Генеративният изкуствен интелект (GenAI) бързо се трансформира от нишова технология в крайъгълен камък на корпоративната производителност. От ускоряване на разработването на код до изготвяне на маркетингови текстове, приложенията му са обширни и мощни. И все пак, докато организациите се надпреварват да интегрират тези инструменти, възниква критичен въпрос: Дали неволно разширяваме вратата за катастрофални нарушения на данните? Отговорът, за съжаление, е категорично „да“. Разбирането на пейзажа на нарушенията на данните, причинени от генеративния изкуствен интелект, е първата стъпка към изграждането на устойчива защита.

Тази статия анализира основните уязвимости и коренните причини за инцидентите със сигурността, свързани с GenAI, изследва въздействието от реалния свят чрез нашумели примери и очертава основните предпазни мерки, които предприятията трябва да внедрят, за да защитят най-ценния си актив: данните.

Новата граница на риска: GenAI в предприятието

Метеорният възход на инструментите на GenAI създаде безпрецедентно и до голяма степен неконтролирано разширяване на повърхността за корпоративни атаки. Служителите, нетърпеливи да повишат ефективността, въвеждат чувствителна информация в публични модели на големи езици (LLM) с тревожна честота. Това включва собствен изходен код, поверителни бизнес стратегии, лична информация на клиентите (PII) и вътрешни финансови данни. Същността на проблема е двойна: присъщата природа на публичните инструменти на GenAI, които често използват подкани за обучение на модели, и разпространението на „Shadow AI“.

Сенчестият изкуствен интелект (AI) е несанкционираното използване на приложения на GenAI на трети страни от служители без знанието или одобрението на ИТ екипите и екипите по сигурност. Когато разработчик използва нов, непроверен асистент за AI кодиране или маркетинг мениджър използва генератор на нишово съдържание, те действат извън периметъра на сигурност на организацията. Това създава огромно сляпо петно, което прави невъзможно прилагането на политиките за защита на данните. Всяко ненаблюдавано взаимодействие с платформа GenAI представлява потенциален вектор за нарушение на данните в областта на AI, превръщайки инструмент, предназначен за иновации, в канал за изтичане на данни. Докато организациите се ориентират в този нов терен, липсата на видимост и контрол върху начина, по който се използват тези мощни инструменти, представлява ясна и настояща опасност.

Разкриване на коренните причини за нарушения на данните в GenAI

За ефективното смекчаване на риска е изключително важно да се разберат специфичните начини, по които данните се компрометират. Уязвимостите не са монолитни; те произтичат от комбинация от човешка грешка, слабости на платформата и архитектурни недостатъци.

