Главная ГенАИ Что такое контроль использования ИИ?

Что такое контроль использования ИИ?

Управление использованием ИИ (AI Usage Control, AIUC) — это инструмент обеспечения безопасности и управления, разработанный для того, чтобы помочь организациям выявлять, понимать и контролировать использование ИИ в масштабах всего предприятия.

Посмотрите, как работает система контроля использования ИИ. Изучите ресурсы по контролю использования ИИ.

Контроль использования ИИ — это общий термин, охватывающий различные риски и проблемы, связанные с использованием ИИ, такие как предотвращение потери данных (DLP), неправомерное использование или непредусмотренное поведение. По мере того, как организации стремятся интегрировать ИИ в повседневные рабочие процессы, они одновременно создают новые пути для утечки данных, нарушений нормативных требований и инцидентов безопасности. Эффективное управление этой новой экосистемой требует стратегического подхода, выходящего за рамки простых запретов и фокусирующегося на обеспечении безопасной производительности. Главная задача теперь заключается не в том, следует ли использовать ИИ, а в том, как ответственно управлять его использованием.

Быстрое внедрение инструментов искусственного интеллекта коренным образом изменило экосистему корпоративной безопасности. Сотрудники, стремясь повысить производительность, часто обращаются к общедоступным платформам ИИ и сторонним расширениям, зачастую без ведома или одобрения ИТ-отделов и служб безопасности. Это создает значительную «слепую зону», где могут быть раскрыты конфиденциальные корпоративные данные, от исходного кода и финансовых отчетов до персональных данных. Без надежной системы контроля использования ИИ организации остаются уязвимыми перед множеством новых угроз, с которыми традиционные инструменты безопасности плохо справляются.

Растущий масштаб рисков, связанных с ИИ на предприятии

Удобство GenAI порождает сложную сеть рисков, связанных с ИИ, которые выходят далеко за рамки простого злоупотребления. Эти риски не теоретические, а реальные угрозы, которые могут привести к значительным финансовым, репутационным и нормативным последствиям. Понимание этой новой поверхности атаки — первый шаг к построению эффективной защиты.

Утечка данных и сбои DLP

Наиболее непосредственный риск — потеря данных. Сотрудники регулярно копируют и вставляют конфиденциальную информацию в подсказки ИИ для генерации кода, составления электронных писем или анализа данных. Эта деятельность, будь то непреднамеренная или злонамеренная, является основным вектором утечки данных. Как только данные вводятся в общедоступную большую языковую модель (LLM), организация теряет над ними контроль, что создает серьезный кошмар с точки зрения предотвращения потери данных (DLP). Традиционные решения DLP, которые обычно отслеживают сети и конечные устройства, часто не проверяют данные, вставляемые в веб-браузер, оставляя этот канал полностью уязвимым.

Теневой ИИ и несанкционированное использование

Распространение бесплатных и специализированных инструментов искусственного интеллекта привело к появлению «теневого ИИ» — современного варианта теневых ИТ. Это несанкционированное использование сотрудниками ИИ с помощью непроверенных приложений и расширений, работающих вне рамок политики безопасности компании. Каждая из этих несанкционированных платформ имеет свою собственную политику конфиденциальности и уровень безопасности, что создает огромный пробел в управлении. Команды безопасности часто не имеют представления о том, какие инструменты используются или какие данные передаются, что делает реагирование на инциденты практически невозможным.

Небезопасная интеграция API

По мере того, как компании интегрируют возможности ИИ в свои приложения, они создают новые потенциальные уязвимости. Неправильно настроенный API может стать открытым шлюзом для злоумышленников, позволяющим получить доступ к базовой модели ИИ и обрабатываемым ею данным. Такие небезопасные интеграции могут позволить систематическую утечку данных в больших масштабах, часто оставаясь незамеченными в течение длительного времени. Злоумышленники также могут бомбардировать эти API запросами, чтобы вызвать истощение ресурсов, что приводит к замедлению работы системы и значительным финансовым затратам на платные услуги.

Рискованные расширения, работающие на основе ИИ.

Расширения для браузеров на основе искусственного интеллекта представляют значительные риски из-за своей зачастую чрезмерной гибкости. Многим расширениям для работы требуется доступ ко всей активности в браузере, данным буфера обмена или сессионным cookie-файлам, что делает их привлекательной целью для эксплуатации. Уязвимости в этих плагинах могут привести к перехвату сессий, краже учетных данных и скрытому сбору данных, когда расширение передает конфиденциальную информацию на сторонний сервер без ведома пользователя.

