Из 1061 уязвимости, которые в первой половине 2026 года связали с помощью ИИ при поиске багов, в реальной эксплуатации подтвердились только 14. Это 1,3% — примерно столько же, сколько и по общему массиву уязвимостей за тот же период. Для рынка, который уже примерял сценарий «ИИ ускорит конвейер взломов», цифра отрезвляющая.
Практический вывод для разработчиков, ИБ-команд и ИТ-руководителей простой: ИИ уже заметно наращивает поток находок, но пока не доказывает, что такие баги чаще или быстрее превращаются в рабочие атаки.
Что показал отчёт VulnCheck
VulnCheck проанализировала 1061 публично атрибутированную уязвимость, найденную с участием ИИ, и сверила этот массив со своей базой известных эксплуатируемых уязвимостей — Known Exploited Vulnerabilities. Совпадений оказалось 14. В отчёте прямо сказано: доступные данные не показывают, что баги, найденные ИИ, по своей природе чаще доходят до эксплуатации, чем уязвимости, обнаруженные обычными методами.
На фоне общего числа это выглядит ещё спокойнее. За первую половину 2026 года VulnCheck насчитала 495 уязвимостей с подтверждённой эксплуатацией в реальных атаках. При этом доля эксплуатируемых уязвимостей к общему числу новых CVE не растёт теми же темпами, что и сам поток публикаций. Иначе говоря, багов становится больше, но злоумышленники по-прежнему выбирают далеко не всё подряд.
Где закончилась паника вокруг Project Glasswing
Отдельно VulnCheck разобрала Project Glasswing от Anthropic, запущенный 7 апреля 2026 года. По данным Anthropic, Claude Mythos Preview нашёл 23 019 потенциальных уязвимостей. Звучит громко, но дальше начинается менее эффектная арифметика: в опубликованные CVE к моменту отчёта превратились только 126 находок, а подтверждённо эксплуатировалась лишь одна — CVE-2026-26980.
В этом и проходит граница между впечатляющим демо и реальной атакой. Найти подозрительное поведение в коде стало проще: модели хорошо перебирают состояния, видят шаблоны и не устают просматривать большие проекты. Но до рабочего эксплойта ещё нужно дойти: воспроизвести проблему, понять условия эксплуатации, оценить ущерб и проверить, не упирается ли сценарий в версию, конфигурацию или права доступа. На этой дистанции магия обычно сменяется обычной инженерной рутиной.
Значение для рынка
Для компаний в России и СНГ из этих цифр следует не новая теория безопасности, а старая дисциплина с новым объёмом входящих сигналов. ИИ уже полезен для безопасной разработки, проверки кода и первичной сортировки находок, но высокий поток кандидатов не равен высокому числу критичных проблем. Значит, дорожает не сам поиск, а валидация: воспроизведение, приоритизация и быстрая доставка исправлений.
Отчёт подтверждает и более приземлённую картину атак. В первой половине 2026 года почти треть известных эксплуатируемых уязвимостей пришлась на системы управления сайтами, а сетевые пограничные устройства снова остались в числе самых удобных целей. То есть злоумышленники не бросили проверенные маршруты ради модного слова AI. Они всё так же идут туда, где слабая настройка, медленные обновления и большой радиус поражения.
Параллельно растёт интерес к самим AI-продуктам как к новой поверхности атаки. Для CTO и CISO это неприятный, но знакомый сюжет: как только новый стек быстро заходит в продакшен, он быстро попадает и в радар атакующих.
Источники и прозрачность
Оригинал исследования: VulnCheck State of Exploitation 1H-2026. Дополнительный источник с пересказом ключевых выводов: CyberScoop.
Если темпы публикации CVE продолжат расти, рынку придётся не столько бояться «ИИ-апокалипсиса», сколько учиться быстрее переваривать всё, что эти инструменты уже находят.