Основни причини за нарушения на данните на GenAI по ниво на риск

Основни характеристики на BDR решенията

  •       Излагане на данни, предизвикано от потребителя: Най-честата причина за нарушение на данните, свързани с изкуствен интелект, е и най-простата: човешка грешка. Служителите, често несъзнаващи рисковете, копират и поставят чувствителна информация директно в подканите на GenAI. Представете си финансов анализатор, който поставя поверителен тримесечен отчет за приходите в публичен LLM, за да обобщи ключови констатации, или разработчик, който представя собствен алгоритъм за отстраняване на грешки в един ред код. В тези сценарии данните вече не са под корпоративен контрол. Те могат да бъдат използвани за обучение на модела, да се съхраняват за неопределено време на сървъри на трети страни и потенциално биха могли да се появят в заявка на друг потребител. Този тип неволен вътрешен риск е основен двигател за инциденти като скандалните събития за нарушение на данните в ChatGPT.
  •       Уязвимости на платформата и изтичане на сесии: Въпреки че грешките на потребителите са значителен фактор, самите платформи с изкуствен интелект не са непогрешими. Грешките и уязвимостите в услугите на GenAI могат да доведат до широко разпространено излагане на данни. Отличен пример е историческото нарушение на данните в OpenAI, при което недостатък позволи на някои потребители да видят заглавията на историите на разговорите на други активни потребители. Докато OpenAI заяви, че действителното съдържание не е видимо, инцидентът разкри потенциала за отвличане на сесии и изтичане на данни, причинени от уязвимости от страна на платформата. Това събитие послужи като сурово напомняне, че дори най-сложните доставчици на изкуствен интелект са податливи на пропуски в сигурността, подчертавайки необходимостта от допълнителен слой сигурност от корпоративен клас, който не разчита единствено на защитните мерки на доставчика.
  •       Неправилно конфигурирани API и несигурни интеграции: Тъй като компаниите излизат отвъд публичните интерфейси и започват да интегрират възможностите на GenAI в собствените си вътрешни приложения чрез API, възниква нов набор от рискове. Неправилно конфигурираният API може да действа като отворен портал за злонамерени лица. Ако контролите за удостоверяване и оторизация не са внедрени правилно, нападателите могат да използват тези слабости, за да получат неоторизиран достъп до основния модел на изкуствен интелект и, което е по-важно, до данните, обработвани чрез него. Тези уязвимости са едва доловими, но могат да доведат до опустошително нарушение на данните от изкуствен интелект, тъй като позволяват систематично изтичане на данни в голям мащаб, често оставайки незабелязано за дълги периоди от време. Проучването на примери за нарушения на данните от изкуствен интелект разкрива, че несигурните интеграции са повтаряща се тема.
  •       Разпространението на Shadow AI: Предизвикателството на Shadow IT не е ново, но неговият вариант GenAI е особено опасен. Лесният достъп до безброй безплатни и специализирани инструменти за изкуствен интелект, от асистента DeepSeek Coder до изследователския енджин Perplexity, насърчава служителите да заобикалят санкционирания софтуер. Защо това е толкова опасно? Всяка от тези непроверени платформи има своя собствена политика за поверителност на данните, ниво на сигурност и профил на уязвимост. Екипите по сигурността нямат видимост за това какви данни се споделят, с коя платформа или от кого. Пробив в данните на deepseek или perplexity може да разкрие чувствителни корпоративни данни, без организацията дори да знае, че инструментът е бил използван, което прави реакцията при инциденти почти невъзможна.

Последиците от реалния свят: Анализи на нашумели нарушения

Заплахата от нарушаване на данните на GenAI не е теоретична. Няколко нашумели инцидента вече демонстрираха осезаемото въздействие на тези уязвимости, струвайки на компаниите милиони в интелектуална собственост, щети за репутацията и усилия за възстановяване.

Хронология на големите инциденти със сигурността на GenAI

В началото на 2023 г. беше съобщено, че служители на Samsung случайно са изтекли високочувствителни вътрешни данни поне три пъти, използвайки ChatGPT. Изтеклата информация включва поверителен изходен код, свързан с нови програми, бележки от вътрешни срещи и други фирмени данни. Служителите са поставили информацията в чатбота, за да поправят грешки и да обобщят бележките от срещите, като по този начин неволно са предали ценна интелектуална собственост директно на трета страна. Този инцидент се превърна в учебникарски случай на изтичане на данни, предизвикано от потребителите, принуждавайки Samsung да забрани използването на инструменти за генеративен изкуствен интелект на устройства и мрежи, собственост на компанията.

Най-широко обсъжданото нарушение на данните в ChatGPT се случи през март 2023 г., когато OpenAI изключи услугата от интернет след грешка в библиотека с отворен код, известна като redis-py причини разкриване на потребителски данни. В продължение на няколко часа някои потребители можеха да виждат заглавията в историята на чата на други потребители, а по-малък брой платежни данни на потребителите, включително имена, имейл адреси и последните четири цифри от номера на кредитни карти, също бяха разкрити. Този инцидент подчерта реалността на уязвимостта на платформата, доказвайки, че дори лидер на пазара може да претърпи нарушение, което компрометира поверителността и доверието на потребителите.

Поглед напред: Еволюцията на нарушението на данните с изкуствен интелект през 2025 г.

