俄罗斯联邦储蓄银行（Сбер）推出了一项雄心勃勃的研发成果——一套多模态人工智能代理系统，旨在自动发现并消除网络钓鱼资源。公司代表在Offzone 2026会议上介绍了这项新技术。

“狩猎”网络钓鱼如何运作

该系统从多个维度同时分析网站：文本内容、程序代码、基础设施和视觉设计。收集到的数据经过多级审查，其中一些代理负责构建威胁存在的证据，另一些则提出资源安全的论据。最终决定由单独模块作出，评估所有证据的综合情况。

问题的规模解释了为何押注自动化。根据基于公开数据的估算，全球每天新增超过1.1万个钓鱼网站，其中许多仅存活数小时。生成式人工智能的普及进一步加速了新页面的创建，使人工检查变得低效。

从助手到自主拦截

目前，该解决方案正处于最终训练阶段，以专家助手的模式运行：进行初步分析、设定优先级并准备拦截报告。然而，最终决定仍由人工作出。公司计划过渡到对已发现资源进行全自动拦截。

该技术还将集成到X Threat Intelligence平台中，该平台已接入超过760家俄罗斯机构。这将显著扩大对模仿企业资源和品牌的网站的自动化搜索范围。

人工智能对抗人工智能：网络安全的新现实

俄罗斯联邦储蓄银行对自主系统的押注符合整体趋势。该银行已推出“GigaAgent”——一款通用助手，能够自主规划任务、重写代码并在会话之间保持上下文。其他运营商也在采取类似举措：MTS升级了“Защитник”服务的人工智能模型，其中三个神经网络评估每次通话的1100多个参数，将应对诈骗电话的反应时间从30秒缩短至15秒。

自主程序在互联网中的作用正在迅速增长。埃隆·马斯克支持Cloudflare的预测，即五年后非人类流量可能超过用户流量的1000倍，而超越人类流量可能早在2026年5月就会发生。

然而，代理的自主性受限于技术瓶颈。化名为codila的研究人员解释了单个代理的“失忆”问题，并提出了一种图架构，其中代理共享记忆并相互验证工作。

我的看法：此类系统的扩展也带来了新的漏洞。美国研究人员演示了Ghostcommit攻击：恶意指令隐藏在图像中，审查代理不会打开它，而另一个助手读取指令并将密码转移到公开代码中。防御型与攻击型人工智能之间的军备竞赛才刚刚开始，其赌注是数百万用户的安全。