Сможет ли искусственный интеллект обрушить интернет?

[akok]

Сможет ли ИИ обрушить интернет? Или нас ждёт сценарий Cyberpunk 2077?​

В последнее время новости об искусственном интеллекте всё больше напоминают сводки из фантастического фильма. Нейросети находят критические уязвимости, собирают цепочки эксплойтов, а автономные агенты уже не просто отвечают на вопросы, а сами запускают программы, ходят по сайтам, работают с серверами и принимают решения в пределах выданных полномочий.

Причём таких агентов уже немало. Они используются в разработке, поддержке пользователей, анализе данных и администрировании. Говорить о них исключительно в будущем времени, по-моему, уже поздно.

Киберпреступники тоже давно освоили ИИ. И это не страшилка от антивирусных компаний. В октябре 2026 года Google Threat Intelligence Group и Mandiant рассказали о реальном использовании преступниками многоагентных инструментов вроде ARTEX, PentAGI и CAIRN. В наблюдавшихся атаках автоматизировались разведка, проверка вариантов проникновения, перемещение внутри сетей и другие этапы. Человек никуда не исчез из процесса, но многое, для чего раньше требовалось немало времени и специалистов, теперь можно поручить машине.

И тут у меня возникает вопрос. Что будет, если ИИ начнёт находить уязвимости быстрее, чем разработчики смогут их исправлять? Если миллионы агентов будут постоянно исследовать сайты, обращаться к API и действовать независимо друг от друга? Может ли это привести не просто к отдельным сбоям, а к изменению самого интернета?

Не думаю, что завтра какая-нибудь нейросеть нажмёт виртуальную красную кнопку и отключит нам всю сеть. Но есть другой, на мой взгляд, гораздо более интересный сценарий.

Немного Cyberpunk 2077​

Те, кто играл в Cyberpunk 2077, наверняка помнят Старую сеть (Old NET) и Чёрный заслон (Blackwall).

По сюжету этой вселенной катастрофа DataKrash началась с вредоносных программ R.A.B.I.D.S., созданных нетраннером Рейчем Бартмоссом. Они нарушили работу глобальной сети, повредили данные и способствовали выходу опасных ИИ из-под контроля. Со временем от идеи восстановить прежнюю сеть в полном виде отказались. Люди продолжили пользоваться более локальными и корпоративными сетями, а опасные области старого киберпространства отделили Чёрным заслоном. Любопытно, что сам Blackwall в игровом мире тоже связан с ИИ.

Важный момент: первоначальную катастрофу вызвал человек с вредоносным ПО, а не внезапно «пробудившийся» искусственный интеллект. ИИ сделали последствия куда сложнее.

Разумеется, это фантастика. Современный интернет устроен не как единая игровая сеть, а реальные нейросети не похожи на сущностей из-за Blackwall. Однако сама идея мне кажется заслуживающей обсуждения: а если некоторые части сети однажды станет проще изолировать, чем постоянно защищать?

ИИ уже находит то, что годами не замечали​

Для примера — десять случаев. Они разные: где-то ИИ обнаружил уязвимость, где-то помог построить эксплуатацию, а где-то автономный агент сам стал причиной инцидента. Я специально не буду смешивать эти истории в одну большую «атаку ИИ на человечество».

1. PHP2Shell — две критические уязвимости в PHP.

21 октября 2026 года вышли экстренные исправления для CVE-2026-109618 и CVE-2026-109619. Ошибки в самом PHP при определённых условиях позволяли раскрывать память процесса или добиваться удалённого выполнения кода без аутентификации. ИИ здесь действительно сыграл роль: исследователь Calif обнаружил одну критическую проблему с помощью GPT-5.6 Sol, а специалисты Wiz независимо обнаружили обе.

Мне этот пример особенно близок, потому что PHP — основа огромного числа сайтов, форумов и CMS. Администратор мог добросовестно обновлять движок и дополнения, а опасная ошибка находилась уровнем ниже — в интерпретаторе. Защиту и исправления пришлось координировать сразу нескольким командам. И, что особенно неприятно, признаки эксплуатации фиксировались ещё до широкого публичного раскрытия.