С нарастващата интеграция на технологията GenAI в бизнес работните процеси, тактиките на злонамерените лица ще се развиват успоредно с това. Ръководителите по сигурността трябва да предвиждат бъдещия пейзаж на заплахите, за да бъдат в крак с времето. Прогнозата за пейзажа на нарушенията на данни, свързани с изкуствен интелект, през 2025 г. показва преминаване към по-сложни и автоматизирани методи за атака.

Атакуващите все по-често ще използват GenAI, за да организират силно персонализирани фишинг кампании в голям мащаб, създавайки имейли и съобщения, които са почти неразличими от легитимни комуникации. Освен това можем да очакваме по-напреднали атаки, насочени към самите LLM, като например отравяне на модели, при което атакуващите умишлено подават злонамерени данни, за да повредят изхода на ИИ, и сложни атаки с promptne injection, предназначени да подведат ИИ да разкрие чувствителна информация. Сливането на тези усъвършенствани техники означава, че наследените решения за сигурност няма да бъдат достатъчни, за да се противодейства на следващата вълна от заплахи, задвижвани от ИИ.

Защитни мерки за предприятия: Рамка за сигурно внедряване на GenAI

Въпреки че рисковете са значителни, те не са непреодолими. Организациите могат да използват безопасно силата на GenAI, като възприемат проактивна и многопластова стратегия за сигурност. Разширение за корпоративен браузър, като това, предлагано от LayerX, осигурява видимостта, гранулираността и контрола, необходими за сигурното използване на GenAI в цялата организация.

  1.   Картографиране и анализ на цялото използване на GenAI: Първата стъпка е да се елиминира сляпото петно на „сенчестия изкуствен интелект“. Не можете да защитите това, което не можете да видите. LayerX предоставя цялостен одит на всички SaaS приложения, използвани в организацията, включително инструментите на GenAI. Това позволява на екипите по сигурността да идентифицират кои служители използват кои платформи, санкционирани или не, и да оценят свързаните с това рискове.
  2.   Прилагане на гранулирано, базирано на риска управление: След като се установи видимост, следващата стъпка е прилагането на политики за сигурност. LayerX позволява на организациите да прилагат гранулирани предпазни мерки върху цялото SaaS и уеб използване. Това включва предотвратяване на служителите да поставят чувствителни модели на данни, като например изходен код, PII или финансови ключови думи, в публични инструменти на GenAI. Той също така позволява пълно блокиране на високорискови, непроверени приложения с изкуствен интелект, като същевременно гарантира сигурен достъп до санкционираните.
  3.   Предотвратяване на изтичане на данни по всички канали: GenAI е само един канал за потенциално изтичане на данни. Цялостната стратегия за сигурност трябва да отчита и други вектори, като например SaaS приложения за споделяне на файлове и онлайн облачни устройства. LayerX предоставя надеждни възможности за предотвратяване на загуба на данни (DLP), които наблюдават и контролират потребителската активност в тези приложения, предотвратявайки случайно или злонамерено изтичане на данни, преди да се случи.

Чрез внедряването на тези възможности чрез разширение за браузър, организациите могат да защитят потребителите на всяко устройство, всяка мрежа и на всяко място, без да правят компромис с производителността или потребителското изживяване. Този подход директно противодейства на коренните причини за генериране на нарушения на данни, свързани с изкуствен интелект, от предотвратяване на случайни изтичания на потребители до блокиране на достъпа до съмнителни инструменти с изкуствен интелект.

Ерата на GenAI е тук и потенциалът му да стимулира иновациите е неоспорим. С тази голяма сила обаче идва и голяма отговорност. Заплахите от инциденти с изкуствен интелект, свързани с нарушаване на данните, са реални, като причините варират от проста човешка грешка до сложни уязвимости на платформата. Като се учат от примерите за нарушения на данните, свързани с изкуствен интелект, от миналото, предвиждат заплахите на бъдещето и внедряват надеждни, ориентирани към браузъра контроли за сигурност, организациите могат уверено да възприемат GenAI като катализатор за растеж, като същевременно запазят чувствителните си данни в безопасност.