Ошибки ИБ-отделов в 2025 году при применении LLM в компании

AI и LLM: скорость, цена и новая ответственность безопасности

Интеграция LLM в эксплуатацию и безопасность перестала быть экспериментом — это инструмент ускорения и снижения когнитивной нагрузки. Но чем быстрее мы внедряем LLM, тем заметнее становится слабое звено — безопасность. В 2025 году ИБ-отделы все еще допускают критические ошибки: делятся логами с внешними сервисами, используют общие токены, не маскируют данные. Прежде чем говорить об ошибках, посмотрим, что уже реально дают LLM-компоненты бизнесу и ИБ-командам:

• Скорость. Анализ логов сокращается с часов до минут, MTTR падает на 30–40 %.
• Нагрузка. До 70 % ложных обращений отсекаются автоматически, высвобождая экспертов.
• Документирование. Отчеты, карточки инцидентов и SLA-формы формируются мгновенно.
• Устойчивость. Система сохраняет контекст, а не только события.

Даже при затратах на серверы и лицензии эффект эквивалентен 1,5–2 ставкам инженеров — и достигается без потери управляемости. Но чем выше скорость, тем строже должна быть рамка безопасности: LLM видит все, что ему показывают.

Ошибки и последствия

Главная ошибка 2025 года — воспринимать LLM как «умного помощника», а не как инфраструктуру обработки данных и идентичностей. Типовыми сбоями являются:

• боевые выгрузки попадают в обучение или тест;
• общие токены и учетки без ротации;
• промпты содержат персональные данные и фрагменты кода;
  
• нет фильтрации контекста и разделения ролей;
• используются внешние API без шифрования и аудита.

Разработка

Команды тестируют LLM на боевых выгрузках — в сессиях оказываются не только персональные данные, но и фрагменты кода, конфигурации, скрипты миграций, SQL-запросы и ключи API.

Эти артефакты легко становятся публичными: так, в 2025 году тысячи чатов ChatGPT, помеченных пользователями как «shareable», были проиндексированы Google и Bing — с фрагментами кода, перепиской и внутренними инструкциями.

Подобные случаи показывают: утечка через LLM — это не только риск ПДн, но и раскрытие архитектуры продукта.

Эксплуатация

Инженеры эксплуатации используют LLM для генерации скриптов и анализа логов, не замечая, что в промптах содержатся внутренние IP, имена сервисов и конфигурации. Prompt-инъекция способна извлечь токены мониторинга или переменные окружения — и дать атакующему легальный доступ.

Кейс: аварийная выгрузка логов в облако

Во время инцидентов эксплуатация часто действует «по горячему» — выгружает логи в публичные облака или подключает внешние LLM-сервисы (ChatGPT, Copilot, API). В логах при этом оказываются внутренние адреса, конфигурации, фрагменты кода, ключи и данные клиентов.

Весной 2025 года несколько финтех- и SaaS-компаний потеряли инфраструктурные данные именно так: при сбое техподдержка отправляла архивы логов во внешние модели без маскировки. В результате в открытом доступе оказались цепочки вызовов микросервисов, параметры подключения к БД и реальные ID клиентов. Этот кейс показал: скорость без встроенной защиты превращается в канал утечки, а ответственность здесь лежит не на людях, а на архитектуре.

ИБ-подразделения

Попытка «все запретить» дает обратный эффект — сотрудники продолжают пользоваться ИИ скрытно, без аудита и контроля. Возникает теневой контур, где риски уже не видны.

Читайте также

Управляем складом. Обзор WMS-систем для СМБ и госсектора

IT-World расскажет, как правильно подобрать WMS-систему для компаний разного масштаба — от малого бизнеса до государственных предприятий. Обзор поможет сориентироваться в ключевых типах решений: от простых облачных сервисов до мощных корпоративных платформ и специализированных продуктов для госсектора. Узнайте, на что обратить внимание, чтобы автоматизировать складские процессы и повысить их эффективность.

Риски и нейтрализация

Вместе с ростом эффективности LLM-компоненты принесли и новые уязвимости. Чтобы использовать их безопасно, важно понимать ключевые риски и способы их нейтрализации.

Риск 1. Утечка данных и кода

В сессиях оказываются конфиги, SQL-запросы, ключи API — фактически карта инфраструктуры.

Риск 2. Компрометация токенов

Prompt-инъекция или уязвимость SDK позволяет вытянуть ключ и зайти в систему «как свой».

Риск 3. Провайдер как угроза

Владелец облачной модели видит контексты и метаданные; при злонамеренном использовании это вектор атаки.

Риск 4. Непрозрачность и зависимость

Неясно, где физически обрабатываются данные и кто имеет к ним доступ.

Как нейтрализовать:

• локальные инстансы моделей — YaGPT, GigaChat, FRED AI, а также закрытые контуры GPT-4 Enterprise/Private Deployment на собственных серверах или в суверенном облаке;
• фильтрация промптов и контента через policy-gateway;
• раздельные ключи и временные токены;
  
• маскирование боевых данных по умолчанию;
• контроль цепочки поставки (SBOM/AIBOM) и red-teaming перед релизом.

Эталонная архитектура: безопасный ИИ-контур

Для того чтобы снизить риски и сохранить скорость внедрения, безопасность должна быть не надстройкой, а частью архитектуры. Ниже — принципы построения эталонного ИИ-контура, в котором защита встроена в каждый уровень системы.