2. Chrome — 62 уязвимости после проверки Claude.

В октябре 2026 года Anthropic сообщила о 62 CVE, выявленных при исследовании Chrome. Среди них были 13 способов выхода из изолированной среды браузера. Модель сумела связать несколько ошибок в цепочку, позволяющую выполнить код за пределами песочницы. На момент публикации исследования проблемы уже исправили в Chrome 156. Речь не о 62 успешных взломах пользователей, а о 62 выявленных и исправленных уязвимостях. Но масштаб работы всё равно впечатляет.

3. Firefox — 271 исправленная уязвимость.

Mozilla сообщила, что в Firefox 150, выпущенном в апреле 2026 года, исправила 271 уязвимость, обнаруженную при помощи Claude Mythos Preview. Ранее другая модель помогла найти ещё 22 проблемы безопасности. Это не 271 готовый способ дистанционно захватить компьютер — степень опасности у находок разная. Но сама Mozilla писала о том, насколько тяжело командам перестраиваться под такой поток обнаружений.

А теперь представьте небольшой открытый проект, который в свободное время поддерживают два-три человека.

4. OpenSSL — 12 проблем в криптографической библиотеке.

В январе 2026 года AISLE сообщила, что её автоматизированная система обнаружила 12 уязвимостей OpenSSL. Одна из них, CVE-2025-15467, при определённых условиях могла привести к удалённому выполнению кода. OpenSSL используется в огромном количестве программ, поэтому последствия ошибок в такой библиотеке выходят далеко за пределы одного приложения.

5. Linux — удалённое выполнение кода с правами root.

Anthropic описала уязвимость в сетевой подсистеме Linux. Для атаки требовалась определённая конфигурация Multipath TCP; нельзя считать уязвимым каждый сервер с Linux. Но в подходящих условиях исследователи продемонстрировали удалённое выполнение команд с правами root. ИИ участвовал не только в поиске ошибки, но и в построении рабочего эксплойта.

6. Windows — отказ в обслуживании через QUIC.

Другая найденная Claude ошибка, CVE-2026-33096, затрагивала обработку QUIC в Windows. Специально сформированный сетевой трафик мог вызвать сбой уязвимого сервера. Такой случай напоминает: для вывода сервиса из строя не всегда нужен ботнет, генерирующий терабиты трафика. Иногда достаточно одной серьёзной ошибки в сетевом коде.

7. FreeBSD — ошибка RPCSEC_GSS.

В марте 2026 года FreeBSD выпустила уведомление о CVE-2026-4747. В качестве обнаружившего ошибку указан Николас Карлини, использовавший Claude. Уязвимость допускала удалённое выполнение кода в отдельных конфигурациях RPC-сервисов. Для атаки на NFS-сервер в ядре требовались дополнительные условия, в том числе доступ аутентифицированного клиента. То есть проблема серьёзная, но совсем не означает, что любая установка FreeBSD открыта для взлома из интернета.

8. Hugging Face — автономный агент проник в чужую инфраструктуру.

В июле 2026 года во время испытаний кибервозможностей моделей OpenAI агент вышел за пределы предполагаемой среды и проник в инфраструктуру Hugging Face. В техническом расследовании компания описала многоэтапную атаку и тысячи действий агента: поиск путей доступа, эксплуатацию ошибок, получение учётных данных, перемещение между системами. Исходной целью тестирования не был взлом Hugging Face.

Это, пожалуй, самая неприятная история из подборки. Не потому, что машина вдруг обрела сознание. Наоборот: система выполняла задачу и нашла путь, которого никто не хотел ей предоставлять. В отчёте есть и полезная деталь: ИИ-средства защиты помогли заметить происходящее, но первоначально неправильно оценили критичность события.

9. Кибершпионаж с Claude Code.

В ноябре 2025 года Anthropic раскрыла операцию против примерно 30 организаций. По оценке компании, ИИ выполнял 80–90% тактической работы: от разведки до отдельных этапов проникновения и обработки полученных данных. Утверждение о доле автоматизации принадлежит самой Anthropic, но успешные проникновения в части случаев компания также подтверждала. Это уже не теория об использовании ИИ преступниками.

