Безопасность генеративного ИИ: как справиться с рисками OWASP LLM Top 10 с помощью Forcepoint AI Data Security

Активное внедрение генеративного искусственного интеллекта (GenAI) и больших языковых моделей (LLM) открывает новые возможности для бизнеса, но одновременно создает серьезные риски для защиты информации. Компания Forcepoint, один из мировых лидеров в области кибербезопасности, акцентирует внимание на необходимости системного контроля за взаимодействием сотрудников с ИИ-сервисами.

Для систематизации главных угроз международное сообщество OWASP сформировало рейтинг OWASP Top 10 for LLM Applications. Без надежного инструментария контроля использование GenAI может привести к утечкам интеллектуальной собственности, персональных данных (PII) и нарушениям регуляторных норм. Forcepoint предлагает комплексное решение Forcepoint AI Data Security, позволяющее компании безопасно использовать преимущества инноваций.

Главные угрозы безопасности при работе с LLM по версии OWASP

Применение ИИ-моделей в корпоративной среде создаёт специфические уязвимости, которые невозможно перекрыть стандартными средствами защиты:

• LLM01: Prompt Injection (Внедрение операторов): манипуляция промптами (прямая или косвенная) с целью обойти внутренние ограничения модели и заставить её выполнить нежелательные действия.
• LLM02: Sensitive Information Disclosure (Раскрытие чувствительной информации): случайная или преднамеренная передача в публичные ИИ-сервисы конфиденциальных данных, исходного кода, финансовых отчётов или PII.
• LLM03: Supply Chain Vulnerabilities (Уязвимости цепочки поставок): риски, связанные с использованием сторонних обучающих наборов данных, сторонних моделей, плагинов и устаревших библиотек.
• LLM04: Data and Model Poisoning (Отравление данных и моделей): умышленная модификация обучающих данных или процессов точной настройки (fine-tuning) для создания скрытых уязвимостей или искажения результатов.
• LLM05: Improper Output Handling (Ненадлежащая обработка выходных данных): отсутствие проверки и фильтрации ответов модели перед их передачей другим системам, что может привести к XSS, SQL-инъекциям или выполнению произвольного кода.
• LLM06: Excessive Agency (Избыточные полномочия): предоставление ИИ-моделям и плагинам слишком широких прав на выполнение действий в корпоративных системах без надлежащего подтверждения человеком.
• LLM07: System Prompt Leakage (Утечка системных промптов): компрометация внутренних системных инструкций (system prompts), которые могут содержать коммерческую тайну или алгоритмы работы программы.
• LLM08: Vector and Embedding Weaknesses (Уязвимости векторных баз данных): ненадлежащая защита векторных представлений (embeddings) и баз данных, что может привести к утечке контекстной информации.
• LLM09: Misconfiguration and Rogue AI (Неправильная конфигурация и неконтролируемый ИИ): ошибки в настройках безопасности среды выполнения ИИ или появление незащищённых "теневых" моделей (Shadow AI).
• LLM10: Model Theft (Кража моделей): несанкционированный доступ, извлечение с помощью специальных запросов или экспорт эксклюзивных моделей и обучающих наборов данных.

Организации не должны выбирать между внедрением искусственного интеллекта и обеспечением кибербезопасности. Ключ к успеху — умный контроль данных в реальном времени.

Как Forcepoint AI Data Security решает проблематику безопасности ИИ

Решение Forcepoint AI Data Security разработано для защиты чувствительных данных на всех этапах их взаимодействия с веб-сервисами, облачными приложениями и ИИ-инструментами (ChatGPT, Claude, Copilot и др.).

Автоматический мониторинг и предотвращение утечек (DLP для ИИ)

• Точный контекстный анализ: использование запатентованных алгоритмов точной идентификации данных (EDM) и машинного обучения для блокировки передачи конфиденциальных файлов в ИИ-промптах.
• Защита в реальном времени: автоматическое обнаружение PII, коммерческой тайны и исходного кода при вводе в текстовые поля публичных ИИ-чатов.

Видимость и контроль использования (AI Governance)

• Обнаружение Shadow AI: полная видимость того, какие именно ИИ-сервисы используют сотрудники, и какие объемы данных туда передаются.
• Гибкие политики доступа: возможность разграничить права использования GenAI в зависимости от ролей пользователей и уровня критичности данных.

Адаптивная защита с учетом поведения пользователей

• Поведенческий анализ (Risk-Adaptive Protection): динамическое изменение строгости политик безопасности на основе уровня риска конкретного пользователя.
• Обучение сотрудников: выявление нежелательных действий и отображение подсказок, объясняющих риски передачи корпоративных данных.

Сравнение подходов к защите данных при работе с ИИ

Традиционные DLP и Web Security

• Фокус: блокировка веб-сайтов или стандартных файлов (PDF, Docx) по базовым шаблонам.
• Ограничения: не способны распознавать чувствительный контекст внутри подсказок (prompts) и предсказывать риски, связанные со спецификой LLM.

Forcepoint AI Data Security

• Фокус: глубокий анализ текста промптов, контекста данных и поведения пользователя в реальном времени.
• Преимущество: позволяет безопасно разрешать использование GenAI, блокируя только небезопасные действия без остановки работы сотрудников.

Почему стоит внедрять решения Forcepoint вместе с Softprom

Компания Softprom является официальным дистрибьютором Forcepoint. Мы оказываем полный спектр услуг по выбору, тестированию и развертыванию систем защиты данных.

• Экспертиза: сертифицированные специалисты Softprom помогут настроить политики безопасности под стандарты вашей организации.
• Пилотные проекты (PoC): бесплатное тестирование Forcepoint AI Data Security в реальных условиях вашей инфраструктуры.
• Поддержка: техническое сопровождение на всех этапах проектирования и эксплуатации решения.