The Jerusalem PostIsrael Police arrest Kfar Saba mayor, wife, and 15 others in major municipal corruption probePunchEXPLAINER: Who is Geoff Ogunlesi and why is he trending?RTP DesportoCiclista português Ivo Oliveira conquista Tour de KyushuBollywood HungamaAanand L Rai-backed Nakhrewaalii set to release on October 30, 2026InquirerArticle II’s essence: Sara plays simple but numbers won’t lie — DioknoThe South AfricanWhat’s next for Orlando Pirates after losing MTN8 trophy to Sundowns?ZDF heuteEntdecken Sie das ZDF-NachrichtenstudioCBS NewsSaudi airport stays shut as Houthi attacks kill 20 people in a weekDaily MailWhat to eat to prevent bowel cancer: The science-backed breakfasts, lunches and dinners that help reduce your risk... and the foods to avoidDeadline‘FREEAgent:’ Streetwear Pioneer Jeff Staple Among First Guests On Season Two Of Kenny Annan-Jonathan’s PodcastGolem.deAngriffe auf russische Raffinerien: USA drohen Ukraine mit Stopp von Geheimdienstinfos20 MinutenRaketen gegen Polizisten – und was tut die Politik?
The Daily Newsstand · Free, Always
Monday, October 12, 2026

85% ИБ-директоров Казахстана обеспокоены тем, как сотрудники используют ИИ. Российскому бизнесу указали на риск утечек через публичные нейросети

Translate

|

Для 85% руководителей служб информационной безопасности Казахстана главным вопросом, связанным с искусственным интеллектом, стало его безопасное использование внутри компаний. Эта проблема актуальна и для российского бизнеса: сотрудники могут передавать корпоративные данные публичным нейросетям быстрее, чем компании успевают установить правила и технические ограничения. Об этом CNews сообщили представители Softline.

Еще 76% казахстанских директоров по информационной безопасности ожидают, что в период с 2025 по 2028 год злоумышленники начнут использовать новые, более эффективные способы кибератак. При этом руководителей сильнее беспокоит то, как сотрудники применяют ИИ, чем защита самих ИИ-моделей от внешних атак.

Основной риск связан с теневым ИИ - использованием публичных сервисов без согласования с ИТ-службой и подразделением информационной безопасности. В запросы к таким системам могут попадать корпоративные документы, персональные данные и сведения, составляющие коммерческую тайну. Компания при этом не всегда знает, какие нейросети используют сотрудники и сохраняются ли введенные данные на стороне поставщика.

Для контроля предлагается создать реестр разрешенных ИИ-моделей, журналировать запросы и ответы, а также отслеживать передачу чувствительной информации. Системы предотвращения утечек данных (Data Loss Prevention, DLP) можно настраивать на обнаружение попыток загрузить корпоративные сведения в публичные сервисы. Для конфиденциальных данных компании могут использовать закрытые модели.

Также рекомендуется учитывать все используемые ИИ-сервисы и фиксировать взаимодействие с ними. При разработке внутренних правил компании могут опираться на стандарт управления искусственным интеллектом ISO/IEC 42001, рамочную модель управления рисками ИИ NIST AI RMF и перечень уязвимостей приложений на базе больших языковых моделей OWASP Top 10 for LLM Apps.

Какие задачи бизнес отдает чат-ботам и где ИИ пока не доверяют

Какие задачи бизнес отдает чат-ботам и где ИИ пока не доверяют цифровизация

«Полный запрет публичных нейросетей не дает компании контроля над реальным поведением сотрудников. Нужны разрешенные инструменты, понятные правила работы с данными и технический мониторинг. Реестр моделей и журналирование запросов позволяют установить, где используется ИИ и какие сведения ему передаются», – сказал Виктор Гулевич, руководитель направления информационной безопасности управления международного бизнеса ГК Softline.

Опрос отражает обеспокоенность руководителей, но не позволяет оценить число фактических утечек: открытой статистики по Казахстану пока нет. Поэтому компаниям важно не ждать появления подтвержденных инцидентов, а заранее учитывать ИИ-сервисы в общей системе контроля внешних приложений и определять правила передачи данных.

View the original on CNews →

KioskNews shows a cleaned-up reading view extracted from the publisher’s page — the original always lives on their site, not ours.