Искусственный интеллект коренным образом изменил характер работы с данными, а это полностью меняет подход к их защите. Данные больше не создаются преимущественно людьми в рамках известных систем с предсказуемой скоростью. Сегодня модели ИИ, «вторые пилоты» и автоматизированные агенты генерируют, преобразуют и распространяют конфиденциальную информацию по облачным средам, SaaS-платформам и конечным устройствам быстрее, чем это могут отслеживать большинство служб безопасности. В результате растет разрыв между тем, что организации могут видеть, и тем, что они действительно могут контролировать.
Именно в этой бреши и возникают уязвимости. Для её устранения требуются специально разработанные решения по безопасности на базе ИИ, которые не просто отслеживают риски, но и реагируют на них в режиме реального времени.
В этой статье подробно рассматриваются лучшие решения по безопасности на базе ИИ, доступные на сегодняшний день, и уделяется особое внимание ведущим облачным решениям по безопасности на базе ИИ, созданным для сред корпоративного уровня. В ней описаны различные типы решений и области их применения, а также приведены рекомендации по выбору платформы, наиболее подходящей для нужд вашей организации. Если вы только начинаете заниматься вопросами безопасности данных, наше руководство по управлению состоянием безопасности данных станет отличной отправной точкой для создания надёжной основы.
Каковы лучшие решения в области безопасности на базе ИИ?
Перечисленные ниже платформы представляют собой ведущие решения в области безопасности на базе ИИ для предприятий, обеспечивающие защиту конфиденциальных данных в средах, основанных на ИИ. При оценке конкретно лучших облачных решений в области безопасности на базе ИИ важно учитывать сферу применения: некоторые платформы обеспечивают глубокую защиту, ориентированную на облачные среды, в то время как другие более эффективны в гибридных средах, охватывающих конечные устройства, электронную почту и локальные системы. Каждая из них решает определенную часть задачи, хотя их глубина, широта охвата и уровень интеграции значительно различаются.
#1. Forcepoint Data Security Cloud: Лучшее решение в целом для корпоративной безопасности на базе ИИ
Forcepoint Data Security Cloud — единственная платформа, построенная на основе технологии «Self-Aware Data Security» — подхода, основанного на ИИ, который распознает конфиденциальную информацию в момент её создания, адаптируется к изменениям рисков и обеспечивает непрерывную защиту по всем каналам передачи данных.
В основе решения лежит AI Mesh — собственный механизм классификации компании Forcepoint, который обнаруживает и классифицирует структурированные и неструктурированные данные в облачных средах, приложениях SaaS, на конечных устройствах, в электронной почте, сетях и рабочих процессах с использованием искусственного интеллекта. Это не просто дополнительный уровень искусственного интеллекта — это фундамент, на котором построена вся платформа. В сочетании с поведенческой аналитикой и адаптивной оценкой рисков Forcepoint обеспечивает единую систему политик, которая устраняет фрагментацию, характерную для изолированных инструментов.
Ключевые возможности включают:
- Обнаружение и классификация в режиме реального времени с помощью AI Mesh в гибридных средах
- Адаптивная система предотвращения утечки данных (DLP), реагирующая на контекст, а не только на правила
- Управление состоянием безопасности данных (DSPM) для выявления и устранения уязвимостей данных до того, как они будут раскрыты в рамках рабочих процессов ИИ
- Встроенное обучение пользователей, благодаря которому безопасность становится фактором, способствующим работе, а не препятствием
- Единое покрытие для конечных устройств, веб-ресурсов, SaaS, электронной почты, сети и ИИ
Для руководителей служб безопасности, желающих понять, как именно DSPM способствует обеспечению готовности к внедрению ИИ, рекомендуется ознакомиться с материалом «Как DSPM обеспечивает безопасность ИИ» в дополнение к данному руководству.
Идеально подходит для: Предприятий и государственных организаций, управляющих конфиденциальными данными в сложных гибридных средах, которым требуется единая визуализация, адаптивное обеспечение соблюдения правил и масштабируемое обеспечение соответствия нормативным требованиям.