Угрозы, генерируемые искусственным интеллектом

Помимо кражи данных, сам ИИ может использоваться для создания высокотехнологичных кибератак. Злоумышленники теперь используют GenAI для создания убедительных фишинговых писем, имитирующих легитимные сообщения, что значительно затрудняет их обнаружение. Они также могут использовать ИИ для разработки и отладки вредоносного ПО, предназначенного для обхода традиционных мер безопасности, что увеличивает общую поверхность атаки для предприятий.

Риск, связанный с корпоративным ИИ, перестал быть теоретическим, он уже широко распространен и продолжает расти. Теневой ИИ становится наиболее частым и критическим риском, обусловленным использованием сотрудниками несанкционированных инструментов и расширений ИИ вне контроля ИТ-отдела. В то же время утечка данных остается постоянной угрозой, поскольку конфиденциальная информация регулярно передается через подсказки ИИ.

Уязвимости API и атаки с внедрением кода показывают, как интеграция ИИ создает новые технические поверхности для атак, в то время как рискованные расширения для браузеров продолжают подвергать организации опасности из-за избыточных разрешений и скрытого доступа к данным. В совокупности эти риски показывают, что проблемы безопасности ИИ затрагивают пользователей, браузеры, API и приложения.

Почему традиционная безопасность недостаточна для контроля ИИ

Отсутствие контекста

Решения для защиты от утечки данных в сети и на конечных устройствах обычно не учитывают намерения пользователя в браузере. Они могут видеть зашифрованный веб-трафик, но не могут отличить безобидный текст, вставленный пользователем в поисковую систему, от ввода конфиденциального исходного кода в неавторизованный инструмент искусственного интеллекта.

Слепое пятно браузера

Доступ к GenAI осуществляется преимущественно через веб-браузер, который стал новым рубежом для доступа к корпоративным приложениям. Решения в области безопасности, не обладающие глубоким анализом активности в браузере, не могут эффективно отслеживать или контролировать использование ИИ.

Ограничения на количество бинарных блоков/разрешение

Многие устаревшие инструменты могут только блокировать или разрешать доступ ко всему веб-сайту. Такой подход слишком жёсткий для ИИ. Блокировка всех инструментов ИИ подавляет инновации и производительность, но их разрешение без ограничений сопряжено с риском. Необходим детальный контроль ИИ, позволяющий продуктивно использовать его, предотвращая при этом опасные действия.

Преимущества контроля использования ИИ

Внедрение инноваций в области искусственного интеллекта без риска

Система контроля использования ИИ позволяет сотрудникам продуктивно использовать инструменты ИИ, одновременно обеспечивая соблюдение мер предосторожности, предотвращающих рискованные действия. Организации могут отказаться от повсеместных запретов и безопасно внедрять ИИ в масштабах всей своей деятельности.

Предотвращение утечки данных, вызванной искусственным интеллектом.

Анализируя взаимодействия ИИ в режиме реального времени, AIUC помогает предотвратить передачу конфиденциальных данных общедоступным инструментам ИИ. Это устраняет критические пробелы, оставленные традиционными средствами защиты от утечки данных и сетевыми средствами контроля.

Полная прозрачность и контроль над использованием ИИ.

AIUC обеспечивает прозрачность в отношении санкционированных и несанкционированных инструментов ИИ, включая теневой ИИ. Это позволяет обеспечить последовательное применение политик, возможность аудита и более эффективное управление ИИ на уровне предприятия.

Создание надежной системы управления ИИ:
Практическая основа

Для решения этих задач организациям необходимо разработать комплексную программу управления ИИ. Эта программа — не просто политический документ, а операционная стратегия, объединяющая людей, процессы и технологии для эффективного управления использованием ИИ.

Основы управления ИИ

Эффективное управление ИИ строится на таких ключевых принципах, как прозрачность, подотчётность и непрерывный мониторинг. Для обеспечения сбалансированности и практического применения политик необходим межфункциональный комитет, состоящий из представителей служб безопасности, ИТ, юридического отдела и бизнес-подразделений. Этот комитет отвечает за определение позиции организации в отношении ИИ и разработку чёткой политики его использования.

Разработайте четкую политику приемлемого использования (AUP)

Сотрудникам необходимы чёткие указания о том, что разрешено, а что нет. В политике AUP должно быть чётко указано, какие инструменты ИИ разрешены, какие типы данных можно использовать с ними и каковы обязанности пользователя по обеспечению безопасного использования ИИ. Эта политика устраняет двусмысленность и закладывает основу для безопасного внедрения ИИ.

