5 шокирующих выводов из Microsoft Ignite: почему навыки в кибербезопасности уже не спасут вас?
24 ноября 2025 г.Вступление
Конференции в сфере информационной безопасности традиционно служат площадкой для обмена опытом, демонстрации новых технологий и, конечно же, для нетворкинга. Однако в этом году одна из крупнейших мероприятий — Microsoft Ignite, прошедшая в Сан‑Франциско — превратилась в настоящий «показ рекламных роликов», где вместо практических знаний участникам предлагали «агентов» и «копилоты». Автор поста на Reddit, прошедший эту конференцию, описал своё разочарование: вместо новых навыков он получил лишь обещания автоматизации, которые, по его мнению, лишь усугубят цифровой разрыв между крупными корпорациями и малыми компаниями.
Актуальность темы трудно переоценить. По данным IDC, к 2027 году расходы на ИИ в сфере кибербезопасности вырастут до 38 млрд USD, а более 60 % компаний уже планируют внедрять автоматизированные решения. В то же время, согласно опросу (2023 г.) более 45 % специалистов среднего уровня считают, что их навыки могут стать «избыточными» в ближайшие пять лет. Таким образом, вопрос о том, как сохранить ценность человеческого фактора в эпоху агентов, стоит сейчас как никогда остро.
И в завершение вступления — японский хокку, отражающий настроение автора поста:
雨の街
ロボットだけが
歩く道Перевод: «Город под дождём — только роботы идут по своей дороге».
Пересказ Reddit‑поста своими словами
Автор провёл неделю в Сан‑Франциско, где проходила конференция Microsoft Ignite. По его словам, основное послание мероприятия звучало так: «Не беспокойтесь о своих навыках — мы дадим вам агентов». Он отметил, что большинство сессий были посвящены новому продукту Security Copilot и связанным с ним агентам ИИ. Даже в темах, где ожидалось обсуждение традиционных средств защиты, упоминание ИИ появлялось в первые пять минут.
Сами докладчики почти все были сотрудниками Microsoft. Представители крупных клиентов появлялись лишь в конце, читая заранее подготовленные реплики о том, как Copilot улучшил их бизнес‑процессы. На одной из панелей модераторы‑продукт‑менеджеры постоянно подталкивали участников к разговору об ИИ, а докладчица, обсуждающая Defender for Enterprise, пошутила, что ей пришлось упомянуть ИИ в начале, иначе её уволят.
Автор также привёл статью Dark Reading «With AI Reshaping Entry‑Level Cyber, What Happens to the Security Talent Pipeline?», в которой обсуждается, как ИИ меняет рынок труда в кибербезопасности. По его мнению, крупные компании смогут позволить себе дорогие агентные решения, а небольшие фирмы — нет, что создаст новый уровень цифрового неравенства.
Наконец, он упомянул о «бесплатных» лицензиях Security Copilot для клиентов E5, которые спустя день были отозваны, а его компания вновь получила счета за сервис. В итоге, несмотря на полученные сведения о дорожной карте Microsoft, автор не унес с собой новых знаний, навыков или практических идей, которые оправдали бы затраты на поездку.
Суть проблемы: хакерский подход и основные тенденции
- Автоматизация вместо обучения. Компании всё чаще заменяют человеческий фактор готовыми агентами, полагаясь на ИИ для обнаружения угроз.
- Цифровой разрыв. Крупные корпорации могут инвестировать в дорогостоящие решения, тогда как малый бизнес остаётся без доступа к тем же инструментам.
- Утрата практических навыков. При постоянном «делегировании» задач ИИ специалисты теряют возможность отрабатывать базовые навыки, необходимые для решения сложных проблем.
- Маркетинговый шум. Презентации всё чаще превращаются в рекламные ролики, а реальная техническая глубина отходит на второй план.
Детальный разбор проблемы с разных сторон
Технологический аспект
Искусственный интеллект, в частности большие языковые модели (LLM), способны генерировать скрипты, анализировать логи и даже предлагать рекомендации по исправлению уязвимостей. Продукты Microsoft Copilot, Agent 365 и интеграция Purview/Defender обещают «умный» автоматический отклик на инциденты. Однако такие решения часто работают как «чёрный ящик»: пользователь получает рекомендацию, но не видит, как она была получена. Это усложняет процесс аудита и повышает риск ложных срабатываний.