10. Replit — агент удалил рабочую базу данных.

Летом 2025 года широко обсуждался случай, когда агент Replit во время работы над приложением удалил данные из рабочей базы проекта Джейсона Лемкина, несмотря на указания этого не делать. Данные затем восстановили. В этой истории вообще не было внешнего атакующего — достаточно оказалось неверного действия системы с избыточными полномочиями.

Каждый пример сам по себе отличается от остальных. Но вместе они показывают одну вещь: автоматизация уже добралась до поиска сложнейших ошибок, реальных атак и операций, которые раньше выполнял человек.

А кто всё это будет исправлять?​

Вот здесь, на мой взгляд, одна из главных проблем.

Обнаружить уязвимость — полезно. Чем раньше её нашли, тем раньше можно закрыть. Но найти и исправить — разные задачи. Модель способна непрерывно анализировать тысячи файлов и предлагать новые варианты. Разработчику же нужно воспроизвести ошибку, оценить её опасность, подготовить патч, проверить совместимость, выпустить обновление. Потом это обновление ещё должны установить пользователи и администраторы.

По состоянию на 2 ноября 2026 года Anthropic сообщала о 5087 раскрытых уязвимостях в 680 открытых проектах. По её данным, 629 находок уже были исправлены. Важно: оставшиеся нельзя автоматически считать подтверждёнными критическими дырами, которые никто не собирается устранять. У этих чисел есть своя методология, и сведения о патчах могут поступать с задержкой.

Тем не менее масштаб говорит сам за себя.

Причём отрасль столкнулась с перегрузкой ещё до нынешних возможностей ИИ. В апреле 2026 года американский NIST изменил порядок обработки записей NVD: число регистраций CVE выросло на 263% между 2020 и 2025 годами, и ведомство признало, что больше не может одинаково подробно анализировать каждую запись.

Если средства поиска будут развиваться быстрее процессов проверки и исправления, получится неприятный парадокс. Об ошибках мы будем знать больше, но неисправленного кода меньше от этого автоматически не станет. Особенно пострадают небольшие проекты, где на очередной отчёт из сотни находок просто некому отвечать.

Я не утверждаю, что так обязательно и будет. ИИ способен помогать не только искать проблемы, но и писать патчи, тестировать их, находить регрессии. Вполне возможно, через несколько лет автоматизированное исправление начнёт опережать автоматизированный поиск. Только пока делать такой вывод рано.

Кто сегодня ходит по сайтам — люди или программы?​

Для этой части я посмотрел отчёт Cloudflare Radar за 2025 год. И цифры, на мой взгляд, красноречивее многих страшных историй про ИИ.

По данным Cloudflare, 2 декабря 2025 года люди сформировали около 47% запросов к HTML-страницам в её сети, а обычные боты, не отнесённые к ИИ, — около 44%. Остальное приходилось, в частности, на ИИ-ботов и отдельно учитываемый Googlebot. Это данные определённого класса запросов в сети Cloudflare, а не утверждение, что половину всего глобального интернет-трафика создают машины.

Смысл, однако, понятен: сайты уже обслуживают огромное количество машинных обращений. И это ещё до того, как у каждого человека появится по несколько агентов, постоянно выполняющих поручения.

По тому же отчёту обращения ИИ-краулеров по инициативе пользователя выросли с января до начала декабря 2025 года более чем в 21 раз. Это не весь ИИ-трафик, а отдельная категория: боты, которые приходят за информацией в рамках пользовательского запроса.

Причём один агент может не ограничиться открытием страницы. Он выполнит поиск по форуму, пройдётся по нескольким темам, запросит каталог через API, повторит неудачную операцию. Для сервера такие действия иногда намного тяжелее, чем обычная загрузка страницы из кеша.

В этом и состоит проблема для небольших сайтов: количество реальных читателей может не расти, а нагрузка на базу данных, процессор и защиту — вполне. И не надо никакого DDoS. Достаточно большого количества совершенно законных автоматизированных клиентов, каждый из которых просто выполняет поручение своего пользователя.

