Как Яндекс использует искусственный интеллект для защиты инфраструктуры и пользователей в 2025 году
Яндекс активно внедряет технологии искусственного интеллекта (ИИ) в свою систему защиты, превращая автоматизацию рутинных задач, моделирование угроз и предупреждение инцидентов в ключевые элементы корпоративной безопасности.
В 2025 году компания выпустила ежегодный отчёт, в котором представлены конкретные ИИ‑решения, использованные для охраны инфраструктуры, данных пользователей и бизнес‑сервисов. Ниже – детальный разбор самых значимых нововведений и их практического эффекта.
Защита инфраструктуры
NeuroSecReview – инструмент, работающий на основе нейронных сетей, который анализирует архитектуру продукта уже на этапах планирования. Он сканирует проектные схемы, выявляя потенциальные уязвимости ещё до начала кодирования, что сокращает время проверки безопасности на 30 % и уменьшает риск дорогостоящих исправлений.
Система «Антиробот» продолжает бороться с DDoS‑атаками в реальном времени. Благодаря интегрированным моделям предиктивного анализа, более 99,9 % атак автоматически отклоняются. За год «Антиробот» отразил 866 масштабных попыток вывода сервисов из‑под контроля.
ИИ‑суммаризатор в Центре управления безопасностью собирает повторяющиеся срабатывания мониторов, группирует их и предлагает готовые правила для их устранения. Около 74 % рекомендаций внедряются сразу, что ускоряет реагирование и снижает нагрузку на аналитиков.
Программа «Охота за ошибками» получила ИИ‑ассистента, который автоматически сравнивает новые отчёты о найденных уязвимостях с базой предыдущих находок, выявляя схожие паттерны. Это ускоряет процесс начисления наград этичным хакерам и повышает эффективность программы.
Защита пользователей и бизнеса
Яндекс ID в 2025 году предотвратил более 110 млн подозрительных попыток входа, защитив свыше 11 млн аккаунтов. Улучшенные модели машинного обучения учитывают геолокацию, поведенческие паттерны и аномалии в вводимых данных.
Яндекс Браузер с технологией Нейропротект предупредил 9,1 млн пользователей об опасных сайтах и заблокировал 12,4 млн загрузок вредоносных файлов. Система использует комбинированный подход «сигнатуры + поведенческий анализ», что позволяет обнаруживать новые виды угроз в режиме реального времени.
Автоматический определитель номера обработал более 1 млрд входящих звонков, классифицируя 454 млн из них как нежелательные или мошеннические. Нейросети теперь учитывают более 300 параметров (тона голоса, длительность, частоту повторов), что повысило точность выявления на 40 %.
Система «Спамооборона» получила модуль компьютерного зрения, способный распознавать маскировку спама под официальные письма и фильтровать «картиночный спам». За год система заблокировала 4,9 млрд вредоносных писем и переместила 11,9 млрд сообщений в папку «Спам».
ML WAF в Yandex Cloud – модуль машинного обучения, защищающий облачные ресурсы от сложных веб‑атак и ботов. Он адаптируется к новым эксплойтам без необходимости ручного обновления правил, что снижает количество успешных атак на ≈ 35 %.
Дополнительные инициативы
Помимо перечисленных сервисов, Яндекс объявил о запуске «быстрой нейросети для бизнеса Alice AI LLM Flash», а также о разработке приложения для вайб‑кодинга в рамках программы Yandex B2B Tech. Ожидается, что эти инструменты расширят возможности автоматизации и безопасности в сфере малых и средних предприятий.
Все данные взяты из официального пресс‑релиза Яндекса.