В службах доставки — массовые проблемы с защитой персональных данных

В службах доставки — массовые проблемы с защитой персональных данных

В службах доставки — массовые проблемы с защитой персональных данных

Нарушения в сфере защиты персональных данных в службах доставки носят массовый характер. Одна из причин — острая нехватка курьеров, которой некоторые сотрудники пользуются в личных целях.

Как отметил в комментарии для «Известий» адвокат Шон Бетрозов, даже минимальный набор данных — имя, адрес, номер телефона — может поставить человека в уязвимое положение, если попадёт «не в те руки».

Именно такими сведениями располагают службы доставки.

Примером неправомерного использования персональной информации стал инцидент в одном из интернет-магазинов косметики. После получения заказа покупательница столкнулась с угрозами интимного характера.

Выяснилось, что сталкер воспользовался услугами своей знакомой, работавшей курьером. В ходе внутренней проверки магазина были выявлены и другие подобные случаи.

Проблема защиты персональных данных затрагивает многие службы доставки. Информация о покупателях, включая их историю заказов, доступна широкому кругу курьеров.

Дефицит кадров усугубляет ситуацию: компании вынуждены нанимать практически всех соискателей, не проводя тщательных проверок. Особенно остро проблема стоит во франчайзинговых службах, где экономия на персонале ведёт к снижению уровня контроля.

Дополнительный риск создаёт передача доставки сторонним логистическим операторам. В таких компаниях значительная часть курьеров работает без официального оформления или по договорам гражданско-правового характера, что фактически лишает их контроля со стороны работодателей.

Коммерческий директор федеральной транспортной компании «Скиф-Карго» Михаил Коптев считает, что при найме курьеров необходимо тщательно проверять их на наличие судимостей, а также оценивать навыки общения, стрессоустойчивость и знание маршрутов. Кроме того, он рекомендует отслеживать передвижения сотрудников с помощью технологий геопозиционирования.

«Важно регулярно собирать отзывы о работе курьеров, создавать горячие линии или чаты для оперативной обратной связи, а также проводить проверки и оценку эффективности службы доставки. Это поможет выявлять потенциальные угрозы и своевременно реагировать на проблемы», — отмечает Коптев. Он также подчёркивает необходимость разработки протоколов действий в чрезвычайных ситуациях.

Адвокат Шон Бетрозов напоминает, что разглашение персональных данных является административным правонарушением. Если же эти сведения используются для преследования, угроз или домогательств, то речь идёт уже о преступлении. В таких случаях ответственность могут нести не только сами злоумышленники, но и компании, чьи сотрудники или подрядчики допустили утечку данных.

ScanFactory выходит на рынок ИИ-фаерволов с решением Prizma

ScanFactory представила новый продукт Prizma — решение для контроля и защиты корпоративной ИИ-инфраструктуры. Продукт позволяет компаниям безопасно использовать LLM и ИИ-агентов, контролируя данные, доступы, расходы и взаимодействие с внешними ИИ-сервисами.

Корпоративное использование искусственного интеллекта быстро растет: сотрудники подключают публичные LLM, команды внедряют ИИ-агентов и RAG-системы, а количество обращений к различным моделям увеличивается. Вместе с этим у компаний появляется новый класс рисков — от утечек конфиденциальных данных до неконтролируемого теневого AI.

Prizma работает как единая точка контроля между пользователями, корпоративными системами и ИИ-провайдерами. Решение анализирует запросы и ответы в реальном времени и позволяет централизованно управлять тем, как внутри компании используется искусственный интеллект.

Что умеет Prizma

Контролировать потребление токенов — учитывать использование моделей и расходы на ИИ у разных провайдеров из единой точки.

Защищать от AI-атак — выявлять и блокировать prompt injection и другие классы атак, включая угрозы из OWASP LLM Top 10.

Предотвращать утечки данных — находить и маскировать конфиденциальную информацию в запросах к ИИ и ответах моделей.

Автоматически блокировать опасные запросы на основе заданных политик безопасности.

Управлять ИИ-агентами с помощью ролевой модели и графа их взаимодействий.

Логировать и аудитировать обращения к ИИ, обеспечивая прозрачность использования моделей внутри компании.

Не только защита запросов

Отдельное внимание в Prizma уделено рискам, которые возникают при построении собственной ИИ-инфраструктуры.

Решение позволяет защищать RAG-системы, обнаруживая секреты и чувствительную информацию в используемых файлах, а также выявлять теневые AI — несанкционированное использование ИИ-сервисов внутри инфраструктуры компании.

Для критических сценариев предусмотрен kill switch на основе ролевой модели, позволяющий оперативно ограничить работу отдельных ИИ-агентов или цепочек взаимодействия.

Таким образом, Prizma формирует единый уровень безопасности между корпоративной инфраструктурой и ИИ — от публичных LLM до внутренних моделей, RAG-систем и автономных агентов.

С выходом Prizma ScanFactory расширяет направление кибербезопасности и выходит в новый для компании сегмент — защиту корпоративной ИИ-инфраструктуры.

Записаться на демонстрацию продукта и запросить сравнение по 83 пунктам можно по почте: info@sf-cloud.ru

Реклама, 18+. ООО «СканФэктори» ИНН 7727458406
ERID: 2Vfnxw2mxV1

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru