентный ИИ может сократить время, затрачиваемое на рутинное обогащение оповещений, не передавая окончательное решение ИИ.

Тот же подход может поддерживать проверку Know Your Address (KYA) и Know Your Transaction (KYT). Вместо оценки кошелька только по одной транзакции агент может составить более полную картину на основе исторических переводов, связей с ранее идентифицированными сервисами и перемещений через различные блокчейн-сети. Это особенно полезно в криптовалюте, поскольку средства могут быть разделены между множеством адресов или перенаправлены через мосты, что затрудняет ручную оценку полной цепочки транзакций.

Chainalysis уже движется в этом направлении. В марте 2026 года компания представила агентов блокчейн-аналитики, предназначенных для автоматизации части процессов обогащения оповещений, многоцепочечных расследований и непрерывного мониторинга. Chainalysis отмечает, что люди определяют, какой объем полномочий предоставляется этим агентам, что является важным отличием для соответствия требованиям AML. ИИ может ускорить сбор доказательств, но решения, такие как повышение уровня внимания к клиенту, ограничение аккаунта или подача отчета в регуляторные органы, по-прежнему требуют ответственного человеческого контроля.

AI-агенты могут поддерживать проверки правил путешествий и отчетность по регулированию

По мере того как все больше юрисдикций внедряют Правило о передаче данных FATF, криптовалютные компании сталкиваются с растущим давлением для сбора, проверки и передачи информации о квалифицируемых переводах виртуальных активов. Агентные ИИ могут помочь командам по соблюдению норм организовать эту информацию, выявить отсутствующие данные и подготовить материалы по делам, а также содействовать расследованиям подозрительной деятельности. Отчет CertiK аналогично описывает, как агенты ИИ помогают готовить материалы для отчетов о подозрительной деятельности, при этом человеческие сотрудники по соблюдению норм должны проверить доказательства и заверить окончательную подачу. Это различие важно, поскольку автоматизация может поддерживать процесс расследования, не передавая юридическую или регуляторную ответственность программному обеспечению.

Потенциальные применения в области AML и крипто-соответствия включают:

Улучшение уведомления о транзакции: сбор релевантной истории кошелька и информации о контрагенте перед проверкой человеком.
Отслеживание межсетевых средств: отслеживание подозрительных активов по мере их перемещения через различные блокчейны, мосты или связанные адреса.
Проверка KYA и KYT: оценка рисков адресов и транзакций с использованием более широкого набора цепочечных взаимосвязей.
Поддержка правила путешествия: выявление неполной информации о переводе и организация данных для соблюдения требований на проверку.
Подготовка SAR: сбор историй транзакций, доказательств и черновиков описаний при оставлении окончательных решений по подаче квалифицированному персоналу по соответствию.

Эти функции могут упростить управление расследованиями с высоким объемом данных, особенно когда аналитикам необходимо сочетать данные о цепочке блоков с данными о клиентах и транзакциях. Однако качество любых автоматизированных выводов все еще зависит от точности исходных данных и контрольных механизмов, определяющих, как агент использует их.

Агенты безопасности на базе ИИ создают новые риски по мере расширения автоматизации

По мере того как ИИ-агенты безопасности получают больший доступ к инструментам кибербезопасности, инфраструктуре блокчейн и системам соответствия, профиль риска меняется вместе с ними. Система, которая только рекомендует действие, легче контролируема, чем та, которая может запрашивать привилегированные данные, вызывать API, запускать защитные меры или взаимодействовать с цифровыми активами. Поэтому отчет CertiK за октябрь 2026 года рассматривает разрешения, человеческое одобрение, аудитируемость и подотчетность как основные требования к агентному ИИ, а не как дополнительные меры защиты. Чем больше полномочий получает агент, тем важнее становится точно контролировать, к чему он может получить доступ и что может выполнять.

