5 шокирующих ошибок при подключении LLM к внутренним данным: как не превратить корпоративный чат в утечку секретов

Вступление

Сегодня почти каждая технологическая компания стремится «подключить большой языковой модель к своим данным». Обещания звучат громко: мгновенные аналитические выводы, автоматическое составление отчетов, ответы на запросы в стиле «что происходит с проектом X за последние две недели». Но за яркой рекламой часто скрывается серьезный риск – раскрытие конфиденциальной информации из‑за недостаточно продуманного доступа.

В условиях, когда бизнес требует быстрых результатов, а ИТ‑отделы перегружены, вопрос безопасности часто отодвигается на второй план. И тогда, как показал один из постов на Reddit, даже небольшая «недосмотренность» может превратить внутренний чат‑бот в источник корпоративных скандалов.

«データの海に溺れるな» – японское хокку, которое в переводе звучит как «Не утопай в море данных». Это напоминание о том, что без контроля любой поток информации может стать опасным.

Пересказ оригинального Reddit‑поста

Автор поста работает в компании, где руководство настоятельно требует подключить LLM к внутренним источникам данных. Сроки «вчера», а значит, давление на ИТ‑команду огромное. Один из сотрудников (сам автор) высказал опасения: если дать модели слишком широкие права, она может случайно «подсмотреть» файлы с чувствительной информацией, даже без злого умысла.

Ответ руководства был формальным – «мы вас слышим», но никаких конкретных действий не последовало. Через неделю один из разработчиков задал модели обычный вопрос: «Сможешь подвести итоги по проекту X за последние две недели?». Вместо чисто технического резюме модель выдала информацию, которая также касалась юридического отдела – там шли разбирательства, о которых большинство сотрудников не знали.

Эта информация быстро разошлась по команде, потом была переслана в другие отделы, и в итоге сотрудники, не имеющие отношения к юридическому делу, начали обсуждать его. Автор поста видит в этом предвестник более серьезных проблем: в будущем могут просочиться данные HR, аудита, компенсаций и т.д.

Он задает вопрос сообществу: «Случалось ли у вас в компаниях, когда после подключения LLM к внутренним данным возникали подобные утечки? Или мы просто неаккуратно всё настроили?»

Суть проблемы, «хакерский» подход и основные тенденции

• Проблема доступа – модели получают права, которые в обычных сценариях пользователи не имеют. Это часто происходит из‑за «по умолчанию» открытых ссылок в SharePoint, Teams, OneDrive.
• Отсутствие gouvernance – многие организации не имеют четкой политики управления данными, поэтому не могут быстро определить, какие документы являются конфиденциальными.
• Хакерский взгляд – если модель может читать всё, что доступно, то любой пользователь, задавший запрос, может «вытащить» скрытую информацию, используя цепочки запросов, подмену контекста и т.п.
• Тенденция автоматизации – рост популярности Copilot‑подобных решений ускоряет процесс внедрения без достаточного аудита.
• Рост регулятивных требований – GDPR, закон о персональных данных и локальные нормативы требуют строгого контроля доступа, а нарушения могут обернуться штрафами.

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Техническая сторона

Большие языковые модели работают по принципу «запрос‑ответ», где запрос передаётся в виде текста, а модель возвращает сгенерированный ответ. Если в запросе указать название проекта, модель ищет в подключенных источниках любые упоминания, включая документы, письма, файлы в облаке. При этом:

• Модель не различает «публичные» и «секретные» документы – она просто читает всё, что ей позволено.
• Многие облачные сервисы (SharePoint, OneDrive) используют ссылки «любой, у кого есть ссылка, может редактировать», что делает их уязвимыми.
• Отсутствие «тэгов» конфиденциальности в метаданных усложняет автоматическое фильтрование.

Организационная сторона

В компаниях часто наблюдается разрыв между бизнес‑требованиями и ИТ‑возможностями. Руководство требует быстрых результатов, а ИТ‑отделы вынуждены «поставлять» решения без полного аудита. Это приводит к:

• Недостаточному документированию рисков.
• Отсутствию формального согласования уровней доступа.
• Сниженному вниманию к обучению сотрудников правилам работы с конфиденциальными данными.

Юридическая и регулятивная сторона

Утечка даже небольшого объёма персональных данных может стать основанием для штрафов. Кроме того, раскрытие юридически значимых документов (например, договоров, судебных дел) может нанести урон репутации и привести к судебным разбирательствам.

Экономическая сторона

Неэффективное управление данными приводит к дополнительным затратам: расследования утечек, исправление репутационных потерь, штрафы, а также к потере доверия со стороны клиентов и партнёров.

Практические примеры и кейсы

Кейс 1. «Технологический стартап»

Компания внедрила LLM для автоматического составления отчетов о продажах. Модель получила доступ к папке «Финансы», где хранились налоговые декларации. По запросу «каковы основные финансовые показатели за Q3?» модель включила в ответ цифры из деклараций, которые были предназначены только для финансового директора. Информация была случайно отправлена в общий чат, что привлекло внимание аудиторов.

Кейс 2. «Крупный банк»

Банк подключил LLM к своей CRM‑системе, чтобы ускорить ответы клиентской поддержки. Модель, получив запрос «каков статус моего кредита», выдала детали кредитного договора, включая процентную ставку и сроки, которые должны были быть доступны только клиенту после аутентификации. В результате банк получил жалобы от клиентов и вынужден был временно отключить сервис.

