Российские компании теряют до $30 млн из-за утечек данных

Российские компании теряют до $30 млн из-за утечек данных

Более 90% компаний сталкиваются с крупными утечками данных, приводящими к серьёзным финансовым проблемам вплоть до банкротства — такие выводы Zecurion Analytics сделал на основании опроса, проведённого среди компаний, использующих системы защиты информации от утечек.

Инфографика Zecurion Analytics: российские компании теряют до 30 000 000 долларов США. DLP-системы помогут

 

Аналитики Zecurion провели более 100 интервью с топ-менеджерами компаний и специалистами по кибербезопасности и изучили реальные случаи выявления преднамеренных и случайных утечек корпоративной информации. Выяснилось, что лишь 8% организаций не страдают от утечек данных, а в 30% компаний крупного и среднего бизнеса фиксируют в среднем по две попытки в месяц похитить ценную информацию, потеря которой сказывается на финансовой стабильности компании. Это подтверждает и максимальный размер ущерба в $30 млн, который понесла российская компания от утечки конфиденциальных данных.

Большая часть компаний несёт косвенные убытки вследствие кражи сотрудниками клиентской базы. В случаях выявления кражи и незаконного использования коммерческой информации сотрудниками 9% компаний увольняет инсайдеров и лишь 2% привлекает их к уголовной или административной ответственности. Если в действиях сотрудника отсутствует злой умысел, в большинстве случаев (61%) всё заканчивается разъяснительными беседами. При серьёзных последствиях непреднамеренных утечек 17% работодателей прибегают к официальным выговорам и штрафам.

Авторы исследования попросили респондентов привести цифры возможных и реальных издержек от утечек данных. В среднем финансовый ущерб в организациях составил $820 тыс. от каждой реальной утечки, в то время как прогнозируемый оказался в 2,5 раза меньше (в среднем $310 тыс.). Такие разные показатели указывают на недостаток организационной работы в части классификации информации и оценки информационных рисков.

«Результаты исследования приятно удивили. При фактически полном отсутствии серьёзной ответственности за утечки как компаний, так и самих инсайдеров большая часть организаций просчитывает риски и убытки и инвестирует в защиту своей информации и персональных данных, — говорит Владимир Ульянов, руководитель Zecurion Analytics. — Это трудно ощутить простым людям, так как в России не принято сообщать об утечках в СМИ и даже своим клиентам, партнёрам или сотрудникам, однако инцидентов с утечками становится всё меньше, и это не может не радовать».

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