С каждым днем искусственный интеллект становится все более интегрированным в рабочие процессы компаний, что, к сожалению, приводит к увеличению рисков утечек данных. Утечки, связанные с вводом запросов, становятся обычным делом, и игнорировать их нельзя. Для снижения рисков руководителям по безопасности необходимо сосредоточиться на четких правилах, мониторинге и формировании культуры безопасности.
Утечки данных происходят, когда чувствительная информация, такая как коммерческие тайны или личные данные, случайно раскрывается в процессе взаимодействия с большими языковыми моделями (LLM). Наиболее распространенные риски возникают, когда сотрудники вводят данные в ИИ-системы. Например, разработчик может вставить код для отладки, а продавец — загрузить контракт для переработки. Эти запросы могут содержать конфиденциальную информацию, которая после ввода в публичные LLM может быть зафиксирована и сохранена без контроля со стороны компании.
Даже при использовании корпоративных LLM риски не исчезают. Исследования показывают, что многие вводимые данные могут привести к утечкам, включая личные идентификаторы и финансовую информацию. Утечки, связанные с выводом, еще сложнее обнаружить. Если LLM обучается на конфиденциальных документах, он может воспроизводить конкретные фразы или имена при запросах, что называется перекрестным загрязнением данных.
Существуют и другие риски, такие как инъекция запросов, когда злоумышленники могут вводить команды, которые обманывают систему и заставляют ее раскрывать скрытую информацию. Эти угрозы часто остаются незамеченными, так как большинство организаций не имеют четкого представления о том, как их сотрудники используют ИИ-инструменты.
Последствия утечек данных могут быть серьезными: от несанкционированного доступа к конфиденциальной информации до потери доверия клиентов. Важно помнить, что утечки могут привести к нарушениям законодательства, потере интеллектуальной собственности и угрозам безопасности.
Чтобы минимизировать риски, CISOs могут внедрить несколько стратегий. Во-первых, необходимо провести аудит использования ИИ в организации, чтобы понять, кто и как использует инструменты. Далее следует ограничить доступ к чувствительным моделям и инструментам, а также внедрить контроль доступа и регулярные оценки безопасности.
Обучение сотрудников также играет ключевую роль. Они должны быть осведомлены о рисках, связанных с ИИ, чтобы снизить вероятность случайных утечек. Кроме того, важно разработать планы реагирования на инциденты, чтобы быть готовыми к потенциальным угрозам.
Безопасность использования ИИ — это не только защита сетей, но и управление доверием в момент обмена данными.