Кейс 3. «Производственная компания»

В компании, где использовались SharePoint‑библиотеки для совместной работы, администратор создал «общую ссылку» на папку с чертежами новых продуктов. После подключения LLM к этим библиотекам модель начала генерировать ответы, содержащие детали новых моделей, которые ещё не были анонсированы. Информация просочилась в публичный чат, и конкуренты получили преимущество.

Экспертные мнения из комментариев

«Если ваши внутренние данные находятся в M365 и хранятся в SharePoint/Teams/OneDrive, то вы столкнётесь с тем, что у многих организаций нет эффективного управления данными. Инструмент LLM имеет доступ к тому, что вы ему предоставляете, а если у вас нет строгих правил, AI‑инструменты лишь подчёркивают недостатки в управлении данными.»

— cbtboss

«Это почему мы всегда советуем клиентам проводить проекты по готовности данных и управлению ими до полной реализации чего‑то вроде Copilot с доступом к внутренним источникам данных. Если всё настроено правильно, проблем не будет, но многие компании изначально не имели хороших настроек прав доступа.»

— dblake13

«Подождите, пока не начнут спрашивать о зарплатах и годовых оценках. Это будет следующей волной утечек.»

— zeptillian

«Вашей задачей как ИТ‑профессионала является не только внедрение, но и документирование рисков, чёткая коммуникация и, при необходимости, получение письменного согласия на принятие рисков. Если ситуация слишком плоха – ищите новое место работы, пока реализуете проект.»

— jrobertson50

Возможные решения и рекомендации

1. Провести аудит доступа перед подключением LLM

Определить, какие папки и файлы действительно нужны модели. Всё остальное – закрыть.

2. Внедрить метки конфиденциальности

В SharePoint и аналогичных системах использовать тэги «секретно», «внутреннее», «публичное». Модель должна игнорировать документы с меткой «секретно».

3. Ограничить контекст запросов

Настроить промежуточный слой, который будет фильтровать запросы и ответы, удаляя чувствительные фрагменты.

4. Регулярно проводить тесты «пентест» для LLM

Симулировать попытки извлечения конфиденциальных данных через цепочки запросов и фиксировать уязвимости.

5. Обучить сотрудников

Провести воркшопы о том, какие запросы безопасны, а какие могут привести к раскрытию данных.

6. Документировать риски и получать согласие

Создать формальный документ, в котором перечислены потенциальные риски, а руководство подписывает согласие на их принятие.

7. Использовать «приватные» модели

Если возможно, развернуть модель внутри корпоративного периметра без выхода в публичный облачный сервис.

8. Внедрить мониторинг и аудит запросов

Логировать все запросы к модели, анализировать их на предмет попыток доступа к чувствительной информации.

Прогноз развития ситуации

В ближайшие 3‑5 лет спрос на интеграцию LLM в бизнес‑процессы будет расти экспоненциально. Появятся специализированные платформы, которые автоматически классифицируют документы и ограничивают доступ модели. Регуляторы начнут требовать от компаний доказательств наличия «контроля доступа» к ИИ‑сервисам, а крупные вендоры предложат встроенные механизмы «фильтрации конфиденциальных данных».

Тем не менее, пока большинство компаний будет спешить «выпустить продукт», будут возникать новые случаи утечек. Ключевым фактором будет способность организации быстро адаптировать свои политики gouvernance к новым ИИ‑инструментам.

Практический пример на Python

Ниже представлен скрипт, который демонстрирует простой способ проверять, содержит ли набор данных потенциально конфиденциальные поля, и автоматически удалять их перед передачей в LLM.

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Пример скрипта для фильтрации конфиденциальных столбцов
перед отправкой данных в большую языковую модель.
"""

import pandas as pd

# Список ключевых слов, по которым будем определять конфиденциальные столбцы
CONFIDENTIAL_KEYWORDS = [
    "пароль", "счёт", "ипн", "номер карты", "дата рождения",
    "социальный номер", "конфиденциально", "секретно"
]

def is_confidential(column_name: str) -> bool:
    """
    Проверяет, содержит ли название столбца
    одно из ключевых слов, указывающих на конфиденциальность.
    
    Args:
        column_name: название столбца
    
    Returns:
        True, если столбец считается конфиденциальным
    """
    lowered = column_name.lower()
    return any(keyword in lowered for keyword in CONFIDENTIAL_KEYWORDS)

def filter_confidential(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    """
    Удаляет из DataFrame все столбцы, признанные конфиденциальными.
    
    Args:
        df: исходный набор данных
    
    Returns:
        Новый DataFrame без конфиденциальных столбцов
    """
    # Список столбцов, которые останутся
    safe_columns = [col for col in df.columns if not is_confidential(col)]
    return df[safe_columns]

# Пример исходных данных
data = {
    "Имя": ["Иван", "Мария", "Сергей"],
    "Электронная почта": ["ivan@example.com", "maria@example.com", "sergei@example.com"],
    "Номер карты": ["1234 5678 9012 3456", "9876 5432 1098 7654", "1111 2222 3333 4444"],
    "Дата рождения": ["1990-01-01", "1985-05-12", "1992-07-23"],
    "Отдел": ["Продажи", "Маркетинг", "Разработка"]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Применяем фильтрацию
filtered_df = filter_confidential(df)

# Выводим результат
print("Исходный набор данных:")
print(df)
print("\nНабор данных после фильтрации конфиденциальных столбцов:")
print(filtered_df)

Скрипт проходит по названиям столбцов, ищет в них ключевые слова, указывающие на чувствительные данные, и удаляет такие столбцы. Таким образом, перед передачей таблицы в LLM мы гарантируем, что модель не получит личные сведения сотрудников.