Штучний інтелект (ШІ) стрімко проникає в бізнес-процеси, ставши невід’ємним інструментом для багатьох компаній. Однак використання чат-ботів на основі ШІ створює нові ризики для корпоративної безпеки. Як це впливає на бізнес і які існують способи протидії? Розглянемо деталі разом з фахівцями компаній IT Specialist та iIT Distribution.
Про це розповідає UBB
Чому чати з ШІ створюють ризики для кібербезпеки?
Популярність інструментів на кшталт ChatGPT, Gemini та Copilot зростає, адже вони допомагають у створенні текстів, звітів, аналізі даних і програмуванні. Проте разом із вигодами виникає і ризик: працівники несвідомо передають у чати чутливу інформацію, таку як фрагменти договорів, бази клієнтів, внутрішні документи та код.
Проблема не стільки в самій технології, скільки в людському факторі. Багато хто сприймає чат-бота як «власного секретаря» і не задумується про безпеку. Відсутність чітких політик лише підсилює ці ризики.
Як саме відбуваються витоки даних?
Коли працівник вставляє у чат частину документа або таблиці, ці дані фактично покидають корпоративний периметр. Додаткові ризики з’являються через інтеграції зі сторонніми сервісами, телеметрію браузера та кешування. Найбільш складною ситуацією є так званий тіньовий ШІ, коли працівники використовують чати з особистих акаунтів і пристроїв, обходячи контроль ІТ-відділу.
Це формує нову модель загроз, яку важко відстежити стандартними методами безпеки. Тому саме у цьому контексті стають в пригоді системи захисту даних.
Роль DLP-рішень в корпоративній безпеці
DLP (Data Loss Prevention) — це комплекс технологій, що дозволяє контролювати передачу чутливої інформації. Система здійснює аналіз вмісту файлів і повідомлень, виявляє потенційно небезпечні фрагменти, контролює канали зв’язку і блокує небажані дії.
Якщо користувач намагається надіслати конфіденційні дані за межі корпоративного середовища, система фіксує цю подію та реагує — блокує дію або сповіщає фахівців. Це дозволяє запобігати витокам ще до їх виникнення.
Практики ефективного захисту
Щоб DLP-рішення були дійсно ефективними, їх необхідно інтегрувати в загальну систему кіберзахисту компанії. Для цього важливі:
-
інтеграція з SIEM, PAM та Zero Trust;
-
приватні LLM з контрольованим зберіганням даних;
-
аудит політик — оновлення правил під нові сценарії;
-
культура відповідальності — навчання співробітників.
Тільки поєднання технологій і людської обізнаності формує стійкий захист.
Приклад рішень GTB DLP: як це працює на практиці?
GTB Technologies пропонує рішення, яке поєднує класичні DLP-механізми з інструментами контролю використання ШІ. Основні властивості системи:
-
відповідає вимогам GDPR та українського законодавства;
-
контролює HTTPS-трафік між користувачами та AI-додатками;
-
розпізнає чутливу інформацію за цифровими відбитками та правилами класифікації;
-
відстежує дії користувачів через агент на робочих станціях.
Це дозволяє фіксувати потенційні витоки та налаштовувати реакцію відповідно до реальних ризиків бізнесу.
Відкриті політики конфіденційності чітко демонструють необхідність ефективного контролю. Наприклад, ChatGPT не зберігає дані у безкоштовній версії, але у платній версії це можливо за згоди користувача. Gemini може використовувати анонімізовані дані для покращення сервісу, але також застерігає не передавати конфіденційну інформацію.
Отже, відповідальність залишається на користувачеві та компанії, а не на ШІ. Заборонити використання ШІ повністю неможливо — і не потрібно. Сучасний підхід полягає в контролі та управлінні його використанням. Компанії, які використовують DLP-рішення, навчають персонал і регулярно оновлюють політики, отримують не лише захист, а й конкурентні переваги. Баланс між інноваціями та безпекою стає новою нормою корпоративного виживання.
Для отримання додаткової інформації про доступні рішення, звертайтеся до фахівців компанії IT Specialist — системного інтегратора, що працює на ринку з 2014 року. Також переходьте на сайт iIT Distribution — офіційного дистриб’ютора рішень GTB Technologies в Україні.