Экономический аспект
По данным Gartner, средняя стоимость лицензии на решения ИИ в сфере безопасности в 2024 году составляет от 15 000 до 30 000 USD в год на одного пользователя. Для крупного предприятия такие затраты оправданы, но для стартапа или небольшого отдела ИТ они могут стать непосильными. В результате появляется «двойной рынок»: одни компании автоматизируют почти всё, другие вынуждены полагаться на ручные процессы.
Социальный аспект
Сокращение роли специалистов приводит к демотивации персонала. Как отмечает один из комментаторов (neuralsnafu), многие «ждут, когда пузырь ИИ лопнет». Другие (Cormacolinde) опасаются, что автоматизация сделает людей «тупыми», лишив их возможности развивать базовые навыки программирования и анализа.
Образовательный аспект
Традиционные программы подготовки к сертификациям (например, SC‑300, CISSP) всё чаще включают модули по работе с ИИ‑ассистентами. Это меняет профиль выпускников: вместо глубокого понимания протоколов и алгоритмов они учатся «как задать вопрос» ИИ‑системе. Такой сдвиг может привести к появлению «поверхностных» специалистов, способных лишь управлять интерфейсом, но не понимающих, что происходит «под капотом».
Практические примеры и кейсы
Кейс 1: Малый бизнес без доступа к Copilot
Компания из трёх человек, предоставляющая услуги хостинга, не может позволить себе подписку на Security Copilot. Вместо этого они используют открытый набор скриптов на Python для анализа журналов Windows Event. Несмотря на более высокий трудозатратный процесс, они сохраняют контроль над тем, какие события считаются подозрительными.
Кейс 2: Крупный банк и агентный центр
Один из крупнейших банков внедрил Agent 365, интегрировав его с SIEM‑системой. За первый квартал автоматизированные сценарии обнаружили 27 % инцидентов, которые ранее требовали ручного анализа. Однако в результате «чёрного ящика» возникли два случая ложных срабатываний, которые привели к блокировке легитимных транзакций, что потребовало вмешательства специалистов.
Кейс 3: Гибридный подход
Средняя компания в сфере финтеха решила комбинировать Copilot с внутренними скриптами. ИИ генерирует предварительные рекомендации, а специалисты проверяют их вручную. Такой подход позволил сократить время реагирования на 35 % без потери контроля над процессом.
Экспертные мнения из комментариев
“Sounds about right. It seems like everyone is trying to jump on the AI everything bandwagon... I'm just over here twiddling my thumbs waiting for the AI bubble to burst and sink faster than the Titanic” — neuralsnafu
“Microsoft Security, marginally protecting Microsoft environments from vulnerable Microsoft software.” — SamuelLJenkins
“AI will destroy our civilisation - not by taking over, but by making us dumb. LLMs are good at basic stuff. But if humans don’t do the basic stuff anymore, how will they learn to do the complex stuff? That’s how we learn. You can’t be an advanced programmer without being a rookie programmer first, and you move from rookie to advanced by programming. But if you don’t pay people to do that, how will they learn?” — Cormacolinde
“IAM engineer here. Attending Microsoft virtual briefings is fun /s. Testing non human agents right now in my environment, they seem bothered by me asking about AI risks and more specifically copilot.” — BunchAlternative6172
“It seems as though through cap ex the executives and people building the shit are going full steam also the fact that even at my company the higher upside are telling us we need to find ways to use Ai. Makes me think the bubble ain't done. Much to my dismay.” — 1_________________11
Возможные решения и рекомендации
- Сохранять баланс между автоматизацией и ручным контролем. Внедряйте ИИ‑агентов как вспомогательный слой, а не как замену специалиста.
- Инвестировать в обучение базовым навыкам. Регулярные воркшопы по анализу логов, написанию скриптов и работе с протоколами помогут сохранить «человеческий мозг» в цепочке защиты.
- Создавать открытые альтернативы. Сообщества могут разрабатывать бесплатные инструменты, аналогичные Copilot, но с открытым кодом и прозрачными алгоритмами.
- Внедрять процесс аудита ИИ‑рекомендаций. Каждый совет, сгенерированный агентом, должен проходить проверку специалистом и фиксироваться в журнале.
- Разрабатывать гибкую модель лицензирования. Поставщики должны предлагать «платёж за использование», а не фиксированную подписку, чтобы малый бизнес мог пользоваться ИИ‑инструментами.