Инъекции запросов и галлюцинации могут создавать новые уязвимости безопасности

Предварительная инъекция является одним из самых важных рисков, с которыми сталкивается агентный ИИ, поскольку злоумышленники могут пытаться манипулировать информацией, которую читает ИИ-агент, и влиять на его следующие действия. Опасность становится более серьезной, когда агент имеет доступ к внешним инструментам, учетным данным или автоматизированным системам ответа. Подобные опасения уже возникают в обсуждениях ИИ-ассистентов и безопасности криптоаккаунтов, особенно когда программное обеспечение может получать доступ к кошелькам, ключам API, браузерам или торговым инструментам. NIST также изучает, как автономные агенты должны аутентифицироваться, ограничиваться и контролироваться внутри сред безопасности.

Галлюцинации создают другой тип сбоев. Агент по безопасности ИИ может неправильно интерпретировать оповещение, неверно классифицировать подозрительную активность или предоставить уверенно звучащее, но неточное объяснение уязвимости. Если система лишь помогает аналитику, такую ошибку можно проверить до принятия действия. Однако, если агент обладает большей автономией, неверный вывод может привести к ненужным ограничениям аккаунта, ложным эскалациям или другим операционным ошибкам. Именно поэтому человеческая проверка остается особенно важной для решений, которые могут повлиять на пользователей, средства или критически важную инфраструктуру.

Чрезмерные разрешения для ИИ-агентов могут увеличить радиус поражения

Объем доступа, предоставленного ИИ-агенту, часто определяет, насколько серьезными могут быть последствия ошибки или компрометации. Агент с доступом только для чтения имеет совершенно другой профиль риска по сравнению с агентом, который может отозвать учетные данные, заблокировать доступ, инициировать транзакции или изменить конфигурацию системы. Поэтому командам безопасности необходимо применять те же принципы минимальных привилегий, которые используются для человеческих администраторов и сервисных аккаунтов, а также учитывать, как автономная система может объединять несколько инструментов во время выполнения одной задачи.

Для веб-3 и криптовалютных платформ это различие имеет еще большее значение, поскольку некоторые действия могут быть трудными или невозможными для отмены после выполнения в цепочке — это ключевой аспект безопасности кошелька Web3. Проектирование разрешений должно разделять расследование и выполнение там, где это возможно, чтобы агент ИИ мог собирать доказательства и рекомендовать ответ, не получая автоматически права на перемещение активов или изменение протокола. Действия высокого влияния могут требовать дополнительного одобрения, многоподписных контролей или заранее заданных лимитов транзакций до того, как система сможет продолжить. Такой подход ограничивает потенциальный ущерб, если агент будет манипулироваться, скомпрометирован или просто придет к неверному выводу.

Управление ИИ отстает от внедрения мер безопасности

Команды кибербезопасности быстрее внедряют ИИ, чем многие организации разрабатывают специальные меры по предотвращению сбоев, связанных с автономными системами. Исследование ISACA «State of Cybersecurity 2026», основанное на данных более чем 1800 специалистов, показало, что только 8% организаций регулярно проводят учения по реагированию на инциденты, связанные с ИИ. Еще 48% заявили, что в их организации нет плана реагирования на инциденты с ИИ или не знают, существует ли такой план. Этот разрыв становится все более значимым по мере того, как системы ИИ переходят от анализа к операционным рабочим процессам кибербезопасности.

Организации, внедряющие AI-агенты безопасности, могут потребовать контрольных мер, выходящих за рамки традиционного мониторинга, включая:

Ведение журнала независимых действий: каждый вызов инструмента, запрос разрешения и системное изменение должны фиксироваться, чтобы следователи могли восстановить действия агента и их причины.
Разделение учетных данных: ИИ-агенты должны использовать выделенные идентичности, а не совместно использовать широкие администраторские учетные данные с человеческими командами или другими автоматизированными системами.
Поведенческие ограничения: организации могут определять, какие системы, размеры транзакций, функции контрактов или типы аккаунтов агент может затрагивать без дополнительного одобрения.
Механизмы аварийного отключения: команды безопасности должны иметь возможность быстро отозвать доступ агента, если его поведение становится аномальным или его инструкции кажутся скомпрометированными.
Регулярное тестирование на устойчивость к атакам: упражнения с участием «красной команды» могут проверить, могут ли манипулированные входные данные, обманный контент или вредоносные запросы вывести агента за пределы его предназначения.

