Не хакер, а Марина из бухгалтерии: анатомия теневого ИИ

Почему запреты на нейросети не работают, какую часть риска способен контролировать NGFW и где проходит граница возможностей Traffic Inspector Next Generation.

В 2023 году Samsung ограничила использование публичных генеративных ИИ-сервисов на корпоративных устройствах и во внутренней сети, после того как несколько сотрудников передали в ChatGPT исходный код и материалы внутреннего совещания. Прошло три года, метод не изменился ни на йоту: по данным опроса hh.ru и Touch Instinct, сегодня 26% российских работников регулярно применяют нейросети в работе, ещё 35% — время от времени. 

Как эксперт по информационной безопасности скажу прямо: за это время не хакеры научились взламывать компании эффективнее. Это сотрудники научились выносить данные быстрее, чем служба ИБ успевает моргнуть.

Что произошло: история одной зарплатной таблицы

Представим типичный сценарий. Марина из бухгалтерии искренне хотела как лучше. Ей нужно было быстро посчитать премии по итогам квартала, а формулы в Excel почему-то не сходились третий час подряд. Она открыла чат-бот, вставила таблицу целиком (с фамилиями, окладами и премиальными коэффициентами) и попросила «просто перепроверить цифры». Бот справился за одиннадцать секунд. Проблема в том, что теперь содержимое этой таблицы обрабатывается ещё и на инфраструктуре стороннего сервиса — по его правилам, а не по правилам компании.

Никто не взламывал периметр. Никто не фишинговал Марину. Она просто хотела быстрее закрыть квартал и передала зарплатную ведомость туда же, куда миллионы людей ежедневно передают договоры, куски исходного кода, стенограммы совещаний и клиентские базы. Этому явлению даже дали отдельное имя — теневой ИИ, Shadow AI: неофициальное, неподконтрольное ИТ-службе использование публичных нейросетей для рабочих задач. И это уже не гипотетический риск: по данным «Информзащиты», к июлю 2026 года 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связывали инциденты с использованием ИИ-инструментов вне утверждённых процессов. Годом ранее таких было около 12%. А по результатам анализа трафика 150 организаций, проведённого ГК «Солар», объём конфиденциальной информации, передаваемой сотрудниками в публичные нейросети, за 2025 год вырос в 30 раз.

Почему запреты не работают

Смешное (точнее, горько-смешное) здесь то, что классический запрет не работает вообще. Компания может заблокировать домены публичных ИИ-сервисов на рабочих устройствах, но сотрудник всё равно способен открыть чат-бот на личном смартфоне или сфотографировать рабочий экран. Запретить инструмент приказом легко. А вот то, что происходит с данными дальше, компания больше не контролирует. С момента отправки содержимое покидает корпоративный контур и обрабатывается на инфраструктуре стороннего сервиса.

Шесть практических правил цифровой гигиены

Вот что реально стоит взять в привычку. Без нравоучений, просто как гигиену рук перед едой.