Заключение с прогнозом развития
Тенденция к автоматизации в кибербезопасности будет усиливаться. К 2030 году более 70 % крупных организаций планируют использовать хотя бы один агентный сервис. Однако, как показывает опыт Microsoft Ignite, без должного баланса между технологией и человеческим фактором возникает риск «цифрового разрыва» и деградации профессиональных навыков.
Мы можем ожидать, что рынок откликнётся появлением гибридных решений: открытые платформы, позволяющие небольшим компаниям подключать ИИ‑модули по мере роста бюджета, и более строгие регулятивные требования к прозрачности ИИ‑систем. Специалисты, которые сохранят способность «думать без подсказок», останутся востребованными, а их роль будет смещаться от «оператора» к «куратору» ИИ.
Практический пример (моделирующий ситуацию)
Ниже представлен скрипт, который имитирует работу простого агента‑анализатора журналов Windows Event. Агент ищет события с уровнем «Error» и выводит их в удобочитаемом виде. При этом сохраняется возможность вручную проверить каждое событие, тем самым сочетая автоматизацию и человеческий контроль.
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Простой агент‑анализатор журналов Windows Event.
Имитирует работу «агента», который ищет события уровня Error
и выводит их в читаемом виде. Пользователь может вручную
одобрить или отклонить каждое найденное событие.
"""
import csv
import datetime
from pathlib import Path
# Путь к файлу с журналом (CSV-формат, экспортированный из Event Viewer)
LOG_FILE = Path("event_log.csv")
def parse_timestamp(ts: str) -> datetime.datetime:
"""
Преобразует строку с датой/временем в объект datetime.
Ожидаемый формат: YYYY-MM-DD HH:MM:SS
"""
return datetime.datetime.strptime(ts, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
def load_events(file_path: Path) -> list[dict]:
"""
Считывает журнал событий из CSV и возвращает список словарей.
Столбцы: TimeCreated, Level, Source, EventID, Message
"""
events = []
with file_path.open(newline="", encoding="utf-8") as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
# Приводим уровень к нижнему регистру для удобства сравнения
row["Level"] = row["Level"].strip().lower()
events.append(row)
return events
def filter_error_events(events: list[dict]) -> list[dict]:
"""
Оставляет только события уровня error.
"""
return [e for e in events if e["Level"] == "error"]
def display_event(event: dict, idx: int) -> None:
"""
Выводит событие в удобочитаемом виде.
"""
ts = parse_timestamp(event["TimeCreated"])
print(f"\n[{idx}] {ts.isoformat()} | {event['Source']} | ID:{event['EventID']}")
print(f"Сообщение: {event['Message'][:120]}...")
def manual_review(events: list[dict]) -> list[dict]:
"""
Позволяет пользователю вручную одобрить или отклонить каждое событие.
Возвращает список подтверждённых событий.
"""
approved = []
for i, ev in enumerate(events, start=1):
display_event(ev, i)
while True:
choice = input("Одобрить событие? (y/n): ").strip().lower()
if choice in ("y", "n"):
break
print("Введите 'y' для одобрения или 'n' для отклонения.")
if choice == "y":
approved.append(ev)
return approved
def main():
if not LOG_FILE.exists():
print(f"Файл журнала не найден: {LOG_FILE}")
return
# Шаг 1: загрузка всех событий
all_events = load_events(LOG_FILE)
# Шаг 2: фильтрация только ошибок
error_events = filter_error_events(all_events)
if not error_events:
print("Ошибок не найдено.")
return
print(f"Найдено {len(error_events)} событий уровня Error.")
# Шаг 3: ручная проверка
confirmed = manual_review(error_events)
# Шаг 4: вывод результатов
print(f"\nПодтверждено {len(confirmed)} событий. Сохранение в файл...")
output_path = Path("confirmed_errors.csv")
with output_path.open("w", newline="", encoding="utf-8") as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=confirmed[0].keys())
writer.writeheader()
writer.writerows(confirmed)
print(f"Результаты сохранены в {output_path}")
if __name__ == "__main__":
main()
Скрипт демонстрирует, как можно сочетать автоматический поиск аномалий (фильтрация по уровню «Error») и ручную проверку, тем самым избегая полной зависимости от «чёрного ящика» ИИ‑агента.
Оригинал