Мониторинг и управление экосистемой API и плагинов

Эффективная система управления ИИ также должна учитывать риски, связанные с более широкой экосистемой ИИ. Это включает в себя реализацию контроля на уровне API для ограничения потока данных между инструментами ИИ и другими приложениями. Кроме того, службам безопасности необходимо иметь возможность проводить аудит браузерных расширений на базе ИИ, оценивать их разрешения и блокировать любые несанкционированные или считающиеся рискованными.

Развертывание ИИ DLP на уровне браузера

Поскольку большинство взаимодействий с GenAI происходит в браузере, DLP-решение на уровне браузера является критически важной точкой контроля. Эти решения могут анализировать действия пользователей в режиме реального времени, позволяя им обнаруживать ввод конфиденциальных данных в запросы ИИ. В соответствии с политикой безопасности они могут блокировать действия, редактировать конфиденциальную информацию или оповещать службу безопасности до того, как данные будут раскрыты. Это обеспечивает важный уровень защиты, которого не хватает традиционным инструментам.

Достичь полной видимости и обнаружения

Невозможно управлять тем, чего не видишь. Основополагающим шагом любой стратегии контроля использования ИИ является тщательная инвентаризация всех инструментов ИИ, используемых в организации, особенно теневого ИИ. Для этого требуется технология, обеспечивающая непрерывный аудит всех SaaS-приложений и приложений ИИ, включая инструменты, к которым осуществляется доступ через браузер.

Внедрение контроля доступа на основе оценки рисков

Вместо полного запрета ИИ более эффективен подход, основанный на оценке рисков. Он предполагает применение детальных мер контроля, позволяющих использовать ИИ в ситуациях с низким уровнем риска, одновременно ограничивая действия с высоким риском. Например, компания может разрешить сотрудникам использовать общедоступный инструмент GenAI для общих исследований, но запретить им вставлять любые данные, классифицируемые как персональные данные или интеллектуальная собственность. Такой тонкий подход к контролю ИИ требует решения, обеспечивающего глубокий анализ действий пользователей.

Роль универсальной платформы в контроле использования ИИ.

Для реализации такого рода детальной, контекстно-зависимой безопасности организации все чаще обращаются к решениям, подобным LayerX. Работая непосредственно в браузере, LayerX обеспечивает глубокую прозрачность и контроль в реальном времени, необходимые для управления рисками, связанными с современным искусственным интеллектом.

Представьте себе ситуацию, когда сотрудник отдела маркетинга использует неавторизованный инструмент искусственного интеллекта для составления пресс-релиза. Он пытается вставить документ, содержащий необъявленные финансовые показатели и имена клиентов. Традиционное решение безопасности, вероятно, не обнаружит этого. Однако решение на уровне браузера, такое как LayerX, может:

Проанализируйте действие

Отслеживайте действия по вставке текста в веб-форму в режиме реального времени.

Проверьте данные

Выявите в тексте конфиденциальные ключевые слова, персональные данные и финансовую информацию.

Применение политики

Мгновенно заблокируйте завершение операции вставки, предотвратив передачу данных на внешний сервер ИИ.

Обучите пользователя

Отобразить всплывающее сообщение, информирующее пользователя о нарушении правил и направляющее его к разрешенному инструменту искусственного интеллекта.

Этот подход позволяет организациям контролировать использование ИИ, не снижая производительности. Он превращает статический документ политики в активный защитный механизм, обеспечивая контроль ИИ непосредственно в точке риска. LayerX позволяет организациям проводить аудит всего использования SaaS-решений и GenAI, применять политики на основе оценки рисков и предотвращать утечки данных как из разрешенных, так и из неразрешенных инструментов.

От хаоса к контролю в эпоху ИИ

Контроль использования ИИ — критически важная дисциплина для современного предприятия. Речь идёт не об ограничении инноваций, а о создании безопасной среды, в которой они могут процветать. Распространение инструментов GenAI создало новую парадигму рисков: от утечки данных через теневой ИИ до небезопасной интеграции API и вредоносных плагинов для браузеров. Традиционные инструменты безопасности просто не способны справиться с этой динамичной экосистемой угроз, ориентированной на браузер.
Эффективное управление ИИ требует новой стратегии, основанной на прозрачности, детальном контроле и предотвращении угроз в режиме реального времени. Разрабатывая четкие политики, внедряя DLP на уровне браузера и используя передовые решения для мониторинга и контроля всего жизненного цикла использования ИИ, организации могут проактивно управлять своими рисками, связанными с ИИ. Это позволяет им найти баланс между производительностью и защитой, предоставляя сотрудникам возможность использовать ИИ уверенно и безопасно.

