Активне впровадження штучного інтелекту (ШІ) у корпоративні процеси створює як нові можливості, так і додаткові ризики для безпеки бізнесу. Популярність чат-ботів на основі ШІ, таких як ChatGPT, Gemini чи Copilot, зростає щодня, адже вони допомагають у підготовці текстів, складанні звітів, аналізі даних та написанні коду. Проте разом із користю виникає загроза витоку чутливої інформації: співробітники можуть несвідомо передавати в чати фрагменти договорів, клієнтські бази, внутрішні документи та навіть вихідний код.
Про це розповідає Finway
Головні загрози корпоративній безпеці від чатів ШІ
Основною проблемою залишається людський фактор: чимало працівників сприймають чат-бота як «власного секретаря» і не замислюються над питаннями захисту даних. Відсутність чітких політик використання ШІ лише підсилює ці ризики. Коли співробітник вставляє у чат частину документа чи таблиці, інформація фактично покидає корпоративний периметр. Додаткові загрози створюють інтеграції зі сторонніми сервісами, телеметрія браузера та кешування. Особливо складною є ситуація з так званим «тіньовим ШІ»: співробітники використовують чати зі своїх особистих акаунтів і пристроїв, оминаючи контроль ІТ-відділу.
Ці фактори формують нову модель загроз, яку неможливо відстежити стандартними засобами кібербезпеки. Саме тому компаніям необхідно впроваджувати сучасні системи захисту даних.
Яку роль відіграють DLP-рішення у захисті корпоративної інформації
DLP (Data Loss Prevention) — це комплекс сучасних технологій, які дозволяють контролювати передачу конфіденційної інформації всередині компанії та за її межами. Такі системи аналізують вміст файлів і повідомлень, виявляють потенційно небезпечні фрагменти, контролюють канали зв’язку та блокують несанкціоновані дії.
“Якщо користувач намагається надіслати конфіденційні дані за межі корпоративного середовища, система фіксує подію та реагує — блокує дію або сповіщає фахівців. Це дає змогу запобігати витокам ще до того, як вони відбулися”.
DLP-рішення потрібно інтегрувати у загальну систему кіберзахисту компанії, поєднуючи їх із такими технологіями, як SIEM, PAM та Zero Trust. Важливими елементами є також використання приватних LLM із контрольованим зберіганням даних, регулярний аудит політик безпеки та навчання персоналу. Саме комплексний підхід — поєднання технологій і культури відповідальності — забезпечує надійний захист від витоків даних.
GTB DLP: ефективний інструмент для запобігання витоку даних
У якості прикладу можна розглянути рішення GTB Technologies, які поєднують класичні DLP-механізми із контролем використання ШІ. Їхні системи відповідають вимогам GDPR та українського законодавства, контролюють HTTPS-трафік між користувачами й AI-додатками, розпізнають чутливу інформацію за цифровими відбитками та правилами класифікації, а також відстежують дії користувачів через агентів на робочих станціях. Це дозволяє своєчасно фіксувати потенційні витоки та налаштовувати відповідну реакцію на реальні загрози для бізнесу.
Окремої уваги заслуговують політики конфіденційності AI-сервісів. Наприклад, безкоштовна версія ChatGPT не зберігає дані користувачів, натомість у платній версії це можливо за згодою користувача. Сервіс Gemini може використовувати анонімізовані дані для вдосконалення своїх послуг, однак також рекомендує не передавати конфіденційну інформацію.
У підсумку, відповідальність за безпеку даних лежить передусім на користувачах і компаніях, а не на розробниках чи власниках ШІ. Повна заборона використання ШІ не є рішенням: важливо впроваджувати системи контролю, навчати персонал і регулярно оновлювати політики захисту. Ті компанії, які вже обрали такий підхід, отримують не лише надійний захист, а й конкурентну перевагу на ринку. Баланс між інноваціями та безпекою стає новим стандартом корпоративної стійкості.