Утечки корпоративных данных через нейросети, остающиеся вне рамок вступившего в силу 1 сентября 2026 федерального закона, заставляют российские компании пересматривать правила работы с искусственным интеллектом.
В частности, опрос, проведённый экспертами SuperJob, выявил, что каждый тринадцатый работодатель в стране уже ввёл полный или частичный запрет на использование ИИ. Однако единственным системным решением, как считают в компании НВБС, является локализация алгоритмов, то есть развёртывание языковых моделей внутри собственной ИТ-инфраструктуры.
Shadow AI (теневой ИИ — скрытое использование персоналом нейросетей) превратился в один из главных каналов утечки корпоративных данных. Отчёт IBM Cost of a Data Breach 2026 показывает: он замешан в 43% киберинцидентов — вдвое больше, чем годом ранее. Средний ущерб от эпизода уже достиг 4,99 млн долларов.
Острее всего риск проявляется в структурах, работающих с ПДн, и на объектах КИИ. При этом блокировки и ограничения действенными не являются: запреты снижают эффективность, но почти не влияют на способность и желание сотрудников соблюдать гигиену информационных потоков. Разработка собственных нейросетей с нуля требует колоссальных трудозатрат, компетенций, вычислительных ресурсов и многомиллионных вложений в серверную инфраструктуру, что далеко не всегда имеет экономический смысл. Выход — адаптация существующих базовых моделей под конкретную организацию через создание доверенного контура: корпоративные знания подключаются к ней извне, например, с использованием RAG-подхода, без встраивания документов в саму модель.
«Модель настраивается под текущие бизнес-процессы, в неё загружаются регламенты компании, сотрудникам она передаётся отрезанной от внешнего мира. Если дополнить её интеграцией с системами ИБ, где DLP контролирует обращение с чувствительной информацией, SIEM-система выявляет аномалии, а системы управления доступом определяют права сотрудников, она будет отслеживать попытки съёма сведений и поведение пользователей, — поясняет технический директор НВБС Дмитрий Антонюк. — При этом важно понимать: сама по себе оторванная от внешних источников нейросеть не "деградирует", однако, её информационный контекст со временем устаревает, потому нужны контролируемые механизмы, подпитывающие её свежими данными через «песочницу» — среду проверки источников и аудита обновлений. И ключевое — модель должна быть проверена на все недекларированные возможности. Для владельца она обязана быть полностью прозрачной».
Важно, что сам факт передачи сотрудником корпоративной информации во внешние ИИ-сервисы не образует самостоятельного режима ответственности. Ответственность по-прежнему определяется нормами о ПДн и коммерческой тайне.