IBM Security Intelligence научилась вычислять «стукачей»

Новый инструмент IBM позволит минимизировать утечки данных

IBM сегодня анонсировала новый защитный инструмент IBM Security Intelligence with Big Data, который помогает ИТ-менеджерам определять внутренние и внешние угрозы безопасности новыми способами. Система умеет сканировать электронные письма и социальные сети, находя ненадежных сотрудников, которые часто разбалтывают секреты компании.



IBM Security Intelligence with Big Data – по-своему уникальное программное обеспечение. Эта система может анализировать буквально терабайты самых разных электронных сообщений, финансовых счетов и веб-траффика, определяя угрозы для систем безопасности и потенциальные возможности мошенничества. Кроме просто предотвращения угроз, новая платформа, основанная на Hadoop, позволит ИТ-менеджерам проводить анализ электронных сообщений конкретного пользователя, определяя, насколько он предрасположен к распространению секретных данных. Болтливость пользователя определяется разницей в том, как человек отзывается о своей работе с коллегами и с публикой в социальных сетях. Компьютер сможет находить пользователей, затаивших обиду на компанию.

 



Например, программа может проанализировать письма пользователя, в которых рассказывается о положительных моментах работы, и сравнить эти данные с тем, как он высказывается в разговорах с друзьями о месте своей работы. Учитывая эти отличия и многие другие факторы, IBM Security Intelligence with Big Data может дать IT-команде наводку на неблагонадежного сотрудника. В основе системы анализа лежит специальный алгоритм распознавания фраз, позволяющий определять их позитивную или негативную окраску.

Платформа также помогает компаниям защищаться от хакерских атак и мошенничества, позволяя специалистам по системам безопасности быстрее находить методы, которыми хакеры пользовались во время предыдущих атак (определять время вторжения, место из которого проводилась атака, устанавливать какие программы использовались для взлома).

Один из первых клиентов, купивших IBM Security Intelligence with Big Data, по имени Марк Клэнси работает в Depository Trust & Clearing Corp. По его словам он не собирается использовать аналитические возможности Security Intelligence. Вместо этого он планирует делать специальные запросы, которые используют другие аналитические механизмы, исследующие не только почту, но и записи о путешествиях пользователя.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru