ИИ: помощник или угроза? Как защитить корпоративные данные

Генеративный искусственный интеллект становится привычным рабочим инструментом, но вместе с его распространением появляется еще один канал передачи корпоративной информации за пределы компании. На конференции «Код ИБ» в Ташкенте Артём Жадеев, директор по продажам «Стахановец», рассказал, какие данные сотрудники передают публичным нейросетям, чем это может обернуться для бизнеса и как контролировать работу с ИИ с помощью DLP-систем. 

ИИ уже стал рабочим инструментом

В 2025 году генеративный искусственный интеллект перестал быть «игрушкой» и стал базовым инструментом продуктивности. В мире каждый шестой работник активно использует нейросети, а в Узбекистане 64% сотрудников прибегают к помощи искусственного интеллекта на работе.

ИИ применяется в разных сферах: производстве, ИТ, продажах, финансах и бухгалтерии, образовании, медицине, маркетинге, PR и медиа, HR и рекрутинге, государственном секторе. 

Вместе с ИИ появился новый канал утечки

За 2025 год в нейронные сети попало в 30 раз больше конфиденциальной информации, чем годом ранее. Сотрудники массово загружают в чат-боты рабочие документы:

• презентации;
• аналитические отчеты;
• внутреннюю переписку;
• таблицы с бизнес-данными;
• материалы стратегического планирования;
• фрагменты исходного кода;
• техническую документацию. 

Проблема уже проявляется на практике. Глава Агентства кибербезопасности США загрузил документы с пометкой «только для служебного пользования» в публично доступную версию ChatGPT. Инженеры Samsung использовали ChatGPT для проверки и оптимизации исходного кода, в результате чего фрагменты секретного кода и другая конфиденциальная информация оказались на серверах OpenAI. 

Еще один риск связан с публичным раскрытием информации. В 2025 году в открытом доступе оказались чаты пользователей ChatGPT. Сотни тысяч разговоров пользователей Grok также стали доступны через поисковые системы из-за функции «Поделиться», которая генерировала уникальные URL для обмена беседами.

Как защитить корпоративные данные при работе с ИИ

DLP-системы позволяют контролировать работу сотрудников с публичными нейросетями на нескольких уровнях.

Во-первых, можно выявлять факт использования публичных нейросетей.Мониторинг программ и сайтов позволяет определить сотрудников, которые обращаются к таким сервисам.

Во-вторых, можно контролировать отправку файлов с конфиденциальной информацией в ИИ.Если файл содержит корпоративные данные, DLP-система может мгновенно отправить его в карантин.

В-третьих, контроль распространяется на разные типы информации.DLP-системы умеют распознавать чувствительные данные на изображениях и в отсканированных документах, а также запрещать отправку файлов определенных форматов, например CAD-чертежей, архивов и графических изображений.

Наконец, если использование публичных нейросетей не допускается политикой компании, DLP-система позволяет запретить доступ к ИИ-ресурсам. 

Что умеют современные DLP-системы

Таким образом, контроль работы с ИИ не обязательно сводится к полному запрету нейросетей. Возможности DLP-систем позволяют:

• выявлять сотрудников, использующих публичные нейросети;
• контролировать отправку файлов с конфиденциальной информацией в ИИ;
• распознавать чувствительные данные на изображениях и в отсканированных документах;
• запрещать отправку CAD-чертежей, архивов, графических изображений и файлов других заданных форматов;
• мгновенно отправлять в карантин файлы с корпоративными данными;
• при необходимости полностью запрещать доступ к ИИ-ресурсам. 

Такой подход позволяет держать под контролем новый канал передачи информации и при этом учитывать, что нейросети уже стали рабочим инструментом для сотрудников.