Shadow AI: почему запреты не спасают от утечек данных

Российские работодатели массово ограничивают доступ к нейросетям, пытаясь купировать риски утечек перед вступлением в силу профильного закона в 2026 году. По данным SuperJob, каждый тринадцатый бизнес уже ввёл запретительные меры. В системном интеграторе НВБС считают такой подход ошибочным: ограничения лишь снижают продуктивность сотрудников, не гарантируя сохранности данных. В качестве альтернативы предлагается локализация алгоритмов внутри защищённого корпоративного контура.

Технический директор НВБС Дмитрий Антонюк поясняет: при загрузке документа в публичный сервис компания бесплатно пополняет базу знаний нейросети, которая может выдать конфиденциальную информацию конкурентам. Судебная практика уже подтверждает серьёзность угрозы — Бабушкинский суд Москвы недавно признал правомерным увольнение топ-менеджера за передачу внутренних отчётов в открытую модель DeepSeek. Разработка собственных систем с нуля при этом требует чрезмерных затрат, поэтому оптимальным решением становится адаптация существующих моделей через RAG-подход. В такой конфигурации корпоративные регламенты подключаются к ИИ без встраивания документов в саму модель, оставаясь внутри закрытого периметра.

Для минимизации рисков эксперт рекомендует сопровождать ИИ-решения DLP-системами для контроля чувствительной информации и SIEM-системами для выявления аномалий. При использовании внешних сервисов обязательна гигиена: обезличивание данных, использование временных чатов без истории и отказ от передачи реквизитов или сумм. Юридически ответственность за такие утечки остаётся в плоскости действующих законов о коммерческой тайне и персональных данных.