Сравнительная таблица AIUC, сравнивающая LayerX с устаревшими решениями. 

Контролируйте последний этап взаимодействия пользователя с пользователем. 
Изменений в пользовательском интерфейсе нет.
Защита от несанкционированного доступа / обхода защиты
Никаких проблем с IT-технологиями.
Масштабируемость
Все приложения, вся активность пользователей, все данные
Оставьте свой браузер; это не изменит пользовательский опыт.
Многоуровневая защита от несанкционированного доступа; поддержка всех браузеров.
Простое развертывание, без изменений инфраструктуры.
Простота развертывания, отсутствие возражений со стороны пользователей.
SSE/SASE
Проблемы связаны с шифрованием, ограниченное покрытие приложения, требуются API/коннекторы.
Увеличивает задержку; требует VPN/ZTNA за пределами периметра.
Уязвимость к привязке сертификатов, VPN и удаленным пользователям.
Сложно настраивать и определять правила безопасности.
Изменение сети и развертывание VPN/ZTNA-клиентов для удаленных пользователей.
Локальный прокси
Ограниченная видимость для приложений и каналов, не использующих протокол HTTP.
Замедляет работу, ресурсоемкий, легко ломается.
Легко обойти, используя коммутируемые сети и/или VPN, туннели и т. д.
Сложная установка и настройка программного обеспечения; легко выходит из строя.
Затраты и использование ресурсов масштабируются линейно; использование ИИ масштабируется экспоненциально.

Сравнительная таблица AIUC, сравнивающая LayerX с устаревшими решениями. 

Контролируйте последний этап взаимодействия пользователя с пользователем. 

SSE/SASE

Проблемы связаны с шифрованием, ограниченное покрытие приложения, требуются API/коннекторы.

Локальный прокси

Ограниченная видимость для приложений и каналов, не использующих протокол HTTP.
Все приложения, вся активность пользователей, все данные

Изменений в пользовательском интерфейсе нет.

SSE/SASE

Увеличивает задержку; требует VPN/ZTNA за пределами периметра.

Локальный прокси

Замедляет работу, ресурсоемкий, легко ломается.
Оставьте свой браузер; это не изменит пользовательский опыт.

Защита от несанкционированного доступа / обхода защиты

SSE/SASE

Уязвимость к привязке сертификатов, VPN и удаленным пользователям.

Локальный прокси

Легко обойти, используя коммутируемые сети и/или VPN, туннели и т. д.
Многоуровневая защита от несанкционированного доступа; поддержка всех браузеров.

Никаких проблем с IT-технологиями.

SSE/SASE

Сложно настраивать и определять правила безопасности.

Локальный прокси

Сложная установка и настройка программного обеспечения; легко выходит из строя.
Простое развертывание, без изменений инфраструктуры.

Масштабируемость

SSE/SASE

Изменение сети и развертывание VPN/ZTNA-клиентов для удаленных пользователей.

Локальный прокси

Затраты и использование ресурсов масштабируются линейно; использование ИИ масштабируется экспоненциально.
Простота развертывания, отсутствие возражений со стороны пользователей.

Ресурсы для контроля использования ИИ

Руководство для руководителей служб информационной безопасности по предотвращению утечки данных GenAI
Отчет

Руководство для руководителей служб информационной безопасности по предотвращению утечки данных GenAI

Объединяя количественные показатели, собранные у глобальной базы корпоративных клиентов LayerX, и качественный анализ тенденций и нарушений, связанных с браузерами, отчет показывает, как ИИ, SaaS и рабочие процессы идентификации превратили браузер в новый фронт рисков, связанных с данными, который традиционные инструменты, такие как DLP, EDR и SSE, не видят.

Читать далее
LayerX: контроль использования ИИ и предотвращение утечки данных ИИ
Спецификация

LayerX: контроль использования ИИ и предотвращение утечки данных ИИ

LayerX — это комплексная платформа безопасности на основе ИИ и браузера без агентов, которая помогает организациям предотвращать утечки данных ИИ, предлагая полную прозрачность и контроль над любыми санкционированными и несанкционированными приложениями ИИ, а также блокируя раскрытие конфиденциальных данных в режиме реального времени без ущерба для пользовательского опыта.