#2. Microsoft Purview
Microsoft Purview обеспечивает глубокую встроенную интеграцию с Microsoft 365, Azure и Teams, что делает его естественным выбором для организаций, уже использующих экосистему Microsoft. В этой среде его функции классификации данных и обеспечения соответствия нормативным требованиям отличаются высокой зрелостью.
Основные функции: Метки конфиденциальности, управление рисками, связанными с внутренними пользователями, менеджер по обеспечению соответствия, eDiscovery и аудит.
Идеально подходит для: Организаций, работающих преимущественно в средах Microsoft и стремящихся расширить механизмы управления и контроля соответствия.
Ограничения, которые следует учитывать: Эффективность решения значительно снижается за пределами стека Microsoft, что представляет собой существенный недостаток для организаций, использующих мультиоблачные или разнородные SaaS-среды.
#3. Palo Alto Networks Prisma CASB
Prisma CASB обеспечивает полную видимость использования облачных приложений, включая обнаружение «теневых» ИИ-решений. Решение интегрируется с более широкой платформой SASE от Palo Alto, что дает ему преимущество для организаций, уже использующих решения Palo Alto для обеспечения сетевой безопасности.
Основные функции: Обнаружение приложений, инспекция трафика (inline) и на базе API, классификация данных в облачных хранилищах, выявление теневых ИТ
Идеально подходит для: Организаций, уделяющих приоритетное внимание управлению облачными приложениями и уже инвестировавших в экосистему Palo Alto.
#4. Zscaler
Архитектура «нулевого доверия» Zscaler делает это решение идеальным для защиты веб-трафика и контроля доступа на сетевом уровне. Оно позволяет осуществлять встроенную проверку данных для трафика, проходящего через облачный прокси-сервер.
Ключевые функции: Сетевой доступ по модели «нулевого доверия» (ZTNA), облачный веб-прокси, система предотвращения утечки данных (DLP) для веб-трафика, управление приложениями с помощью ИИ.
Идеально подходит для: Организаций, ориентированных на «нулевое доверие» на сетевом уровне и контроль доступа сотрудников к веб-инструментам ИИ в масштабах всей организации.
#5. Cyera
Cyera — это облачная платформа для управления данными и рисками (DSPM), предназначенная для обнаружения и классификации данных в различных облачных средах. Она обеспечивает полную прозрачность в отношении местонахождения конфиденциальных данных, способов их раскрытия и действующих прав доступа.
Основные функции: Автоматический поиск данных в облаке, приоритизация рисков, анализ прав доступа, отчетность по соответствию нормативным требованиям.
Идеально подходит для: Служб безопасности, которым необходимо быстро провести инвентаризацию уязвимостей данных в облаке перед внедрением инструментов искусственного интеллекта или копилотов.
#6. Wiz
Wiz специализируется на обеспечении безопасности облачной инфраструктуры, при этом его сильной стороной является выявление ошибок в настройках, чрезмерных прав доступа и уязвимостей в различных облачных средах. Возможности решения в области защиты данных были расширены, но по-прежнему ориентированы на инфраструктуру.
Основные функции: Управление состоянием безопасности облачной среды (CSPM), управление уязвимостями, обнаружение секретных данных, сканирование инфраструктуры как кода.
Идеально подходит для: Команд инженеров по облачным технологиям и специалистов по безопасности, уделяющих основное внимание рискам, связанным с инфраструктурой, а не сценариям, связанным с передачей данных или поведением пользователей.
Типы решений в области безопасности на базе ИИ и когда их использовать
Понимание общей картины рынка не менее важно, чем оценка отдельных поставщиков. Безопасность на базе ИИ — это обширная область, и различные типы решений позволяют решать разные аспекты этой проблемы.
Система предотвращения потери данных (DLP) на базе ИИ проверяет запросы, загружаемые файлы и результаты, сгенерированные ИИ, на наличие конфиденциального контента — персональных данных, интеллектуальной собственности, данных, подпадающих под регулирование — и обеспечивает мгновенную блокировку, редактирование или маскировку таких данных. Используйте эту систему, если вашей приоритетной задачей является предотвращение попадания или утечки конфиденциальных данных через чат-интерфейсы с ИИ и инструменты SaaS. Узнайте больше о том, как это работает в контексте безопасности в эпоху генеративного ИИ.
