Как повысить прозрачность во всей корпоративной AI-экосистеме

Внедрение ИИ в корпоративной среде опережает развитие управления ИИ, создавая фундаментальную проблему безопасности. Организации не могут защищать то, чего не видят, поэтому видимость стала необходимым условием для всех остальных средств защиты ИИ. Традиционные инструменты мониторинга не позволяют эффективно отслеживать активность ИИ, создавая значительные риски, для устранения которых командам безопасности нужны новые стратегии, позволяющие вернуть контроль над экосистемами ИИ.

Растущий кризис видимости ИИ в корпоративной среде

Разрыв между внедрением ИИ и управлением ИИ в корпоративной среде становится всё более очевидным для руководителей служб безопасности. Согласно индексу готовности к кибербезопасности Cisco за 2025 год, 60% организаций не знают, какие именно запросы сотрудники отправляют инструментам генеративного ИИ. Отсутствие такой видимости затрудняет мониторинг перемещения данных, соблюдение политик и понимание того, какие инструменты или агенты работают в корпоративной среде.

Проблема носит структурный, а не культурный характер. Организации создавали инструменты мониторинга для отслеживания традиционного программного обеспечения, однако эти системы изначально не предназначались для выявления того, как ИИ перемещается по сети. Стандартные инструменты обнаружения могут определить наличие подписки на программное обеспечение, но зачастую полностью упускают модели использования ИИ.

Когда сотрудники обходят официальные каналы и используют инструменты ИИ, ИТ-отдел теряет видимость того, куда фактически направляются конфиденциальные данные компании. Этот структурный пробел создаёт реальный операционный риск, поскольку данные передаются в места, которые команда безопасности не может отслеживать или контролировать.

Понимание рисков теневого ИИ

Теневой ИИ означает, что сотрудники используют инструменты и приложения ИИ без явного разрешения организации. Это отличается от традиционного теневого ИТ, поскольку несанкционированные подписки на программное обеспечение остаются видимыми для стандартных инструментов обнаружения, тогда как использование ИИ зачастую не выявляется. Каждое направление теневого ИИ несёт собственный профиль рисков и требует отдельного подхода к реагированию.

Несанкционированные автономные инструменты

Распространённый вариант такого риска возникает, когда сотрудник вставляет документ или набор данных в общедоступный чат-бот, чтобы сэкономить время при выполнении рутинной задачи. Такое поведение редко бывает злонамеренным. Оно отражает стремление обычных сотрудников воспользоваться наиболее удобным доступным инструментом, а не намерение обойти протоколы безопасности.

Встроенные возможности «программного обеспечения как услуги»

Этот риск скрыт в инструментах, которые компания уже одобрила, поскольку первоначальная проверка безопасности проводилась до того, как на платформу впоследствии добавили функции ИИ. Встроенные возможности сложнее обнаружить, чем использование автономных инструментов, поскольку с точки зрения мониторинга такой трафик выглядит идентично обычной активности на платформе.

Автономные агенты ИИ

Агенты выполняют действия внутри системы, а не просто отвечают на вопросы, что отличает их от большинства ассистентов. Контроль значительно отстаёт от темпов внедрения, поскольку агентов часто быстро создают для решения неотложной проблемы рабочего процесса без формальной процедуры проверки. Агент с немониторируемым доступом может воздействовать на системы и данные с такой скоростью, с которой не сравнится ни один процесс проверки человеком, что делает этот риск требующим срочного устранения.

Почему традиционные инструменты безопасности не справляются

Причина неудачи носит архитектурный характер, а не связана с недостатком усилий или бюджета. Традиционные инструменты безопасности создавались для отслеживания известного программного обеспечения в ожидаемых местах, что не соответствует тому, как возможности ИИ фактически перемещаются внутри организации.

Инструмент, предназначенный для каталогизации приложений, не располагает надёжным способом классифицировать или контролировать поведение агента ИИ, действующего внутри одного из них. Системам мониторинга, на которые опирается большинство корпоративных организаций, просто не хватает средств для фиксации моделей активности ИИ, из-за чего пробелы в видимости увеличиваются по мере ускорения внедрения ИИ.

Стратегии защиты среды ИИ

Организации должны применять конкретные стратегии, чтобы устранить пробелы в видимости и вернуть контроль над активностью ИИ во всей корпоративной среде. Следующие подходы создают основу для защиты экосистем ИИ.

Обеспечить непрерывное обнаружение и инвентаризацию

Однократная проверка недостаточна, поскольку новые инструменты и функции ИИ добавляются постоянно, а не по предсказуемому графику. Командам безопасности следует применять тот же подход, что и к облачным рабочим нагрузкам, отслеживая каждый актив в штатном режиме, а не только после инцидента.

Актуальный инвентарь позволяет командам безопасности постоянно иметь перед глазами текущую картину, с которой можно сопоставлять новую активность, вместо того чтобы восстанавливать её после возникновения проблемы. Такой непрерывный подход гарантирует, что организация в любой момент знает, какие возможности ИИ доступны в её среде.

Внедрить многоуровневое обнаружение угроз ИИ

Для эффективной защиты ИИ необходимо применять ИИ к самой этой задаче, поскольку одна лишь проверка человеком не может справиться с её объёмом и скоростью. Платформы, использующие расширенный поведенческий анализ, помогают командам безопасности выявлять необычную активность ИИ, не полагаясь исключительно на известные сигнатуры атак.

Darktrace служит примером платформы, построенной на таком подходе. Компания занимается разработкой ИИ с 2013 года, опередив недавнюю волну средств безопасности с брендингом ИИ. Её платформа использует многоуровневый ИИ для обеспечения видимости локальной сети, облачных приложений, электронной почты, операционных технологических систем и конечных устройств.

Уникальность этого подхода заключается в отсутствии отправной точки или предварительных предположений о том, как выглядит угроза. Технология изучает каждое устройство, пользователя и взаимодействие, формируя представление о нормальном поведении на основе наблюдений. Благодаря этому она может выявлять и объединять тонкие поведенческие аномалии, указывающие на угрозу, тогда как другие решения безопасности пытаются заранее определить, что считать угрозой, опираясь на модели атак, наблюдавшиеся в прошлом.

Обеспечить контроль доступа на основе модели нулевого доверия

Ни одной системе или агенту не следует предоставлять доступ на основании предполагаемого доверия, а не проверенной конкретной необходимости. Агенты ИИ могут действовать с данными, инструментами и приложениями. Поэтому каждый агент должен получать только минимальный доступ, необходимый для выполнения конкретной задачи.

Корректно ограниченный доступ уменьшает ущерб, который может причинить необнаруженная компрометация или неисправность. Этот принцип особенно важен в средах ИИ, где агенты работают с машинной скоростью и могут распространять проблемы быстрее, чем операторы-люди успевают на них реагировать.

Контроль над будущим ИИ

Видимость остаётся фундаментальным условием безопасного внедрения ИИ в корпоративной среде. Организации, внедряющие непрерывное обнаружение и передовые платформы обнаружения угроз, получают возможность эффективно защищать свои экосистемы ИИ. Руководителям ИТ следует отдавать приоритет платформам, обеспечивающим комплексное покрытие всех точек взаимодействия с ИИ и использующим поведенческий анализ, а не обнаружение на основе сигнатур, для выявления угроз в режиме реального времени.