Утечки данных через ChatGPT: как защитить компанию
Как происходят утечки данных через публичные нейросети и как компании защититься: обезличивание ПДн, DLP, корпоративный контур и контроль. Практические меры.
Безопасность
Почему публичные нейросети — источник утечек корпоративных данных и какие меры защищают компанию, не запрещая сотрудникам пользоваться ИИ.
Сотрудники вставляют в публичные нейросети договоры, клиентские базы и внутренние документы — часто не задумываясь, что данные покидают контур компании. Это главный канал утечек, связанных с ИИ.
Как происходят утечки
- Отправка персональных данных клиентов (ФИО, паспорт, телефон) в публичный сервис;
- Загрузка коммерческих документов и договоров в личные аккаунты;
- Использование сервисов без гарантий хранения данных в РФ;
- Отсутствие контроля — компания не знает, что именно отправили сотрудники.
Запрет нейросетей не работает — сотрудники всё равно ими пользуются с личных устройств. Работает контролируемый корпоративный доступ.
Как защитить компанию
- Корпоративный контур — данные обрабатываются в РФ;
- DLP и обезличивание — ПДн заменяются токенами до отправки в модель;
- Права доступа и аудит — видно, кто и что отправлял;
- Шифрование, 2FA/SSO — защита доступа;
- Обучение — что можно и нельзя отправлять в ИИ.
Как это реализовано — см. безопасность Neurocorp и материал про нейросети и 152-ФЗ.
Компаниям — 14 дней тарифа «Стандарт» и 500 ₽ на счёт при регистрации с рабочей почты. Себе, ИП и самозанятым — бесплатный тариф навсегда и 100 ₽ на счёт. Карта не нужна, оплата в рублях, VPN не требуется.
Частые вопросы
Опасно ли отправлять рабочие данные в ChatGPT?
Отправка персональных и коммерческих данных в публичные сервисы — риск утечки и нарушения 152-ФЗ. Безопаснее использовать корпоративный контур с DLP и обезличиванием.
Как запретить сотрудникам сливать данные в нейросети?
Прямой запрет неэффективен. Дайте контролируемый корпоративный доступ с DLP, обезличиванием ПДн и аудитом — тогда сотрудники работают с ИИ безопасно.
Что такое DLP для нейросетей?
DLP (Data Loss Prevention) обнаруживает чувствительные данные в запросе и блокирует или обезличивает их до отправки в модель, предотвращая утечки.