Евгений Царев рассказал в эфире AM Live, почему одной DLP уже недостаточно для защиты данных

Евгений Царев рассказал в эфире AM Live, почему одной DLP уже недостаточно для защиты данных

Евгений Царев, управляющий RTM Group, принял участие в эфире AM Live «Защита данных в 2026 году: почему одной DLP уже недостаточно». Эксперты обсудили, как меняется защита корпоративной информации на фоне распространения облачных сервисов, мессенджеров и инструментов генеративного искусственного интеллекта.

Сегодня данные компании распределены между рабочими станциями, корпоративными и личными облаками, SaaS-платформами, подрядчиками и AI-сервисами. Поэтому наличие DLP-системы само по себе уже не гарантирует, что организация контролирует движение конфиденциальной информации.

DLP может зафиксировать передачу файла, но не всегда способна определить его реальную ценность и контекст использования. Кроме того, часть рабочих операций переместилась в каналы, которые могут оставаться за пределами традиционного контроля: личные аккаунты, публичные нейросети и несанкционированные облачные приложения.

Почему сотрудники обходят политики безопасности

В ходе эфира Евгений Царев отдельно рассмотрел проблему Shadow AI — использования сотрудниками AI-инструментов без согласования с ИТ- и ИБ-службами.

Одна из основных причин такого поведения заключается в том, что сотрудники стремятся прежде всего выполнить рабочую задачу. Если корпоративный сервис неудобен, недоступен или требует длительного согласования, человек выбирает более короткий путь: загружает документ в личное облако, отправляет его через мессенджер или вставляет данные в публичную нейросеть.

При этом информация может покидать корпоративный контур не только в виде файлов. Источником утечки становятся фрагменты программного кода, клиентские таблицы, тексты договоров, финансовая информация, протоколы совещаний и другие данные, которые сотрудники копируют непосредственно в запросы к AI-сервисам.

Показательный пример произошел в Samsung: по данным Bloomberg, сотрудник компании загрузил в ChatGPT конфиденциальный исходный код, рассчитывая с помощью нейросети найти и исправить ошибки. После выявления нескольких подобных эпизодов компания ограничила использование внешних генеративных AI-инструментов на корпоративных устройствах.

От контроля каналов — к управлению данными

Участники эфира обсудили переход от традиционной DLP к комплексному подходу Data Security.

Он предполагает объединение нескольких направлений:

  • Контроля каналов передачи информации с помощью DLP
  • Обнаружения и классификации данных
  • Применения DCAP- и DSPM-решений
  • Управления правами доступа
  • Анализа поведения пользователей
  • Выявления Shadow AI и личных аккаунтов
  • Контроля контекста, в котором сотрудник работает с данными

Отдельное внимание было уделено ограничениям сплошной блокировки. Если система создает слишком много ложных срабатываний или мешает легитимной работе, сотрудники начинают искать обходные пути, а специалисты по информационной безопасности — оставлять защитные решения в режиме наблюдения.

Поэтому эффективная защита должна не только запрещать опасные действия, но и предлагать удобную корпоративную альтернативу. Безопасный способ обмена файлами или использования искусственного интеллекта должен быть для сотрудника проще и быстрее, чем обход установленных правил.

Главный вывод дискуссии: защита данных перестает быть исключительно задачей службы информационной безопасности. Для ее эффективной реализации необходимо участие владельцев бизнес-процессов, ИТ-подразделений, юристов и руководителей, определяющих правила работы с корпоративной информацией.