Примечание: Это вторая статья из серии Forcepoint «Взгляд в будущее 2026», в которой представлены прогнозы и анализ развивающихся изменений в сфере кибербезопасности.
Технический долг ИИ стал одним из самых опасных и наименее понятных факторов риска для данных. Быстрое внедрение платформ ИИ ускоряет все упрощения: поспешные интеграции, устаревшие соединители, незапатченные конвейеры и отложенные решения по архитектуре.
Каждый из них незаметно расширяет поверхность атаки и снижает прозрачность данных. Системы искусственного интеллекта обрабатывают все больше данных, развиваются все быстрее и взаимодействуют со все большим количеством сред, что приводит к быстрому накоплению технического долга, который часто остается незамеченным до тех пор, пока не приводит к серьезному нарушению безопасности. В 2026 году это незаметное накопление станет причиной следующей волны уязвимости предприятий.
В отличие от традиционных программных стеков, платформы искусственного интеллекта и данных никогда не стоят на месте. Новые источники данных, меняющиеся модели доступа и быстро меняющиеся требования к соблюдению нормативных требований создают постоянное давление, заставляющее сначала отправлять, а потом исправлять. Это давление усугубляет проблемы в процессах обнаружения, классификации и управления, оставляя после себя неустойчивые соединители, монолитные компоненты и несогласованное покрытие.
Результатом является расширение круга «слепых зон». Конфиденциальные данные остаются неклассифицированными, разрешения теряют свою актуальность, а неправильные настройки сохраняются в течение многих лет. По мере накопления долгов видимость ослабевает, а вероятность незамеченного раскрытия данных возрастает. Организации, вступающие в 2026 год, должны будут признать и устранить этот скрытый риск, прежде чем он станет причиной их следующего нарушения безопасности.
Как технический долг приводит к нарушениям безопасности
Технический долг в платформах обнаружения и классификации данных часто проявляется в виде устаревших процессов, устаревших соединителей и неполного управления. Эти проблемы создают «слепые зоны» в управлении рисками, связанными с данными.
Например, когда организации переносят базы данных в облако без обновления средств контроля доступа или автоматизации обнаружения, конфиденциальные данные могут оставаться доступными в течение многих лет. Компания Toyota столкнулась с этой проблемой, когда неправильно настроенная облачная база данных оставила информацию о клиентах общедоступной в течение десятилетия, что стало прямым следствием устаревших методов миграции и недостаточного обнаружения и классификации.
Аналогичным образом, Decathlon раскрыл 123 миллиона записей из-за неправильной настройки базы данных Elasticsearch. Основная причина? Заброшенные коннекторы и недостаточное покрытие классификацией привели к тому, что открытые базы данных оставались незамеченными.
Эти реальные нарушения подчеркивают, как архитектурные упрощения и отложенные улучшения в области обнаружения данных могут привести к серьезным инцидентам в области безопасности.
Почему традиционные инструменты безопасности не могут справиться с рисками, связанными с данными
Традиционные инструменты безопасности, такие как брандмауэры, SIEM и средства защиты конечных точек, не предназначены для обнаружения тонких рисков, связанных с техническим долгом при обнаружении и классификации данных.
Этим инструментам не хватает видимости в следующих областях:
- Изменения прав доступа в режиме реального времени
- Эволюция схемы
- Открытые или неправильно настроенные базы данных
Это ограничение проявилось в инциденте с хранилищем Microsoft Azure Blob Storage в 2022 году, когда конфиденциальные данные были раскрыты из-за неправильной настройки и отсутствия автоматической классификации. Обычные инструменты мониторинга не смогли обнаружить утечку, поскольку не могли проверить конвейер обнаружения данных или выявить пробелы в управлении.
Без надежных и современных средств обнаружения и классификации технический долг создает невидимые уязвимости, которые не могут быть обнаружены даже самыми передовыми решениями в области безопасности.
Как DSPM помогает справиться с техническим долгом
Forcepoint Data Security Posture Management (DSPM) специально разработано для устранения рисков, связанных с техническим долгом ИИ:
- Автоматическое обнаружение и классификация
Обеспечивает инвентаризацию и классификацию всех источников данных, таких как облачное хранилище, базы данных, таблицы и столбцы, устраняя пробелы в видимости.