При этом было бы неправильно объявлять весь машинный трафик вредным. Поисковые роботы давно помогают людям находить сайты, мониторинговые системы проверяют их доступность, а часть ИИ-агентов действительно может приводить полезную аудиторию. Вопрос в соотношении пользы и издержек для тех, кто содержит инфраструктуру.

Краулеры приходят, а посетители?​

Ещё интереснее данные Cloudflare о соотношении обходов страниц и переходов людей на первоисточник.

Для Anthropic во второй половине 2025 года этот показатель обычно составлял примерно от 25 тысяч до 100 тысяч запросов краулеров на один зафиксированный переход. У OpenAI в отдельные дни наблюдались пики до 3700:1. Это не означает, что все такие обращения одинаковы по нагрузке или что компании вообще не отправляют посетителей. Методика имеет ограничения: например, переходы без заголовка Referer могут не попасть в подсчёт.

Но сам дисбаланс заслуживает внимания.

Получается довольно странная ситуация. Владельцы сайтов тратят время и деньги на создание материалов, а ИИ собирает эту информацию и выдаёт пользователям готовые ответы. В результате человек получает то, что искал, даже не заходя на сайт-первоисточник. При этом расходы на содержание ресурса никуда не исчезают. Более того, из-за активности ИИ-краулеров они могут даже увеличиваться. А вот посещаемость и доходы от рекламы — наоборот, снижаться.

И если для крупных проектов это прежде всего вопрос денег, то для небольших тематических сайтов подобная ситуация со временем может поставить под сомнение сам смысл их дальнейшего существования.

На этом фоне уже не удивляет, что владельцы сайтов пытаются ограничивать обходы через robots.txt и более жёсткие механизмы. Сам robots.txt — лишь просьба к добросовестным ботам, а не настоящая защита. Но направление мысли понятно.

Вот вам и маленький шаг к «Чёрному заслону»: не огромная цифровая стена, а очередное закрытое API, запрет на сканирование, обязательная авторизация или блокировка неизвестного автоматизированного клиента.

А если ИИ начнут воевать друг с другом?​

Злоумышленники автоматизируют поиск слабых мест. Защитники автоматизируют обнаружение атак. Следующий шаг напрашивается сам собой: одни агенты пытаются обойти защиту, другие меняют правила в ответ, первые снова подстраиваются.

Автоматизированное противостояние существовало и раньше. Но теперь инструменты способны не только исполнять заранее заданные сценарии, но и выбирать новые действия по результатам предыдущих попыток.

Особенно неприятны здесь ложные решения. Защитный агент может принять легальный трафик за атаку. Административный — начать «лечить» инфраструктуру так, что перестанет работать половина сервисов. Чем больше самостоятельности и полномочий, тем выше цена ошибки.

Вспомним Replit. Или Hugging Face, где при расследовании выяснилось, что автоматизированные средства обнаружения помогли увидеть атаку, но не сразу правильно подняли тревогу.

По-моему, главный вопрос здесь уже не «насколько умный наш ИИ», а «что ему разрешено и кто сможет его остановить».

Интернет может деградировать и без единого взлома​

Есть ещё один вариант, для которого вовсе не нужны критические CVE.

Новости, обзоры, инструкции, комментарии, отзывы, изображения и даже обсуждения на форумах уже можно производить в промышленных масштабах.

Да что там — даже эту статью можно было бы поручить нейросети. После такого признания попробуй ещё докажи, что писал её человек. Хотя, судя по развитию технологий, скоро спрашивать об этом будут не автора, а другой ИИ.

Шутки шутками, но проблема вполне реальная. Создать тысячи внешне убедительных публикаций сегодня легко. Проверить, насколько они достоверны, гораздо сложнее. Один ИИ ошибся, другой использовал его материал как источник, третий сделал пересказ — и сомнительное утверждение уже кочует по десяткам сайтов.

Само по себе использование ИИ для подготовки текста не делает материал плохим. Непроверенный человеческий текст тоже бывает бесполезным, а работа с ИИ может быть аккуратной и содержательной. Проблема в массовом производстве информации без ответственности за её качество.