По мере того как ИИ-агенты безопасности становятся более способными, главная проблема больше не ограничивается только вопросом, могут ли они быстро обнаруживать угрозы. Организациям также необходимо точно знать, что каждый агент имеет право делать, как можно проверить его решения и кто остается ответственным, когда автоматизированные действия приводят к реальным последствиям. Таким образом, управление становится частью архитектуры безопасности, а не вопросом политики, который можно решить после развертывания. Четкое распределение ответственности также может ускорить реагирование на инциденты, когда автономная система ведет себя неожиданно.

Заключение

Последний отчет CertiK указывает на более широкое изменение в том, как ИИ может использоваться в кибербезопасности, борьбе с отмыванием денег и безопасности Web3. Агентный ИИ уже способен выполнять более сложные задачи, чем традиционные системы оповещения, включая многоэтапные расследования, отслеживание транзакций, анализ смарт-контрактов и поддержку соблюдения нормативных требований. Продукты Chainalysis и MetaMask также показывают, что некоторые из этих возможностей переходят в операционные среды, а не остаются исключительно экспериментальными. Доступные данные пока указывают на контролируемую автоматизацию, а не на полную замену специалистов по безопасности и соблюдению нормативных требований.

Однако более важным развитием является переход от ИИ, который рекомендует действия, к системам, которые в конечном итоге могут выполнять некоторые действия самостоятельно. Это создает явный потенциал для более быстрых расследований и масштабируемого соблюдения требований, но также поднимает более сложные вопросы, связанные с разрешениями, инъекцией запросов, аудитабельностью и ответственностью. Для криптовалютных компаний и команд безопасности долгосрочная ценность ИИ-команды по безопасности будет зависеть не столько от степени автономии агентов, сколько от того, можно ли безопасно управлять этой автономией. Организации, внедряющие эти системы, по-прежнему потребуют четких границ между анализом, рекомендациями и выполнением, особенно когда речь идет о пользовательских активах или регуляторных обязательствах.

🔥 За кулисами новостей: что значит KuCoin 5.0 для вас

Новости рынка движутся быстро — но то, где вы на них реагируете, имеет не меньшее значение. В этом октябре KuCoin запускает KuCoin 5.0, превращая KuCoin в перестроенную платформу. Вот что реально изменится для вас:

Один аккаунт для всего. Старые платформы разделяли ваши средства между отдельными аккаунтами «спот», «маржа» и «фьючерсы» и ожидали, что вы поймете почему. Единый аккаунт KuCoin 5.0 полностью устраняет это — сделайте депозит один раз, и всё будет просто доступно (на данный момент доступно только для VIP-пользователей).
Акции, индексы и товары. KuCoin 5.0 расширяется за пределы криптовалют на глобальные рынки. Когда криптовалюты движутся боком, а акции растут (или наоборот), вы переключаетесь за минуты, вместо того чтобы открывать брокерский аккаунт и ждать несколько дней для вывода фиата.
Реальные активы (RWA). Токенизированное воздействие на традиционные активы, такие как сырьевые товары, прямо в вашем криптоаккаунте. Один из самых быстрорастущих сегментов мировой финансовой системы больше не доступен только институциональным инвесторам — вы получаете к нему доступ с того же баланса, с которым торгуете.
Зарабатывайте, пока учитесь. Еще не готовы торговать? KCUSD позволяет вашим стейблкоинам получать ежедневный автокомпаундный доход. Самый спокойный способ заставить ваши неиспользуемые депозиты работать с доходностью 4%.
Искусственный интеллект на простом языке. Задавайте вопросы, получайте контекст рынка, понимайте, что вы видите — всё интегрировано в платформу, без жаргона.
Приложение, которое не перегружает. Быстрее, чище и последовательно — интуитивно понятно с первого касания, а не после обучения.
Безопасность, которую можно проверить, а не просто доверять. Европейская компания с лицензией MiCAR, Proof of Reserves, которую вы можете проверить самостоятельно, и международно сертифицированная безопасность (SOC 2 Type II, ISO 27001:2022).