Управление состоянием безопасности данных (DSPM) выявляет, классифицирует и оценивает риски, связанные с данными, чтобы ограничить уязвимость перед генеративным ИИ до того, как она станет проблемой. Основной сценарий использования: выявление «теневых» данных и корректировка средств контроля доступа до того, как при внедрении системы Copilot будут раскрыты данные, которые сотрудники не должны видеть. «Forcepoint DSPM специально разработан для этих целей.
Secure Web Gateway (SWG) / Cloud Access Security Broker (CASB) выявляет скрытое использование ИИ и обеспечивает соблюдение политик для отдельных приложений в браузерах и облачных средах. Используйте это решение, если вам необходимо контролировать, к каким инструментам ИИ сотрудники имеют доступ и какие данные они могут загружать в эти инструменты — в масштабах сотен приложений.
Доступ к сети по модели «нулевого доверия» (ZTNA) регулирует доступ к системам искусственного интеллекта на основе идентификационных данных, состояния устройства и сигналов о поведенческих рисках. Это предотвращает несанкционированную загрузку данных во внутренние или сторонние системы искусственного интеллекта, особенно со стороны удаленных сотрудников и подрядчиков.
Runtime Protection отслеживает работу развернутых ИИ-моделей на предмет аномалий, попыток взлома и небезопасных ответов. Используйте это решение при запуске клиентских ИИ-приложений или внутренних языковых моделей (LLM), чтобы гарантировать целостность моделей и безопасность генерируемого контента.
Шлюзы безопасности на базе ИИ выступают в качестве прокси-серверов при взаимодействии с большими языковыми моделями (LLM), фильтруя входные и выходные данные с целью защиты от внедрения вредоносных запросов, утечки данных и нарушений политик безопасности. Пример использования: безопасные прямые запросы API к моделям, таким как OpenAI или Anthropic, из внутренних приложений.
Как выбрать подходящие решения по безопасности на базе ИИ для вашего предприятия
Выбор подходящей платформы зависит от конкретной среды, профиля рисков и уровня зрелости вашей организации. Среди ведущих облачных решений по безопасности на базе ИИ отличительные черты заключаются не только в функциональных возможностях, но и в архитектуре. Вот на что следует обратить особое внимание.
1) Начните с обеспечения видимости данных, а не с их принудительного контроля.
Многие организации спешат прибегнуть к блокировке, не разобравшись, что именно они защищают. Если вы не знаете, где хранятся ваши конфиденциальные данные — в облачных хранилищах, на конечных устройствах, в приложениях SaaS или в рабочих процессах с использованием ИИ — вы не сможете разработать эффективную политику. В основу вашей системы должны лечь решения, обладающие мощными функциями управления данными (DSPM) и классификации.
2) Уделяйте приоритетное внимание точности, учитывающей особенности ИИ.
Традиционные классификаторы на основе регулярных выражений генерируют значительный шум в средах ИИ. Ищите платформы, использующие механизмы классификации, специально разработанные для ИИ (такие как AI Mesh), которые способны различать контекст — например, 16-значный номер в финансовом отчете и идентификатор продукта в таблице — без постоянных ложных срабатываний, которые изматывают вашу команду.
3) Требуйте отслеживания «теневого» ИИ.
Сотрудники используют инструменты ИИ независимо от того, одобрили вы их или нет. Ваше решение должно обеспечивать видимость сотен приложений ИИ, а не только тех, которые вы санкционировали. Если вы не видите, что происходит, вы не можете это контролировать.
4) Ищите решение, объединяющее DLP и DSPM в единой архитектуре.
Платформы, в которых процессы обнаружения и принудительного применения разделены, создают именно тот разрыв между видимостью и контролем, который вы стремитесь устранить. Единая архитектура, связывающая классификацию с принудительным применением — последовательно и по всем каналам — является тем архитектурным преимуществом, на которое следует обратить внимание.
5) Оцените глубину шаблонов по обеспечению соответствия.
