Революционный взрыв данных: как искусственный интеллект меняет правила игры в безопасности

12 ноября 2025 г.

Вступление в мир данных

В современном мире данные стали наиболее ценным активом для любого бизнеса. Однако вместе с ростом объёмов данных растут и риски, связанные с их безопасностью. Согласно последнему отчёту LayerX, данные теперь чаще покидают компании через копирование и вставку, чем через передачу файлов и загрузку. Эта ситуация является следствием развития искусственного интеллекта (ИИ), который всё чаще используется сотрудниками для выполнения различных задач. Как говорится в японском хокку: "Волны уходят, но песок остаётся", так и данные, переданные через ИИ, могут оставаться и вызывать проблемы в будущем.

Пересказ Reddit поста

Отчёт LayerX показал, что 77% сотрудников вставляют данные в запросы ИИ, а 32% всех копирований и вставок из корпоративных учётных записей в некорпоративные происходит внутри инструментов ИИ. Это говорит о том, что традиционные механизмы управления данными, предназначенные для электронной почты, обмена файлами и санкционированного программного обеспечения как услуги (SaaS), не смогли предвидеть, что копирование и вставка в браузерные запросы станут основным вектором утечки данных.

Суть проблемы и хакерский подход

Проблема заключается в том, что сотрудники часто используют неавторизованные инструменты ИИ для выполнения своих задач, не осознавая рисков, связанных с безопасностью данных. Это может привести к утечкам конфиденциальной информации, включая персональные данные clients и секреты бизнеса. Хакеры же используют эти уязвимости для получения доступа к ценными данным, что может иметь тяжёлые последствия для компаний и отдельных лиц.

Детальный разбор проблемы

Проблема имеет несколько сторон. Во-первых, сотрудники часто не осознают рисков, связанных с использованием неавторизованных инструментов ИИ. Во-вторых, компании не всегда имеют эффективные механизмы контроля и мониторинга использования данных. В-третьих, инструменты ИИ сами по себе могут представлять угрозу безопасности, если не используются правильно.

Практические примеры и кейсы

В комментариях к посту пользователь OneEyedC4t рассказывает о своём опыте работы в сфере здравоохранения, где сотрудники использовали неавторизованные инструменты ИИ для обработки конфиденциальной информации о пациентах. Это привело к утечкам данных и потенциальным рискам для безопасности patients. Другой пользователь, flyx, поделился опытом своей компании, где сотрудники вставляли данные в запросы ИИ, не осознавая рисков.

Экспертные мнения

AI является основной причиной утечек данных через копирование и вставку. Традиционные механизмы управления данными не смогли предвидеть это и теперь компании должны адаптироваться к новым реалиям. - Or Eshed, CEO LayerX

Эксперты согласны с тем, что проблема требует немедленного внимания и решения. Необходимо разработать новые механизмы контроля и мониторинга использования данных, а также обучать сотрудников о рисках, связанных с использованием неавторизованных инструментов ИИ.

Возможные решения и рекомендации

Для решения проблемы необходимо комплексный подход, включающий несколько мер. Во-первых, компании должны внедрить эффективные механизмы контроля и мониторинга использования данных. Во-вторых, сотрудники должны быть обучены о рисках, связанных с использованием неавторизованных инструментов ИИ. В-третьих, необходимо разработать и внедрить новые технологии, которые позволят безопасно использовать ИИ для выполнения задач.

Заключение и прогноз развития

Проблема утечек данных через копирование и вставку в запросы ИИ является серьёзной и требует немедленного внимания. Компании и сотрудники должны работать вместе, чтобы разработать и внедрить эффективные механизмы контроля и мониторинга использования данных. В будущем мы можем ожидать появления новых технологий и решений, которые позволят безопасно использовать ИИ для выполнения задач.

# Импортируем необходимые библиотеки
import hashlib

def calculate_data_hash(data: str) -> str:
    """Вычисляет хеш данных.
    
    Args:
        data: Строка с данными
        
    Returns:
        str: Хеш данных
    """
    # Вычисляем хеш данных
    data_hash = hashlib.sha256(data.encode()).hexdigest()
    
    return data_hash

# Создаем строку с данными
data = "Это конфиденциальная информация"

# Вычисляем хеш данных
data_hash = calculate_data_hash(data)

# Выводим хеш данных
print(f"Хеш данных: {data_hash}")

В этом примере мы вычисляем хеш данных с помощью функции calculate_data_hash. Это позволяет нам проверять целостность данных и обнаруживать любые изменения или утечки.

---

Оригинал