📌 Shadow AI (теневой ИИ) — это ситуация, когда сотрудники используют публичные или несанкционированные ИИ‑сервисы для рабочих задач в обход ИТ и ИБ. По данным Zscaler и профильных исследований, за 2025 год объём конфиденциальных данных, попавших в нейросети из российских компаний, вырос в десятки раз. Утекает всё:
- исходный код и архитектура внутренних систем;
- финансовая отчётность, бюджеты, стратегии;
- персональные данные клиентов и сотрудников;
- договоры, переписка с контрагентами, материалы совещаний.
Классические DLP видят далеко не всё, а запреты обходятся через личные устройства, VPN и альтернативные сервисы.
📌 Каналы утечек через ИИ повторяются из кейса в кейс:
- прямой промпт: «перепиши этот договор/SQL‑запрос/отчёт» с живым текстом внутри;
- загрузка файлов (PDF с платёжками, выгрузки из CRM, презентации для совета директоров);
- RAG‑интеграции, где к внешней модели подключают внутренние базы без нормальной изоляции;
- уязвимости класса EchoLeak/EchoPrompt, когда специально сформированное письмо или документ заставляет корпоративный Copilot вытаскивать куски переписки и файлов наружу.
Регуляторно это уже не «ошибка сотрудника», а нарушение 152‑ФЗ, утечка коммерческой тайны и риски по 187‑ФЗ/272.1 УК РФ для критичной инфраструктуры.
🧠 Нестандартный угол: теневой ИИ — это не только про данные, но и про управляемость. Сотрудники создают в 5–10 раз больше ИИ‑скриптов и «маленьких автоматизаций», чем ИТ‑отдел успевает формализовать. В результате в компании живут десятки неучтённых ботов и интеграций, которые:
- имеют доступ к внутренним API и файлам;
- логируют историю запросов на сторонних серверах;
- продолжают работать после увольнения автора скрипта.
Это серая ИТ‑инфраструктура, которая не попадает ни в регистры ИС, ни в модель угроз, ни в планы резервирования.
📌 Что работает лучше запретов:
- Видимость: прокси/Cloud Access Security Broker, который видит обращения к ИИ‑сервисам и помечает рискованные потоки.
- AI‑aware DLP: анализирует содержимое промптов/файлов, а не только факт обращения к домену нейросети.
- Реестр ИИ‑инструментов: все используемые модели и сервисы (внешние и внутренние) должны быть учтены и оценены по рискам.
- Безопасные альтернативы: корпоративные LLM/агенты с локальным хранением данных, куда можно легально идти с рабочими задачами.
- Политика и обучение: простым языком объяснить, что именно нельзя вставлять в промпты, что считается утечкой и какие будут последствия.
