📌 Как защитить уровень данных в ИИ?
#опытэкспертов

Материал предоставил Денис Батранков в рамках образовательного курса «Директор по кибербезопасности 8.0»

Данные — это конкурентное преимущество компании, встроенное в ИИ-систему. Именно здесь сосредоточены корпоративные знания, которые делают внутреннюю модель уникальной.

Утечка RAG-базы равносильна утечке всей корпоративной документации одновременно. Злоумышленник получает не файлы — он получает структурированные знания.

Поэтому важно понимать, как же всё таки защитить важные данные при работе ИИ.

⭐️ Обнаружение и маскировка данных
Автоматическое обнаружение, маскирование, демаскирование
и блокировка чувствительных данных во входящих и исходящих
сообщениях. Сегодня для этого используется AI Firewall

⭐️ Предотвращение утечки в ответах
Обнаружение и блокировка чувствительных данных, которые
модель может воспроизвести в своих ответах из обучающих
данных или RAG-базы.

⭐️ Запрет отправки в публичные LLM
Политика запрета на передачу конфиденциальных данных в
публичные модели (ChatGPT, Gemini, Claude) без предварительной анонимизации.

⭐️ Контроль экспорта данных
Мониторинг и ограничение объёма данных, покидающих
периметр через ИИ-интерфейсы. Алерты при аномальных
объёмах.

⭐️ Поиск и блокировка секретов
Автоматическое обнаружение API-ключей, токенов, паролей и
сертификатов в промптах и ответах до их передачи.

⭐️ Ролевой доступ к RAG-базам (RBAC/ABAC)
Разграничение прав на уровне векторного хранилища:
сотрудник получает через ИИ только те документы, к которым
у него есть прямой доступ. Без этого ИИ-интерфейс становится
обходом корпоративных ACL.

Сегодня недостаточно понимать, какие угрозы существуют для ИИ. Важно знать, как выстроить защиту так, чтобы она соответствовала новым требованиям регуляторов и реальным атакам. Именно этому посвящен четвёртый модуль курса «Директор по кибербезопасности 8.0».

Изучайте информацию на сайте и присоединяйтесь к просмотру четвёртого модуля!

#ДиректорПоИБ