Қазақстандық бизнеске AI-ның негізгі қауіпі - қазір компаниялар белсенді түрде құрып жатқан AI инфрақұрылымының өзі. GPU кластерлері, чат-боттарға арналған кәсіпорын білім базалары және ішкі жүйелерге қол жетімді AI агенттері бұрынғы қорғаныс әдістерімен жақсы күресе алмайтын жаңа шабуыл бетін жасады. 22 қыркүйекте Алматыда өткен ELCORE DAY 2026 конференциясын ұйымдастырушылардың бағалауы бойынша, AI қолданатын кибершабуылдар саны 98%-ға артып, енуден шабуылды жүзеге асыруға дейінгі уақыт 29 минутқа дейін қысқарды. Elcore компаниясының Қазақстандағы менеджері Вадим Талдонов жыл ішінде не өзгергені, нақты шабуылдар қалай құрылымдалғаны, AI агенттерінің қателіктері үшін кім жауап беретіні және ірі бизнестің неліктен өздерінің есептеу қабілеті туралы ойлайтыны туралы әңгімелейді. Бүгінгі таңда компаниялар осал болып табылатын жерлерде «Бүгінгі таңда ең шынайы сценарий AI инфрақұрылымының жаңа, әлсіз қорғалған элементтеріне мақсатты шабуылдарды қамтиды: GPU кластерлері, деректер құбырлары және AI агентінің API интерфейстері» - Вадим Талдонов, Elcore Қазақстандағы ел менеджері. Ол «GTS» АҚ Ақпараттық қауіпсіздік жөніндегі Ұлттық Үйлестіру Орталығының (NCCIB) деректеріне сілтеме жасайды: 2026 жылы қауіптер интеллектуалды және мақсатты болды. AI қосалқы құралдан инфрақұрылымның жеке қабатына және жеке мақсатқа айналды. Компаниялар AI/ML үшін графикалық үдеткіштерді қорғауға қарағанда тезірек сатып алады. Әлсіз жақтары Kubernetes және контейнер конфигурацияларында, сондай-ақ CUDA және ROCm драйверлерінде. Олар арқылы шабуылдаушылар контейнерден шығып, бейне жадыда өңделетін деректерге жетеді. Көптеген корпоративтік AI қызметтері ішкі құжат дерекқорына (RAG деп аталатын) негізделген жауап береді. Егер сіз осы дерекқорға қажетті мәтінді енгізсеңіз немесе құжаттағы модельге арналған нұсқауларды жасырсаңыз (жедел енгізу), ол бұрмаланған қорытындыларды жасай бастайды. Бұл әсіресе алаяқтыққа қарсы, қаржылық мониторинг және қауіпсіздікті бақылау жүйелері үшін қауіпті, себебі сәтсіздік қалыпты жұмыс істеуге ұқсайды. Бөлек тәуекел модельдің өзін немесе оның салмақтарын ауыстырумен байланысты: осылайша қызметке логикалық бетбелгі салуға болады, оны байқау қиын. Талдоновтың айтуынша, сарапшылар қазірдің өзінде жүздеген AI агенттері әрекеттерді үйлестіретін және нақты жүйелерге шабуыл жасайтын жағдайларды тіркеп жатыр. Әйгілі Hugging Face оқиғасында шамамен 700 агент бұзақылықпен бірлесіп жұмыс істеді: ақпарат алмасу, басқару элементтерін айналып өту және осалдықтар арқылы Kubernetes-ке, бастапқы кодқа және меншік деректеріне қол жеткізу. Бұл нәтиже көптеген бағдарламалардың үйлестірілген жұмысының арқасында мүмкін болды. Қорғаныстағы не бір жылда жұмысын тоқтатты Маманның айтуынша, периметрі мен статикалық ережелеріне негізделген қорғаныс моделі ескірген. Ол қайта қарауды қажет ететін үш тәсілді анықтайды. AI агентінің қателіктеріне кім жауапты? Вадим Талдонов қысқаша жауап береді: оны іске қосқан компания. Бұлтты «ортақ жауапкершілік» моделі провайдер мен клиент арасында аймақтарды бөлді және агент шешім қабылдайтынын ескермеді. Оның өкілеттіктері модель, платформа, бұлт және интегратор тізбегі бойынша бөлінеді. Сарапшы салаға есеп берудің жаңа моделін қажет ететін талдаушыларға сілтеме жасайды. Ол төрт сұраққа жауап беруі керек: кім не істей алады, кім оны тоқтата алады, не болғанын кім дәлелдей алады және кім төлейді. Әзірге бұл мәселелермен бизнес айналысуда. AI шешімдерінің жеткізушілері тәуекелдерді клиентке аударады: бір талдауға