27 августа 2026 / время чтения: 4 мин. / всего просмотров: 8

ИИ-безопасность становится реальностью. Российский бизнес на пороге новых киберрисков


К 2026 году ИИ стал частью управления бизнес-процессами. Вместе с многократным ускорением процессов в повседневность компаний вошли и новые киберугрозы. Расширение поверхности атак — ​от компрометации данных до манипуляции поведением моделей — ​требует от бизнеса перехода к стратегии ML SecOps.

Искусственный интеллект — ​это не линейный алгоритм. Именно из этой непрозрачности рождаются угрозы, которые невозможно закрыть привычными инструментами информационной безопасности.

Среди наиболее характерных для ИИ-систем атак можно выделить три основные категории. Первая — ​промпт-инъекции, когда пользователь пытается обойти встроенную логику модели с помощью хитро сформулированных запросов. Вторая — ​отравление данных, то есть намеренное внесение вредоносной информации в обучающую выборку модели. Третья — ​утечки через ответы, когда нейросеть в ходе обычного диалога неожиданно выдаёт конфиденциальные сведения компании, которые не должна была раскрывать.

Для ИИ-моделей угрозой является не код в привычном понимании, а смысл — ​семантика запроса и контекст диалога. Именно поэтому на первый план сегодня выходят так называемые ИИ-шлюзы, или AI Gateways, — ​новая архитектурная прослойка, которая должна выполнять функцию контрольно-пропускного пункта между миром корпоративных данных и вычислительной мощью нейросетей.

Отвечая на этот запрос рынка, компания AppSec Solutions представила собственное решение — ​AppSec.AIGate. Это файрвол, созданный специально для «общения» с искусственным интеллектом. AppSec.AIGate анализирует семантику и контекст обращения к модели.

Технически система работает как «умный посредник» — ​прокси-шлюз, встроенный между пользователем и языковой моделью. В режиме реального времени он проверяет каждый запрос, направленный к LLM, и каждый ответ, полученный от неё. Если пользователь пытается заставить модель нарушить корпоративную политику или если модель в ответ на, казалось бы, невинный вопрос вдруг начинает выдавать персональные данные клиентов, — ​AppSec.AIGate блокирует такое взаимодействие мгновенно, не дожидаясь, пока информация покинет периметр компании.

Отдельного внимания заслуживает встроенный модуль Anti-Evasion, отвечающий за защиту от попыток обхода ограничений. Злоумышленники непрерывно ищут способы «обмануть» встроенные фильтры безопасности модели.

Модуль Anti-Evasion в составе AppSec.AIGate работает как своего рода «детектор лжи»: он распознаёт попытки манипуляции моделью независимо от того, насколько изощрённой была формулировка, и не позволяет злоумышленнику взломать логику нейросети.

В отличие от файрволов для классического ПО, AppSec.AIGate анализирует не сам запрос, а контекст запроса, его семантику. То есть он анализирует, что пользователь хочет получить от модели и что он туда передаёт. Сервис предусматривает набор кастомных правил, настроенных с учётом внутренней политики компании, при которых запрос, содержащий определённые ключевые слова, будет заблокирован.

Отдельный специализированный модуль внутри системы отвечает за обнаружение и маскирование чувствительных данных, которые разработчики нередко неосознанно передают модели в процессе работы — ​тем самым система предупреждает возможные утечки ещё до того, как они произойдут.

Современные требования к масштабируемости учтены в самой конструкции продукта: решение AppSec Solutions позволяет не только защищать взаимодействие с моделью, но и управлять нагрузкой, поддерживая одновременную работу с несколькими моделями.

Программное обеспечение для защиты LLM-моделей от атак сегодня по праву можно назвать одним из самых ожидаемых продуктов на российском рынке кибербезопасности. Актуальность этой разработки подтверждается конкретными отраслевыми данными: в конце 2025 года Ассоциация ФинТех совместно с ГК Swordfish Security опубликовала совместное исследование, в выборку которого вошли крупнейшие компании финансового сектора. Согласно его результатам, 75% финтех-организаций отдельно выделили утечку конфиденциальных данных как ключевую угрозу безопасности при работе с ИИ.

Эти цифры показывают, что финансовая отрасль как один из наиболее чувствительных к утечкам данных секторов экономики особенно остро нуждалась в инструментах защиты ИИ-систем. Эпоха искусственного интеллекта в России уже наступила, и рынок кибербезопасности уже предлагает зрелые решения для его защиты.

Реклама. ООО «АППСЕК СОЛЮШЕНС», ИНН: 7726435251, Erid: 2Vfnxw2rKk7

Похожие статьи

Статья

Гонка за суперинтеллектом на распутье: инициативупо контролю над LLM встретили с подозрительностью и скепсисом

Статья

Отягощённое интеллектом. Сложности испытательной лаборатории при оценке защищённости программного обеспечения, разработанного с использованием ИИ

Статья

Атаки на извлечение обучающих данных. Почему нейросеть может «проболтаться» о том, чему её учили

Статья

«Доверие нельзя сертифицировать — его можно только построить». 11 вопросов после 11-го Certification Day

  1. 05 Как финансовым организациям защищаться от фрода с помощью технологии фингерпринта
  2. 06 ИИ против ИИ. Как искусственный интеллект меняет правила игры в кибербезопасности
  3. 07 Инциденты безопасности ИИ. Новые виды угроз, которые уже отслеживают в российских компаниях
  4. 08 Лучшие практики по организации работы SOC и VOC
  5. 09 Не вместо, а вместе. Как ИИ-платформы расширяют возможности банковского SOC
  6. 10 Безопасная аутентификация — фундамент защиты информационных систем
ИИ-ассистент BISонлайн
Привет! Я помогу разобраться в материалах журнала. Хотите, перескажу текущую статью за 20 секунд?
Рекомендую прочитать
«Как построить SOC в 2026»