- Современные, поддерживаемые коннекторы
Уменьшает техническую задолженность за счет замены устаревших компонентов на коннекторы без состояния, которые легко обновляются.
- Мониторинг в реальном времени
Отслеживает изменения схемы, обновления разрешений и рискованные запросы, предупреждая команды до того, как проблемы усугубятся.
- Управление доступом
Выявляет чрезмерно открытый доступ к данным, открытый доступ и чрезмерные разрешения для своевременного устранения проблем.
- Гигиена учетных данных
Обеспечивает доступ с минимальными привилегиями и минимизирует уязвимость учетных данных во всех средах.
Эта технология дополнительно работает в тандеме с Forcepoint Data Detection and Response (DDR):
- DSPM обеспечивает постоянную видимость данных и корректировку положения
- DDR обеспечивает обнаружение и реагирование в режиме реального времени на фактические случаи утечки
Вместе они формируют комплексную стратегию защиты данных, которая согласовывает превентивные меры контроля (DSPM) с реактивной защитой (DDR).
Опережение технического долга ИИ в 2026 году
Чтобы опередить скрытый кризис кибербезопасности, вызванный техническим долгом ИИ в области обнаружения и классификации данных, организациям нужны:
Постоянная рефакторизация и модуляризация
Отчеты IBM «2024 и 2025 Cost of a Data Breach Reports» показывают, что организации с высокой сложностью систем – часто из-за накопленного технического долга – сталкиваются с затратами на устранение нарушений, которые на 25 % превышают средние показатели. Рефакторизация монолитных менеджеров сканирования и устаревших коннекторов в модульные, поддерживаемые микросервисы снижает как операционные риски, так и риски безопасности.
Инвестиции в автоматическое обнаружение
В отчете Verizon «2024 Data Breach Investigations Report» (Отчет о расследованиях утечек данных за 2024 год) было установлено, что более 80 % нарушений безопасности веб-приложений связаны с неправильной настройкой или использованием настроек по умолчанию – часто из-за того, что активы не были должным образом инвентаризированы или классифицированы. Внедрение автоматического непрерывного обнаружения обеспечивает видимость и управление в средах SQL, NoSQL и SaaS.
Приоритет доверия к данным
Исследование Forrester 2023 года показывает, что до 30 процентов активов, доступных по сети, не имеют надлежащей киберзащиты из-за неправильной настройки или недостаточного обнаружения. Предпочтение полной классификации таблиц по сравнению с выборочным анализом и четкое сообщение уровней достоверности классификации помогают избежать поверхностного охвата и гарантируют, что конфиденциальные данные, такие как PII, PCI и критически важные для бизнеса записи, будут точно идентифицированы и защищены.
Мониторинг эволюции схемы
В руководстве Gartner по качеству данных CMDB на 2024 год подчеркивается, что смещение схемы и неправильно настроенные облачные среды являются постоянными векторами атак. Автоматический мониторинг изменений схемы и разрешений (например, новых таблиц, удаленных столбцов, измененных ролей) позволяет в режиме реального времени обнаруживать риски и быстро их устранять.
Интеграция безопасности в DevOps
Forrester и IBM подчеркивают, что неизвестные активы и неотслеживаемые изменения схемы являются основными факторами, способствующими риску нарушения безопасности. Внедрение проверок безопасности и оценки технической задолженности в жизненный цикл разработки гарантирует, что управление идет в ногу с инновациями и ни один актив не остается без защиты.
Как пережить «тихий кризис»
Технический долг ИИ – это «тихий кризис» кибербезопасности, скрывающийся в платформах обнаружения и классификации данных. Если его не контролировать, он создает невидимые уязвимости, которые злоумышленники с удовольствием используют. Распознавая, устраняя и постоянно управляя техническим долгом, организации могут изменить свою позицию в области безопасности данных, превратив скрытые риски в видимые и применимые на практике знания.
Источник: AI Technical Debt: The Silent Cybersecurity Crisis