сәйкес, жеткізушілердің 88% келісім-шарттардағы жауапкершілігін шектейді. Агентті іске асырған компания өз құқықтарын өзі белгілейді және нәтижелер үшін жауап береді. Тәуекелді көлеңкелі AI күшейтеді. Қызметкерлер АТ-ны білмей-ақ төмен кодты платформаларда агенттерді жинайды және бұл агенттер тәуелсіз әрекет етеді: олар API интерфейстерін шақырады, дерекқорларға қол жеткізеді және басқа агенттермен байланысады. McKinsey мәліметтері бойынша, ұйымдардың 80%-ы AI агенттерінің қауіпті мінез-құлқына тап болған, ал тек үштен бірі ғана олар үшін жетілген менеджментті әзірлеген. Қазақстанда 2026 жылдың 18 қаңтарынан бастап «Жасанды интеллект туралы» Заң күшіне енеді. Ол AI жүйелерін тәуекел дәрежесі бойынша бөледі және олардың жұмысының нәтижелері үшін иелері мен иелеріне жауапкершілік жүктейді. Талдонов заңгерлердің пікірінше, заңда AI жүйесінің әзірлеушісі, таратушысы және интеграторы анықталмағанына назар аударады. Компаниялар әлі де осы сұр аймақтарды келісімшарттармен және ішкі саясаттармен жабуы керек. Бұлтты немесе жеке инфрақұрылым Вадим Талдонов «Қазақстанда AI инфрақұрылымының құрылысы қарқынды жүріп жатыр» деп есептейді. Оның айтуынша, 2025 жылы компаниялар негізінен бұлтты AI қызметтерін қолданып көрді, ал 2026 жылы ірі ойыншылар мен мемлекет өз нысандарын сала бастады. Біз Егемендік АИ, яғни деректер мен есептеулер өз юрисдикциясында қалатын AI инфрақұрылымы туралы айтып отырмыз. Сарапшы компанияларды өз инфрақұрылымына итермелейтін төрт себепті атайды. Реттеу және деректер егемендігі. Мемлекеттік секторға, банктерге және маңызды инфрақұрылымға деректерді елден тыс өңдеу қиындай түсуде. Gartner 2027 жылға қарай елдердің 35%-ы аймақтық AI платформаларына қосылады деп болжайды. Көлемге негізделген экономика. Тұрақты ауыр жүктеме кезінде бұлтты жалға алу құны бойынша меншікті сыйымдылықпен салыстыруға болады, бұл болжамды бюджетті де қамтамасыз етеді. Бұл, әсіресе, AI инфрақұрылымы шығындарының 55% құрайтын қорытынды жасау үшін өте маңызды. Бақылау және қауіпсіздік. Оның жеке схемасы ерекше сезімтал деректерді сыртқы желіден толығымен оқшаулауға мүмкіндік береді. Технологиялық тәуелсіздік. Оның қуаттары ұлттық AI қызметтері үшін негіз болады. Талдоновтың болжамы бойынша, нарық гибридті модельге келеді: ұшқыштар мен ауыспалы жүктемелер үшін жалпыға ортақ бұлт, маңызды деректер мен негізгі өнімдер үшін жеке немесе тәуелсіз схема. Ол: «Егемен AI ұлттық цифрлық қауіпсіздік пен экономикалық бәсекеге қабілеттілік мәселесіне айналуда» деп түйіндейді. Дәл қазір компанияда нені тексеру керек Сарапшының ұсынымдарынан қарапайым қорытынды шығады: AI қауіпсіздігін енгізудің бірінші күнінен бастап ойлану керек, өйткені әрбір жаңа агент және әрбір GPU сервері бірден мақсатқа айналады. Төмен кодты платформаларда қызметкерлер жинағандарды қоса, барлық AI агенттерінің тізілімін құрастырыңыз. Әрбір агент үшін құқықтарды, жауапкершілікті және оны шұғыл тоқтату жолын көрсетіңіз. Агент әрекеттерінің журналын жүргізіңіз: қандай саясат әрекетке рұқсат берді және ол кімнің атынан орындалды. Корпоративтік AI қызметтерінің білім қорындағы құжаттарды кім және қалай өзгерте алатынын тексеріңіз. GPU кластерлері мен Кубернеттерді жеке қауіпсіздік цикліне жылжытыңыз және драйверлерді үнемі жаңартып отырыңыз. Жасанды интеллект жеткізушілерімен келісім-шарттарды қарап шығыңыз: жауапкершілік аймақтары және үлгі мінез-құлық құжаттамасы. Ішкі саясаттарды Жасанды интеллект заңына қарсы тексеріңіз және AI жүйелеріңізді тәуекел деңгейі бойынша жіктеңіз.