Внедрение искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) в повседневную жизнь и бизнес открывает новые возможности, но одновременно порождает серьёзные вызовы в области безопасности. Одной из наиболее тревожных проблем стала утечка конфиденциальных данных — явление, известное как Sensitive Information Disclosure. Чат-боты с ИИ, призванные облегчить задачи, могут случайно или непреднамеренно выдавать приватные сведения, нанося ощутимый ущерб компаниям и отдельным пользователям. Механизмы работы больших языковых моделей основаны на масштабном обучении с использованием огромных наборов данных, включающих тексты из интернета, публичные и корпоративные источники. Их сила заключается в способности генерировать связные и контекстуально релевантные ответы, но с другой стороны, неподходящая фильтрация учебных данных приводит к тому, что в модель могут попасть секретные фрагменты: личные данные, API ключи, исходный код, коммерческая информация.
Ошибки и недочёты в процессах подготовки данных для обучения часто остаются незамеченными. Красноречивым примером являются данные из открытых датасетов, таких как Common Crawl, где исследователи Truffle Security в 2025 году обнаружили более 12 000 активных API ключей и паролей, связанных с популярными сервисами AWS, GitHub, Stripe и Twilio. Это подчеркивает масштабы рисков и указывает на необходимость критического аудита используемых источников. Уязвимость языковых моделей проявляется не только в открытом доступе к внутренней информации. Существенной проблемой является так называемая атака на модель путем инверсии, при которой злоумышленники многократными запросами к ИИ восстанавливают части обучающих данных, которые должны оставаться скрытыми.
Известный инцидент «Proof Pudding» 2019 года показал, как специально сформулированные запросы позволили извлечь приватные письма и обойти системы защиты. Если модель обучалась на конфиденциальной информации или корпоративных данных, последствия могут быть катастрофическими. В 2024 году NSA выступила с предупреждением о том, что использование публичных LLM без должной безопасности рискует привести к утечке секретов государственных учреждений и подрядчиков. Это особенно актуально для организаций, которые стремятся использовать ИИ во внутренних целях, но не обеспечивают гибкую и надёжную защиту данных. Кроме технических уязвимостей, важным аспектом остаётся человеческий фактор.
Зачастую сотрудники и пользователи не осознают, что вводимая информация в чат-боты может запоминаться, логироваться и потенциально использоваться в дальнейшем для обучения моделей или даже распространяться другим пользователям. История с Samsung в 2022 году стала резонансной – инженерный персонал случайно загрузил исходный код полупроводниковых заводов в публичный чат-бот, что создало значительные риски для компании. Помимо риска самих моделей и их тренировки, многие поставщики LLM предлагают функции улучшения модели за счёт анализа пользовательских запросов. Такие механизмы, хоть и повышают качество ответов, могут стать источником повторного раскрытия информации либо неправомерного распространения данных. Эксперты индустрии и команды по безопасности призывают к разработке ИИ с учётом принципов безопасности сразу на этапе проектирования.
Текущая тенденция показывает, что исправление AI-уязвимостей происходит медленнее, чем традиционных багов – согласно отчету Cobalt, всего 21% проблем, связанных с генеративным ИИ, устраняются в нужные сроки, тогда как для API этот показатель достигает 76%. Отчасти это объясняется тем, что бизнес зачастую уделяет больше внимания скорейшему выводу продукта на рынок, а не заботится об имплементации защищенных архитектур. В контексте предотвращения раскрытия данных появляются новые подходы и технологии, включая более тщательную фильтрацию входящих данных, разработку методов федеративного обучения, когда модель обучается распределённо, не собирая всё обучение в одном месте, а также внедрение ограничений на формирование ответов, препятствующих выдаче конфиденциальной информации. Наряду с технической стороной, важна прозрачная политика и обучение сотрудников. Осознание того, какие запросы и какую информацию можно вводить в чат-боты, позволяет снизить риски случайных утечек.
Дополнительные меры включают ограничение доступа к важным функциям и постоянный аудит интеракций с ИИ. Таким образом, в эпоху стремительного развития генеративного ИИ безопасность данных требует комплексного подхода, объединяющего технологические инновации, культурные изменения в организациях и четкое понимание рисков. Игнорирование проблем Sensitive Information Disclosure способно привести к утрате конкурентных преимуществ, финансовым потерям и даже угрозам национальной безопасности. Продолжающееся взаимодействие исследовательского сообщества, разработчиков и специалистов по кибербезопасности является залогом создания более надежных AI-систем, способных не только помогать, но и защищать важнейшие данные пользователей и компаний. В будущем основной задачей останется поиск баланса между удобством использования и строжайшей конфиденциальностью.
Осознание потенциала и опасностей технологии искусственного интеллекта поможет сформировать более безопасную цифровую среду, где чат-боты не станут источником утечек и угроз, а останутся полезными и надежными инструментами для всех сфер жизни и бизнеса.
