Как защитить ИТ-инфраструктуру компании с учетом ИИ-рисков

ИИ встраивается в офисные приложения, помогает в разработке, обслуживает сотрудников через внутренние чат‑боты, интегрируется с сервис‑деском и базами знаний. Это ускоряет процессы и снижает рутинную нагрузку, но одновременно создает дополнительные киберриски, так как интеграция ИИ-моделей и агентов через API и внешние сервисы приводит к появлению дополнительных точек входа для злоумышленников.

Не менее серьезную угрозу представляет теневой ИИ (Shadow AI). Согласно отчету LayerX Security за 2025 год, 77% сотрудников делятся конфиденциальными данными компаний с ИИ-инструментами, такими как ChatGPT, часто используя личные неуправляемые учетные записи и минуя корпоративные средства контроля. Исследование Массачусетского технологического института подтвердило масштаб проблемы: более 90% сотрудников регулярно используют личные аккаунты генеративного ИИ для рабочих задач без ведома или одобрения ИТ-отделов.

С другой стороны, уязвимости в самих ИИ-системах, интегрированных в корпоративную инфраструктуру, создают новые векторы атак. ИИ-системы зачастую развертываются без достаточного внимания к базовым принципам информационной безопасности, превращая инновационные решения в каналы компрометации корпоративных данных.

Для противодействия таким угрозам необходимо управлять всем жизненным циклом использования ИИ внутри организации. Первым шагом является выявление и классификация всех ИИ-решений, работающих в корпоративном контуре. Сюда входят облачные сервисы, встроенные модули в существующих продуктах, локально развернутые модели, экспериментальные проекты. Особое внимание следует уделить несанкционированному использованию публичных ИИ-платформ сотрудниками. Теневой ИИ уже сопоставим по масштабам с традиционным Shadow IT и приводит к утечкам конфиденциальной информации, потере контроля над данными и росту неопределенности в вопросах киберрисков.

Следующий приоритет — контроль и мониторинг ИИ-среды. Организациям следует обеспечить прозрачность взаимодействия ИИ-сервисов с информационными ресурсами компании. На практике это означает мониторинг API-вызовов, журналирование операций, анализ аномального поведения моделей, оценку качества ответов с точки зрения потенциальных манипуляций. Необходимо внедрить технические меры для предотвращения передачи критически важных данных во внешние сервисы, ввести ограничения на обработку персональной и коммерческой информации, а также использование инструментов Data Loss Prevention, адаптированных под ИИ-сценарии. Контроль доступа моделей к внутренним системам должен быть строго регламентирован и подлежать аудиту.

Политики и нормативные документы по безопасности информации требуют актуализации с учетом особенностей ИИ. В них важно зафиксировать правила использования моделей, требования к защите исходных данных и генерируемых системами результатов, порядок выбора и проверки поставщиков ИИ-решений. В современных условиях нельзя полагаться исключительно на технические ограничения. Обучение сотрудников методам безопасного взаимодействия с ИИ должно стать постоянным процессом — это необходимо для повышения грамотности персонала, снижения вероятности непреднамеренных нарушений и формирования культуры ответственного обращения с ИИ-сервисами.

Задачи укрепления киберзащиты инфраструктуры не теряют актуальности, но требуют адаптации к новой реальности. Вся ИИ-инфраструктура должна быть включена в систему управления доступом с применением многофакторной аутентификации, жесткой сегментации сети и принципа минимальных привилегий. Особое внимание следует уделить проверке цепочек поставок, поскольку сторонние модели и библиотеки могут содержать вредоносный функционал либо обучаться на некорректных наборах данных. Анализ происхождения и интеграционной безопасности внешних компонентов снижает вероятность внедрения закладок и компрометации в точках доверия.

Инциденты, связанные с ИИ-угрозами, требуют отдельного планирования. Планы реагирования должны учитывать сценарии отравления данных, компрометации модели, подмены ответов и злоупотребления возможностями автономных систем. Необходимо определить критерии быстрого отключения ИИ-компонентов в случае подозрительной активности, порядок восстановления корректной версии модели, а также процессы расследования инцидентов с учетом специфики алгоритмического поведения.

ИИ уже является важной частью ИТ-ландшафта компаний. Полное исключение рисков невозможно, но их снижение и управляемость достижимы при системном подходе. Компании, которые вовремя адаптируют свои процессы безопасности, получают возможность использовать ИИ как конкурентное преимущество без избыточного роста угроз. Оптимальная стратегия включает комплекс мер инвентаризации, мониторинга, обновления политик, усиления контроля доступа и готовности к инцидентам. Такой подход повышает устойчивость инфраструктуры и защищает бизнес от новых векторов атак, неизбежно возникающих в процессе развития технологий.