Читать далее
Отчет LayerX Enterprise AI & SaaS Data Security Report 2025
Отчет

Отчет LayerX Enterprise AI & SaaS Data Security Report 2025

В этом отчете, основанном на реальной телеметрии просмотра корпоративных веб-страниц, показано, как конфиденциальные данные на самом деле передаются через приложения ИИ и SaaS, а также почему общепринятые предположения о безопасности больше не работают.

Читать далее

Подробнее о контроле использования ИИ

Что такое безопасность на основе генеративного ИИ?
Утечки данных ИИ: основные причины и реальные последствия
Утечка данных: как подсказки ИИ раскрывают конфиденциальные данные

Контроль использования ИИ – Часто задаваемые вопросы

Что такое контроль использования ИИ (AIUC) в корпоративной безопасности?

Управление использованием ИИ (AI Usage Control, AIUC) — это инструмент обеспечения безопасности и управления, который помогает организациям выявлять, понимать и контролировать использование инструментов ИИ в масштабах всего предприятия. Он снижает утечку данных, неправомерное использование и риски, связанные с соблюдением нормативных требований, одновременно способствуя ответственному внедрению ИИ.

Почему управление использованием ИИ становится новой категорией в сфере безопасности?

Искусственный интеллект создает риски, для борьбы с которыми существующие инструменты безопасности не были разработаны, особенно в рамках рабочих процессов, работающих в браузере. AIUC устраняет эти пробелы, уделяя особое внимание взаимодействиям с ИИ, моделям использования и рискам утечки данных.

Почему организациям сейчас необходим AIUC?

Традиционные инструменты безопасности не позволяют отслеживать или контролировать использование ИИ внутри веб-браузеров или в современных рабочих процессах ИИ, создавая «слепые зоны», через которые могут быть украдены конфиденциальные данные, нарушены правила соответствия и возникли риски для безопасности. AIUC заполняет этот пробел, обеспечивая прозрачность и контроль.

Чем отличается управление использованием ИИ от SSE или CASB?

Решения SSE и CASB в первую очередь ориентированы на сетевой трафик и доступ к приложениям. Управление использованием ИИ фокусируется на действиях пользователей и взаимодействии с данными внутри браузера, где фактически возникает большая часть рисков, связанных с ИИ.

Почему браузер имеет решающее значение для контроля использования ИИ?

Большинство инструментов ИИ доступны через браузер, что делает его основной точкой взаимодействия с ИИ. Элементы управления на уровне браузера обеспечивают контекст и детализацию, необходимые для эффективного управления использованием ИИ.

Какие риски, связанные с ИИ, можно смягчить с помощью контроля за использованием ИИ?

AIUC помогает бороться с такими рисками, как утечка данных в общедоступные сервисы ИИ, использование теневого ИИ, небезопасная интеграция API, рискованные расширения ИИ и угрозы, генерируемые ИИ, такие как изощренный фишинг или автоматическое создание вредоносного ПО.

Влияет ли AIUC на производительность пользователей?

AIUC разработан для обеспечения баланса между безопасностью и производительностью, позволяя выполнять действия ИИ с низким уровнем риска и блокируя или скрывая рискованные, вместо того чтобы просто запрещать все использование ИИ. Именно поэтому он не оказывает негативного влияния на производительность пользователей.

На что следует обращать внимание организациям при выборе решения для контроля использования ИИ?

Организациям следует стремиться к прозрачности использования ИИ, обеспечению контроля на уровне браузера, предотвращению потери данных, контролю расширений и API, а также гибкому управлению политиками на основе оценки рисков.

Повлияет ли контроль использования ИИ на конфиденциальность сотрудников?

AIUC фокусируется на мониторинге действий, имеющих отношение к рискам и управлению; большая часть обработки конфиденциальных данных происходит локально в браузере и не передается во внешние сети, что минимизирует проблемы конфиденциальности и обеспечивает контроль за безопасностью.

Применяется ли система AIUC только к крупным предприятиям?

Хотя управление использованием ИИ имеет жизненно важное значение для крупных организаций, любая компания, использующая инструменты ИИ, особенно та, которая работает с конфиденциальными или регулируемыми данными, может извлечь выгоду из структурированного управления использованием ИИ.

Взаимодействие ИИ
Платформа безопасности

С помощью LayerX любая организация может обеспечить безопасность всех взаимодействий с ИИ в любом браузере, приложении и среде разработки, а также защититься от всех рисков, связанных с просмотром веб-страниц.

Запросите Демо Смотреть демо