1. Локальные модели

Разворачиваются в изолированных VPC- или on-prem-контурах; доступ по mTLS и OIDC; все модели (YaGPT, GigaChat, FRED AI, GPT-4 Private) подписаны и версионированы.

2. Policy-gateway

Фильтрует промпты, удаляет токены и PII, блокирует опасные цепочки; журналирует все запросы для аудита.

3. Разделенные хранилища логов и событий

Трехуровневая схема доступа:

• Технический слой. Оперативные логи в ClickHouse/PostgreSQL Pro/РЕДБД, фильтрация через Kafka и РЕДАгент; PII маскируются «на лету».
  
• Информационный слой. Обезличенные события для аналитики и обучения LLM (псевдонимизация через КриптоПро CIPF или DLP-Masker). • 
• Безопасный слой. Зашифрованные сырые данные, доступ только по SR-процедуре (break-glass) с аудитом и временным токеном.

Маскирование производится на уровне агента, до попадания в брокер. Поля PII заменяются на необратимые идентификаторы, чтобы LLM-агенты сохраняли контекст без реальных значений.

Читайте также

Артем Калашников: «Уровень защиты определяется самым слабым звеном»

В информационной безопасности больше нет внутренних тем. От зрелости подрядчиков до поведения сотрудников — все напрямую влияет на устойчивость бизнеса. Компании выстраивают доверие внутри экосистем, ищут баланс между контролем и удобством, осторожно пробуют ИИ и пересматривают отношение к open source. Известный эксперт по кибербезопасности Артем Калашников объясняет IT-World, почему ИБ должна проектироваться вместе с бизнесом, что мешает автоматизировать контроль и как культура становится реальным инструментом, а не лозунгом.

4. Emergency Mode

При аварии включается аварийный профиль: разрешен доступ к техническим логам определенного сервиса; все действия фиксируются и закрываются после восстановления.

5. Инцидент-менеджмент

Потоки «авария» и «инцидент безопасности» разделены; дежурная связка эксплуатации и ИБ; все сессии и доступы записываются.

6. Метрики зрелости

• MTTR с ИБ ≤ +15 % к базовому;
• 100 % маскирование боевых логов;
• автоматическая ротация ключей ≤ 30 дней;
• 0 утечек через внешние LLM.

Требования к ИБ нового типа

По моему мнению, важно сразу оговориться: речь идет об идеальном контуре ИБ — о целевом состоянии, к которому стоит стремиться. Такой контур сегодня редкость, но именно он задает направление зрелости отрасли. ИБ будущего — не надстройка, а ткань бизнеса, вплетенная в процессы, продукты и управленческие решения. Она не тормозит — она удерживает систему в равновесии между скоростью, ответственностью и доверием. Определим главные требования к ИБ нового типа.

1. Безопасность как слой архитектуры

ИБ — не «служба контроля», а архитектурный слой, на котором держится доверие. Она формирует границы среды, где можно действовать быстро, не разрушая систему. Зрелая безопасность проектирует маршруты, по которым бизнес движется безопасно сам — без ручных разрешений и «бумажных согласований». Это не отдельный «блок» в оргструктуре, а часть инженерного ландшафта, встроенная в саму логику работы.

2. Встроенность в производственный поток

Безопасность должна быть частью жизненного цикла продукта — от замысла и дизайна до тестирования и эксплуатации. Security-review, ревью промптов, контроль ключей, mask-фильтры и SBOM-цепочка — не отдельные проверки, а естественные этапы пайплайна. ИБ не приходит «после», чтобы проверить, — она живет «вместе», чтобы предотвратить. Так рождается безопасность, которая масштабируется без потери скорости и смысла.

3. Совместная ответственность

Встроенная безопасность невозможна без общего владения процессом. Архитекторы, разработчики, эксплуатация и ИБ работают в едином ALM-контуре, с общими SLA и единым временем реакции. Никто не может сказать: «я только проверял». Каждый несет часть институциональной ответственности — и в этом проявляется настоящая субъектность организации.

4. От страха — к зрелости

Пока безопасность управляется страхом, она парализует. Когда ею управляет зрелость, она удерживает систему от хаоса. Современная ИБ допускает ошибку, но делает ее обратимой: временный аварийный доступ с аудитом, маскирование, разделенные хранилища логов. Это не про контроль — это про возможность действовать без разрушения доверия. Безопасность не блокирует решения, она делает их осмысленными и управляемыми.

5. От защиты — к созиданию

ИБ становится частью стратегии продукта, а не его внешним ограничителем. Она помогает внедрять ИИ, формировать цифровую этику, управлять рисками идентичности. Это не оборона бизнеса, а форма его устойчивого роста. Безопасность, встроенная в архитектуру, превращается в конкурентное преимущество — признак зрелости и институциональной надежности.

Таким образом, если ИБ осталась в прошлом — все профиты ИИ сгорают в рисках. По сути, идеальный контур ИБ — это реализация принципа жизнеспособной системы. Она не сопротивляется изменениям, а адаптируется к ним, сохраняя форму и смысл. Безопасность, встроенная в ткань бизнеса, — это и есть проявление управленческого гомеостаза: способности оставаться живой, когда все вокруг ускоряется.