В выборку вошли результаты пилотных проектов Solar Dozor в крупных российских организациях из финсектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора. Всего анализ охватил 150 компаний с января по июнь 2026 года. В ходе таких проектов DLP-система разворачивается в инфраструктуре заказчика, а аналитики Solar Dozor по согласованию с ним агрегируют полученные события и формируют сценарии защиты от утечек данных, в том числе при использовании публичных ИИ-сервисов. К зафиксированным взаимодействиям относились текстовые запросы, скопированные фрагменты текста, загружаемые файлы и попытки передачи данных во внешние ИИ-сервисы.
Для бизнеса публичный ИИ – уже не эксперимент, а инструмент повседневной работы. Но вместе с пользой появляется новый управленческий риск: конфиденциальные данные могут попасть во внешний сервис в процессе решения рутинной рабочей задачи – при анализе фрагментов кода, обработке таблиц, подготовке внутренних отчетов, коммерческих предложений или материалов по сделкам. Поэтому компаниям важно не только регламентировать использование ИИ, но и управлять этим процессом: определять список разрешенных ИИ-сервисов, учитывать роль пользователя и контролировать категории передаваемых данных.
Какие данные сотрудники передают в ИИ
В публичные ИИ-сервисы попадают данные, с которыми сотрудники работают в повседневных задачах: код, документы, таблицы, договоры, информация о заказчиках и внутренние отчеты. Внутри массива обращений с конфиденциальной информацией 41%…