Більшість переліків ризиків безпеки даних виглядають так само, як і п’ять років тому, а новий пункт про ШІ додається майже як запізніла думка. Такий підхід уже застарів. У 2026 році найризикованіші прогалини в більшості програм безпеки даних не завжди збігаються з тими, навколо яких керівники служб безпеки десятиліттями вибудовували заходи контролю. Сьогодні значна частина ризику походить від інструментів, які ніхто не схвалював, агентів, якими ніхто повністю не керує, а також від хмарної та SaaS-інфраструктури, яка зростала швидше, ніж розвивалися більшість політик.
У цьому переліку розглядаються сім найважливіших ризиків безпеки даних, з якими організації стикаються у 2026 році: від давно відомих проблем, які, як і раніше, є причиною більшості витоків, до ризиків, пов’язаних зі штучним інтелектом (ШІ), що змінюють підхід команд безпеки до доступу, ідентифікації та розкриття даних. Щодо деяких із цих ризиків уже існують досконалі програми. Інші, особливо ризики, характерні для ШІ, все ще визначаються в режимі реального часу.
1. Інсайдерський ризик
Інсайдерський ризик залишається одним із найбільш стабільно недооцінених ризиків безпеки даних, частково тому, що він рідко виглядає як атака. Більшість випадків розкриття даних, пов’язаних з інсайдерами, відбувається не через зловмисні дії суб’єкта. Він виникає, коли співробітник надає надмірно широкий доступ до файлу, копіює конфіденційні дані не в той інструмент або обходить незручний робочий процес, щоб швидше виконати завдання. Згідно зі звітом IBM «Cost of a Data Breach» за 2025 рік, інциденти за участю зловмисних інсайдерів обходилися в середньому в 4,92 млн доларів за один витік, тоді як інциденти, спричинені помилками інсайдерів, коштували в середньому 3,62 млн доларів, а на їх виявлення та стримування йшло в середньому понад 200 днів; детальніше про це йдеться в посібнику Forcepoint щодо інсайдерських ризиків.
Генеративний ШІ ще більше посилив цей ризик. Коли співробітник вводить договір або запис про клієнта в ШІ-інструмент, зазвичай це відбувається без злого умислу. Ризик полягає в тому, куди ці дані потраплять далі, як вони будуть зберігатися і чи не будуть вони в кінцевому підсумку використовуватися для навчання моделі, яку організація не контролює.
2. Неправильна конфігурація хмарного середовища та розширення прав доступу
Більшість випадків витоку хмарних даних починається не зі складної атаки. Усе починається з хмарного сховища, залишеного відкритим, політики доступу, яку не було посилено після завершення проєкту, або налаштувань дозволів, які непомітно втратили своє первісне призначення. Неправильно налаштовані хмарні сховища та надмірно широкі політики доступу залишаються одними з найпоширеніших джерел ненавмисного розкриття даних, і проблема поглиблюється в міру того, як організації розподіляють конфіденційні дані між дедалі більшою кількістю хмарних платформ, SaaS-додатків та інструментів ШІ, ніж більшість команд безпеки здатні відстежувати вручну.
Тут важливо розрізняти знання про те, що інфраструктура налаштована неправильно, та розуміння того, які дані фактично розкриті всередині неї. Інструмент управління станом безпеки хмари (CSPM) може виявити відкритий контейнер. Але він не може повідомити команді з безпеки, чи містить цей контейнер клієнтську базу даних або папку з маркетинговими матеріалами. Саме цю прогалину покликане усунути управління станом безпеки даних (DSPM), і детальніше ця тема висвітлена в посібнику Forcepoint щодо найкращих практик безпеки хмарних даних.
3. Ризики, пов’язані з регулюванням та дотриманням нормативних вимог
Ризики, пов’язані з дотриманням нормативних вимог, у 2026 році виглядають інакше, ніж навіть два роки тому, головним чином тому, що наслідки стали особистими. Регулюючі органи дедалі частіше покладають пряму відповідальність за порушення нормативних вимог на ради директорів та керівників, а не лише на організацію в цілому. Цей зсув перетворює дотримання нормативних вимог із формальної процедури на реальний бізнес-ризик із прямою загрозою для керівництва.
Окрім усталених нормативних рамок, таких як GDPR, HIPAA та CMMC, організаціям тепер доводиться враховувати нову хвилю регулювання, орієнтовану на ШІ. Інструменти генеративного ШІ створюють нові вектори розкриття даних, які традиційні програми забезпечення відповідності вимогам не були розраховані на виявлення, оскільки передача співробітником даних, що підлягають регулюванню, до системи ШІ створює прогалину в комплаєнсі, абсолютно не схожу на традиційну передачу даних. У посібнику Forcepoint щодо дотримання вимог безпеки даних пояснюється, як перетинаються ці нормативні рамки та де впровадження ШІ створює нові прогалини.
4. Втрата даних через людські помилки та прогалини в резервному копіюванні
Не кожен ризик для безпеки даних пов’язаний із зловмисником. Деякі з найбільш руйнівних інцидентів трапляються через лист, надісланий не тому адресату, перезаписаний файл або процес резервного копіювання, який непомітно перестав працювати за кілька місяців до того, як хтось це помітив. Такі інциденти не часто потрапляють у заголовки новин, але операційні збитки, включаючи втрачені записи, зупинені бізнес-процеси та прогалини у дотриманні нормативних вимог, можуть зрівнятися зі збитками від навмисного витоку.