1. Относитесь к полю ввода чат-бота как к письму незнакомцу, а не к внутреннему чату компании. Всё, что там оказалось, покинуло периметр организации в момент отправки, вне зависимости от того, что написано в пользовательском соглашении сервиса.
2. Замените реальные данные на синтетические до того, как формулируете запрос. Нужно проверить формулу в зарплатной таблице? Оставьте структуру и логику, поменяйте фамилии на «Сотрудник 1, 2, 3» и суммы на условные. Результат для бота будет тем же, а для утечки — принципиально другим.
3. Если в компании нет письменной политики использования ИИ, считайте умолчание запретом, а не разрешением. По данным ГК «Солар», около 60% исследованных организаций до сих пор не формализовали такие правила. Отсутствие политики — не индульгенция, а просто пробел, который вам не стоит закрывать собой.
4. Отдельно помните про персональные данные. Передача ФИО, паспортных данных, адресов клиентов или сотрудников в зарубежный ИИ-сервис может представлять собой трансграничную передачу персональных данных по 152-ФЗ. Одного «мне просто нужно проверить документ» недостаточно: организации требуется законное основание обработки, соблюдение требований локализации и, до начала деятельности по трансграничной передаче, отдельное уведомление Роскомнадзора. Такие решения принимает оператор персональных данных в рамках установленных процедур, а не сотрудник в момент отправки запроса.
5. Не запрещайте инструмент, предложите замену. И начните с инвентаризаций, а не с приказа. Если сотрудникам нужна нейросеть для работы, а официального решения нет, они всё равно найдут способ. Первый практический шаг — не корпоративная нейросеть, а видимость: NGFW на интернет-шлюзе, например Traffic Inspector Next Generation, показывает, какие ИИ-сервисы и домены используются из сети, кем и как часто, и позволяет применить политику доступа по пользователям и группам. Дальше уже можно осмысленно решать, что разрешить, а что заменить корпоративным аналогом.
6. Проверяйте расширения браузера с приставкой «AI» так же, как обычный установочный файл. Многие из них запрашивают доступ к содержимому всех открытых страниц, а значит, потенциально видят то же, что видите вы, включая рабочую почту и внутренние системы.

Что может и чего не может NGFW

Здесь важна честность, а не красивые обещания. NGFW, включая Traffic Inspector Next Generation, — это глаза на сетевом шлюзе: он покажет обращения к известным доменам ИИ-сервисов, применит правила доступа, проанализирует доступную ему часть трафика и сохранит данные для расследования. При настроенной TLS-инспекции шлюз может анализировать и расшифрованный HTTPS-трафик, но это не превращает его в DLP-систему: он не сможет надёжно определить, где в запросе находится коммерческая тайна, персональные данные или безобидный рабочий текст. За это отвечают другие слои: DLP — за содержание, MDM и EDR — за устройства, SIEM — за расследование постфактум. NGFW — не замена всей архитектуре безопасности, а тот уровень, с которого обычно начинают, потому что он первым отвечает на простой вопрос: а что вообще происходит в сети прямо сейчас.

Мы всю жизнь учили одну простую поговорку: не выноси сор из избы. Никто не предупредил, что теперь избу можно вынести одним аккуратным копипастом — без злого умысла, без взлома, просто потому что так быстрее закрыть квартал. Марина, конечно, собирательный образ — но именно так сегодня может выглядеть один из наиболее незаметных путей передачи корпоративных данных за пределы контролируемого контура. Разница между «теневым ИИ» и обычным удобным инструментом не в самой нейросети, а в том, видит ли служба ИБ, что происходит на сетевом шлюзе, и есть ли у сотрудника легальный способ получить ту же скорость, не вынося данные за периметр. Вопрос лишь один: если бы Марина сегодня открыла чат-бот с рабочей таблицей — вы бы узнали об этом в моменте, или только после того, как кто-то опубликует отчёт об очередной утечке?

Источники и материалы по теме

• ИИ-компетенции будущего: каждый четвёртый сотрудник в России уже использует нейросети на работе, CNews, по данным исследованияhh.ru и Touch Instinct (2700 соискателей, 140 работодателей).
• Каждая пятая утечка данных связана с теневым использованием ИИ, CNews со ссылкой на «Информзащиту», июль 2026.
• Из российских компаний утекло через ИИ-сервисы в 30 раз больше данных, чем в прошлом году, CNews, по данным анализа трафика 150 организаций от ГК «Солар».
• Samsung bans use of A.I. like ChatGPT for employees after misuse of the chatbot, CNBC, май 2023.
• Статья 12, Федеральный закон № 152-ФЗ "О персональных данных", КонсультантПлюс, действующая редакция.

Экспертная серия "Отдел здорового недоверия Смарт-Софт"

Другие материалы серии "Отдел здорового недоверия Смарт-Софт"

1. ИИ не кусается. Кусаются его права доступа
2. Доверяй, но проверяй: как ИИ создает новые риски информационной безопасности
3. 10 проверок перед использованием кода и данных, созданных ИИ

Протестируйте бесплатно