Компания CertiK, специализирующаяся на безопасности блокчейна, сообщает, что агентный ИИ приближает кибербезопасность, противодействие отмыванию денег (AML) и комплаенс к всё более автономной работе, при этом специалисты смещаются от рутинных расследований к надзору за системами на базе ИИ. Эту тенденцию компания описала в новом отчёте «The Rise of the AI Security Workforce: How Agentic AI Is Redefining Cybersecurity, AML & Compliance», в котором рассматривается, как автономные ИИ-системы трансформируют функции безопасности и комплаенса как в Web2, так и в Web3.

По данным CertiK, в отличие от обычных ИИ-инструментов, агентный ИИ способен выполнять многоэтапные процессы, извлекать и синтезировать информацию, взаимодействовать с внешними системами и предпринимать действия с минимальным вмешательством человека или вовсе без него. В сценарии кибербезопасности агент может расследовать аномальный вход в систему, сопоставить данные об устройстве и разведку угроз, заключить, что учётная запись представляет риск, и заблокировать её, фиксируя каждое своё действие.

В отчёте выделяются три силы, стимулирующие внедрение: ускорение кибератак и отмывания денег, хроническая нехватка специалистов по кибербезопасности и финансовым преступлениям, а также расширение регуляторных требований. CertiK отмечает, что штрафы за нарушения AML в первой половине 2025 года превысили 900 млн долларов, что усиливает давление на организации, вынужденные масштабировать комплаенс-операции без опоры исключительно на дополнительный персонал. В совокупности эти факторы описывают дефицит пропускной способности — ускоряющиеся угрозы и обязательства с одной стороны, устойчивый недостаток специалистов с другой, — который объясняет, почему организации стремятся автоматизировать надзор, а не просто расширять штат.

В традиционных средах Web2 агентные системы могут автономно сортировать оповещения оценивать уязвимости, отслеживать поведение идентификации и доступа, а также непрерывно проверять системы на соответствие средствам контроля кибербезопасности. В AML-процессах они могут повторно оценивать оповещения о транзакциях, проводить надлежащую проверку клиентов, строить графы связей и готовить отчёты о подозрительной активности для проверки человеком. Комплаенс-команды также могут развёртывать ИИ-агентов для отслеживания регуляторных изменений, определения затронутых внутренних политик и проведения непрерывных аудитов вместо периодических проверок. Общая черта этих примеров — переход от периодического анализа к непрерывной работе, когда люди проверяют результаты агентов, а не выполняют каждый шаг самостоятельно.

Применение в Web3 расширяет как возможности, так и риски

CertiK выделяет Web3 как область, где агентный ИИ может оказать особенно значительное влияние, поскольку транзакции в блокчейне необратимы, а реагирование на угрозы безопасности часто должно происходить в течение минут или даже секунд. ИИ-системы могут помогать в аудите смарт-контрактов, выявлять модели эксплойтов в реальном времени и, в продвинутых внедрениях, активировать защитные меры, такие как приостановка контрактов или автоматические предохранители. Они также могут восстанавливать сложные сценарии атак после эксплойта и составлять технические разборы инцидентов.

В отчёте также освещаются автономные ончейн-возможности AML, включая отслеживание средств в реальном времени, динамическую кластеризацию адресов и кроссчейн-анализ. Комплаенс-системы всё чаще переходят к оценке рисков Know-Your-Address и Know-Your-Transaction до расчёта, что позволяет выявлять потенциальную подверженность незаконной активности до завершения транзакций. Практический эффект состоит в том, что риск проявляется до расчёта, а не после того, как средства уже переведены.

В то же время CertiK предупреждает, что большая автономия порождает новые риски. ИИ-агенты могут выдавать ошибочные оценки, злоумышленники могут использовать агентные системы или манипулировать ими, а вопросы ответственности остаются нерешёнными, когда автономные действия причиняют вред. В отчёте рекомендуются чёткие пределы полномочий, полные журналы аудита, регулярное тестирование на сопротивление и назначенный ответственный человек за каждым ИИ-агентом.

В конечном счёте CertiK утверждает, что организации должны рассматривать агентный ИИ как рабочую роль, а не просто как ещё один программный инструмент. По мере того как ИИ-системы берут на себя больше операционных обязанностей, надзор за их поведением и сохранение свидетельств их решений сами становятся отдельной комплаенс-функцией. Для тех, кто следит за развитием ситуации, нерешённые вопросы самого отчёта — как распределяется ответственность, когда автономные действия причиняют вред, и станут ли рекомендованные защитные механизмы стандартной практикой — являются ключевыми моментами, за которыми стоит наблюдать.

Эта статья подготовлена на основе материала, первоначально опубликованного Metaverse Post.