Ризик зростає, коли процеси створення резервних копій та відновлення перевіряються лише після того, як щось уже пішло не так. Організації, які ставляться до перевірки резервних копій як до регулярної дисципліни, а не як до другорядного питання аварійного відновлення, набагато краще підготовлені до швидкого відновлення, коли людська помилка неминуче трапиться. Практичні кроки включають розділення середовищ резервного копіювання та виробничих середовищ, регулярну, а не реактивну перевірку процесів відновлення, а також застосування тієї ж класифікації даних, що використовується в політиці безпеки, до визначення пріоритетності резервного копіювання, щоб найбільш конфіденційні дані відновлювалися найшвидше.
5. Фішинг та витік даних із використанням облікових даних
Фішинг залишається найпоширенішим джерелом інцидентів у сфері безпеки даних, а приманки стають дедалі переконливішими. Дослідницька команда Forcepoint X-Labs нещодавно виявила недавню кампанію з імітацією Dropbox, під час якої зловмисники використовували переконливу PDF-приманку для викрадення облікових даних; це нагадування про те, що навіть відомі та надійні платформи можуть слугувати ефективним прикриттям для викрадення облікових даних.
Фішинг залишається постійною загрозою для безпеки даних, а не просто проблемою розповсюдження шкідливого ПЗ, через те, що відбувається після кліка. Один скомпрометований пароль або набір облікових даних може надати зловмиснику такий самий доступ, як і у легітимного співробітника, тому подальше розкриття даних часто виглядає ідентично інциденту з інсайдерським ризиком доти, доки не буде проведено розслідування. Саме це перетинання пояснює, чому для виявлення ексфільтрації на основі облікових даних потрібні механізми, які відстежують поведінку та переміщення даних, а не лише вхідні повідомлення.
6. «Тіньовий» ШІ та неконтрольований ШІ у схвалених додатках
«Тіньовий» ШІ зазвичай описують як проблему несанкціонованих інструментів: співробітники реєструються у споживчому ШІ-додатку, про який команда з безпеки ніколи не чула. Це реальна проблема, але лише половина ризику. Більш серйозною «сліпою зоною» для більшості організацій у 2026 році є ШІ, який уже працює всередині інструментів, явно схвалених ІТ-відділом. Copilot, Salesforce Einstein та аналогічні функції ШІ, вбудовані в дозволені SaaS-платформи, можуть виводити дані за межі їхніх початкових кордонів доступу одразу після увімкнення, оскільки функція ШІ успадковує всі дозволи, які вже були у базової платформи.
У цьому й полягає різниця між схваленим і керованим. Інструмент може бути повністю схвалений ІТ-відділом і при цьому працювати без політики, яка визначає, які дані він може бачити, узагальнювати або використовувати для дій. Щоб усунути цю прогалину, необхідне управління, яке слідує за самими даними, а не лише за переліком схвалених додатків.
Сторона тіньового ШІ, пов’язана з несанкціонованими інструментами, також залишається важливою. Використання співробітниками інструментів ШІ в особистих облікових записах, поза межами корпоративної видимості, залишається одним із джерел неконтрольованого розкриття даних, що найшвидше зростає. У посібнику Forcepoint щодо рішень у сфері безпеки ШІ розглядається, як технології брокера безпеки доступу до хмари (CASB) та DSPM спільно виявляють таке несанкціоноване використання.
7. Агентний ШІ та нова проблема доступу до даних
Агентний ШІ створює нову категорію ризиків для безпеки даних, з якою більшість існуючих програм не розраховані справлятися: нелюдський суб’єкт, здатний самостійно читати, генерувати та переміщувати дані без сеансу, який команда безпеки могла б відстежувати так само, як вхід людини в систему. ШІ-агент може витягти дані з CRM, узагальнити їх і передати це резюме іншому агенту — і все це без запуску перевірки доступу, яку викликали б дії людини-співробітника.
Ризик полягає не обов’язково в тому, що агенти діють зловмисно. Проблема в тому, що їм часто за замовчуванням надають широкий доступ, і лише деякі організації поширили свою політику безпеки даних на взаємодію агентів з даними з такою ж суворістю, як і на взаємодію людей з даними.
Forcepoint X-Labs нещодавно промоделювала повну компрометацію інфраструктури ШІ, продемонструвавши, як надмірно вільно налаштований ШІ-помічник може розкрити облікові дані, що потім призводить до компрометації конвеєра моделі та, зрештою, до ризику витоку даних — і все це без спрацьовування жодного традиційного сповіщення про порушення безпеки. Та сама проблема з обсягом доступу актуальна навіть без активного зловмисника: питання, яке має ставити кожна організація, що впроваджує агенти, полягає не лише в тому, що агент може зробити у разі компрометації, а й у тому, що йому вже дозволено робити.
Як подолати розрив між виявленням ризику та його запобіганням
Сім ризиків із цього переліку мають дуже різні першопричини, зокрема людські помилки, регуляторний тиск, крадіжку облікових даних та системи штучного інтелекту, яких ще три роки тому не існувало в більшості стеків безпеки. Їх об’єднує спільна точка відмови: організації часто можуть бачити, що ризик існує, задовго до того, як вони дійсно зможуть щось із ним зробити. Саме в цьому розриві між видимістю та контролем відбувається більша частина збитків.
Підхід Forcepoint до безпеки даних базується на безпосередньому усуненні цього розриву. Self-Aware Data Security знає, де знаходяться конфіденційні дані в момент їх створення, адаптується у міру зміни ризику та застосовує послідовний захист скрізь, куди переміщуються ці дані, включаючи інструменти штучного інтелекту, агентів та хмарні платформи, які змінюють сам характер виникнення ризиків.
Джерело: Data Security Risks in 2026: From Insider Threats to Agentic AI
