Пропозиція від кожної компанії ШІ звучить приблизно однаково: наші моделі роблять складні завдання доступними для всіх. Дайлан Ейрі, генеральний директор Truffle Security, хоче зазначити, що «всі» включають хакерів.
На Black Hat USA 2026, який пройде з 4 по 6 серпня в Лас-Вегасі, компанія Айрі продемонструє, наскільки швидко AI-агенти можуть виявляти та зловживати конфіденційними обліковими даними — темп, який постійно перевищує здатність більшості організацій реагувати. Основний аргумент простий: тепер AI-моделі функціонують як експерти за запитом, ефективно знижуючи поріг кваліфікації, необхідний для взлому систем.
Демократизація, якої ніхто не просив
Замість того щоб замінювати традиційні методи атак, ШІ прискорює їх. Фішингові кампанії, зловживання обліковими даними, крадіжка особистості, вразливості ланцюга поставок: це не нові трюки. Але тепер їх набагато легше реалізувати, коли модель ШІ може крок за кроком провести атакувальника через процес, заповнюючи прогалини в знаннях, які раніше тримали менш досвідчених загроз на обіймах.
Truffle Security, відома своїм інструментом з відкритим кодом TruffleHog для сканування секретів, продемонструє свої останні можливості на стенді 5727. Основна увага компанії зосереджена на виявленні витіків облікових даних та секретів до того, як зловмисники зможуть їх використати.
AI-розрахунок Black Hat
Цьогорічна конференція Black Hat включає окремий AI Summit із сесіями, що досліджують, як штучний інтелект змінює тактики кібервійни — від автоматизованого розвідування до адаптивного фішингу в масштабах.
Айрі — досвідчений спікер на Black Hat та інших великих кібербезпекових форумах, має досвід виступів, присвячених витоку облікових даних та ризикам, що приховані в програмах баг-бантів.
Чому асиметрія постійно погіршується
Зверніть увагу на витік облікових даних — саме в цій галузі Truffle Security здобула свою репутацію. Розробники щодня випадково комітять ключі API, паролі та токени до публічних репозиторіїв. TruffleHog сканує саме ці типи помилок, виявляючи секрети до того, як вони перетворюються на порушення. Але тепер AI-агенти можуть сканувати ті самі репозиторії, аналізувати документацію та виявляти вразливі облікові дані з мінімальним контролем з боку людини.
Вразливості ланцюга поставок додають ще один рівень складності. Моделі ШІ можуть картирувати ланцюги залежностей і виявляти слабкі ланки набагато швидше, ніж будь-який людський аналітик, надаючи нападникам систематичний спосіб знаходження шляху найменшого опору до інших добре захищених систем.
Кут атаки на ідентичність також тривожний. ШІ здатний створювати переконливі імітації — від глибоких фейків у голосових дзвінках до ідеально складених цільових фішингових листів, що робить атаки соціальної інженерії важче виявити.