Создайте аккаунт за несколько минут — и начните работать на платформе, созданной для того, куда движется криптовалюта, а не туда, где она была.

ЧаВо

Что такое агентное ИИ в кибербезопасности?

Агентные ИИ — это системы искусственного интеллекта, способные выполнять задачу безопасности через несколько шагов, использовать внешние инструменты и принимать ограниченные операционные решения в рамках заданных разрешений. В отличие от стандартного ИИ-ассистента, который в основном отвечает на вопросы или суммирует данные, агентная система может продолжать работу над целью, например, расследовать оповещение или отслеживать подозрительную активность. Уровень автономии может значительно варьироваться в зависимости от инструментов и разрешений, которые организация предоставляет системе.

Является ли агент безопасности на основе ИИ тем же самым, что и традиционный бот безопасности?

Нет. Традиционные безопасностные боты обычно следуют фиксированным правилам или предопределённым рабочим процессам. AI-агенты безопасности могут интерпретировать контекст, выбирать между инструментами и корректировать следующий шаг на основе новой информации. Эта гибкость делает их более способными, но также создает дополнительные требования к управлению и безопасности. Поэтому агенту могут потребоваться более строгие контрольные меры для идентификации, разрешений и аудита, чем у обычного автоматизированного скрипта.

Могут ли агенты безопасности на основе ИИ заменить аналитиков кибербезопасности?

Текущие данные не поддерживают широкую замену человеческих аналитиков кибербезопасности. ИИ-агенты лучше подходят для автоматизации повторяющихся задач расследования, сбора данных и обогащения оповещений, в то время как человеческие специалисты остаются важными для принятия решений, передачи на следующий уровень, отчетности и принятия решений с высоким воздействием. Более вероятным изменением в ближайшей перспективе является перераспределение задач, при котором аналитики будут тратить меньше времени на рутинные расследования и больше времени на анализ сложных или значимых случаев.

Как ИИ-агенты могут помочь криптовалютным биржам в соблюдении требований по борьбе с отмыванием денег?

AI-агенты могут помогать биржам, анализируя историю транзакций, выявляя связи между кошельками, дополняя оповещения и систематизируя доказательства для команд по соответствию. Они также могут помочь аналитикам быстрее расследовать подозрительные переводы, но окончательные решения по риску клиентов и отчеты в регуляторные органы должны оставаться под контролем человека. Их полезность зависит от качества данных о блокчейне, информации о клиентах и других данных, доступных системе.

Отказ от ответственности

Информация, представленная на этой странице, может происходить из сторонних источников и не обязательно отражает взгляды или мнения KuCoin. Этот контент предназначен исключительно для общих информационных целей и не должен рассматриваться как финансовая, инвестиционная или профессиональная консультация. KuCoin не гарантирует точность, полноту или надежность информации и не несет ответственности за любые ошибки, упущения или последствия, возникшие в результате ее использования. Инвестирование в цифровые активы сопряжено с inherent risks. Пожалуйста, внимательно оцените свой уровень рисковой готовности и финансовое положение перед принятием любых инвестиционных решений. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с Условиями использования и Раскрытием рисков KuCoin.

Отказ от ответственности: Эта страница была переведена для вашего удобства с использованием технологии искусственного интеллекта. Для получения наиболее точной информации обратитесь к оригинальной английской версии.