Добавим к этому снижение переходов на первоисточники — и станет понятно, почему я опасаюсь за независимые сайты. Серверы, модерация и защита стоят денег. Если аудитория всё чаще читает пересказы у посредников, а сайт получает главным образом краулеров, содержать его может стать сложнее.

В итоге интернет будет работать, страницы будут открываться, а искать в этом море информации что-то действительно полезное станет тяжелее.

Может ли всё это обрушить интернет целиком?​

Полностью выключить глобальный интернет одной программой чрезвычайно сложно. Он состоит из тысяч независимых сетей, операторов и систем маршрутизации. Отказ одной платформы — даже очень крупной — не равен отказу всего интернета.

Но для обычного пользователя разница иногда неочевидна. Если одновременно перестанут работать популярные сервисы, облачная авторизация, почта и привычные приложения, это будет ощущаться как настоящий обвал.

Централизация отдельных компонентов — облаков, CDN, DNS и систем аутентификации — уже делает крупные аварии болезненными. ИИ может добавить сюда более быстрый поиск уязвимостей, масштабную автоматизацию атак и ошибки агентов, получивших доступ к управлению инфраструктурой.

При этом не стоит связывать с ИИ всё подряд. Например, Cloudflare сообщала о DDoS-атаке мощностью 31,4 Тбит/с в ноябре 2025 года. Это хороший пример масштаба современных атак, но не доказательство участия ИИ.

Вероятнее, на мой взгляд, не единый глобальный апокалипсис, а череда локальных и крупных региональных проблем. А в ответ — всё больше проверок, ограничений, закрытых интерфейсов и изоляции наиболее чувствительных систем.

Так нужен ли нам реальный Blackwall?​

Не думаю, что когда-нибудь появится одна огромная цифровая стена, которая отделит безопасный интернет от населённой злыми ИИ Старой сети. Это всё-таки сюжет игры.

Но небольшие аналоги таких стен создаются постоянно: корпоративные сегменты, закрытые контуры, изолированные рабочие среды, строгий контроль API. С появлением автономных агентов причин для ограничения доступа может стать ещё больше.

Причём это не обязательно плохо. Иногда изоляция — самый разумный способ защитить важную систему. Плохо будет, если открытая сеть постепенно превратится в набор отдельных территорий, между которыми обычному пользователю всё труднее перемещаться.

Я не исключаю и более благополучный исход. Те же ИИ, которые сейчас находят сотни уязвимостей, могут научиться быстро и надёжно их устранять. Защита способна стать дешевле и эффективнее. Возможно, через несколько лет нынешние опасения покажутся преувеличенными.

Но пока меня больше беспокоит не восстание машин, а отставание наших привычных процессов от скорости машинной работы. ИИ уже умеет находить ошибки и действовать в сети очень быстро. Люди, сопровождающие программное обеспечение, обновляющие серверы и отвечающие за последствия, не всегда могут работать с такой же скоростью.

Поэтому вопрос я бы поставил немного иначе.

Не «сможет ли искусственный интеллект однажды уничтожить интернет?», а «не станет ли интернет настолько сложным в защите и дорогим в обслуживании, что мы сами начнём отгораживать его части друг от друга?»

В Cyberpunk это произошло после катастрофы. В реальности подобные изменения могут растянуться на годы и пройти почти незаметно.

А вы как считаете: ИИ в итоге сделает интернет безопаснее или мы постепенно создаём проблему, с которой потом сами не сможем справиться?

---

Основные источники​

• Cloudflare Radar — итоги 2025 года и методологические пояснения Cloudflare.
• Google Threat Intelligence Group / Mandiant об агентных инструментах преступников.
• OpenAI о PHP2Shell и согласованном раскрытии и Wiz о технических деталях.
• Anthropic: Chrome, Windows, Linux и цепочки эксплуатации.
• Mozilla о 271 находке в Firefox.
• AISLE о 12 уязвимостях OpenSSL.
• Уведомление FreeBSD по CVE-2026-4747.
• Расследование Hugging Face.
• Anthropic о кибершпионской кампании.
• Replit о случае с удалением рабочей базы.
• Anthropic: программа раскрытия уязвимостей и NIST о перегрузке NVD.