Если ваша организация работает в условиях нескольких нормативных баз — GDPR, PCI DSS, HIPAA, CMMC — возможность применять готовые, поддающиеся аудиту политики по обеспечению соответствия значительно снижает операционную нагрузку на вашу команду.
6) Оцените интеграцию с экосистемой.
Оптимальное решение — это такое, которое совместимо с вашей существующей инфраструктурой управления идентификацией, системой SIEM и инфраструктурой конечных устройств. Прежде чем принимать окончательное решение, оцените, насколько легко платформа интегрируется с вашими системами управления доступом и идентификацией (IAM), инструментами ведения журналов и рабочими процессами обработки заявок.
Как успешно внедрить решения по безопасности на базе ИИ
Внедрение платформы безопасности на базе ИИ — это не разовое мероприятие, а поэтапный процесс. Вот как к этому следует подходить.
- Сначала оцените текущую ситуацию. Прежде чем настраивать какие-либо политики, проведите аудит использования «теневых» ИИ-решений, сопоставьте свои конфиденциальные данные с помощью DSPM и определите пользовательские профили с наибольшим риском — как правило, это инженерные, финансовые и коммерческие подразделения, имеющие широкий доступ к данным. Прежде чем определять приоритеты защиты, необходимо получить четкое представление о существующих уязвимостях. На странице Forcepoint, посвященной сценариям использования решений для ИИ-безопасности, этот подход рассмотрен более подробно.
- Разрабатывайте политики, основанные на оценке рисков, а не просто правила. Статические правила разрешения/блокировки быстро теряют свою эффективность в динамичных средах искусственного интеллекта. Создавайте политики с учетом классов данных, уровней риска пользователей и контекста поведения — и используйте готовые шаблоны обеспечения соответствия требованиям, чтобы ускорить этот процесс для типов данных, подпадающих под регулирование.
- Внедряйте решение поэтапно. Начните с групп, подверженных наибольшему риску, используя SWG и DLP, интегрируйте решение с вашими инструментами IAM и средствами защиты конечных устройств, а затем расширьте его за счет API-коннекторов для таких инструментов, как Microsoft Copilot и ChatGPT Enterprise. Не пытайтесь защитить всё сразу.
- Постоянно отслеживайте, настраивайте и адаптируйте систему. Создавайте информационные панели для отслеживания показателей, характерных для ИИ: заблокированные действия, аномальные модели использования, инциденты с высоким уровнем риска. Еженедельно анализируйте ложные срабатывания и соответствующим образом дорабатывайте классификаторы. Классификация данных — это не разовое мероприятие; она требует постоянной настройки по мере развития вашей среды данных.
- Осуществляйте межфункциональное управление. Создайте межкомандный совет по ИИ, в который войдут представители служб безопасности, юридического отдела, ИТ-отдела и отдела по обеспечению соответствия нормативным требованиям для регулярного пересмотра политик. Решения по безопасности ИИ не должны приниматься в изоляции. Организации, которые правильно подходят к этому вопросу, рассматривают его как фактор, способствующий развитию бизнеса, а не как простой контрольный пункт безопасности.
Обеспечьте безопасность данных во всей организации с помощью Forcepoint Data Security Cloud
Искусственный интеллект меняет способы передачи данных, механизмы возникновения рисков и скорость их эскалации. Устаревшие инструменты, основанные на статических допущениях, не успевают за этими изменениями — и разрыв между тем, что организации могут увидеть, и тем, что они могут контролировать, продолжает увеличиваться.
Forcepoint Data Security Cloud создан для устранения этого пробела. Опираясь на технологию AI Mesh, он обеспечивает единый процесс обнаружения, классификации и адаптивного контроля с помощью единой системы политик — благодаря чему специалисты по безопасности могут отслеживать местонахождение конфиденциальных данных, адаптироваться к меняющимся рискам и защищать эти данные повсеместно, не замедляя работу бизнеса.
Независимо от того, занимаетесь ли вы управлением «теневым» ИИ, внедряете системы ко-пилотов или укрепляете свою позицию перед аудитом на соответствие нормативным требованиям, Forcepoint предоставит вам необходимую прозрачность и контроль, чтобы вы могли уверенно двигаться вперед.
