80% увольняющихся пытаются прихватить данные компаний

80% увольняющихся пытаются прихватить данные компаний

80% увольняющихся пытаются прихватить данные компаний

Согласно статистике, полученной по итогам анализа 230 инцидентов, выявленных при пилотном внедрении DLP-системы Solar Dozor в 2024 году, 8 из 10 увольняющихся сотрудников пытаются забрать доступные им информационные активы, в том числе конфиденциальные данные.

Почти в половине случаев (38%) сотрудники, готовящиеся покинуть компанию, стремятся заполучить сведения о клиентах и партнёрах.

Как отмечают в ГК «Солар», подобные данные являются особенно востребованными и представляют повышенный интерес для конкурентов, которые стараются получить их любыми способами. Для этого нередко используются методы внедрения «своих» сотрудников либо попытки получения информации с помощью манипулятивных техник.

На втором месте по популярности находится интеллектуальная собственность, интерес к которой проявляют 22% увольняющихся сотрудников. В отдельных сегментах рынка, таких как IT, фармацевтика и другие отрасли, где ценность интеллектуальных разработок особенно велика, доля подобных попыток еще выше.

Замыкают тройку лидеров маркетинговые материалы, на которые приходится 18% случаев. Утечка этой информации также способна нанести серьёзный финансовый ущерб организации.

В 14% случаев предметом интереса являются материалы, разработка которых требует значительных трудозатрат. Это локальная нормативная база и другая документация, регулирующая внутренние бизнес-процессы компании. Владение такой информацией существенно повышает ценность сотрудника на новом месте работы.

Еще в 8% случаев сотрудники пытаются вынести любую доступную информацию, не разбирая её ценности. В ГК «Солар» отмечают, что именно данная категория представляет наибольшую угрозу, так как таким образом наружу могут попасть крайне чувствительные конфиденциальные сведения, сам факт утечки которых компания узнаёт лишь тогда, когда информация уже стала публичной.

«Если говорить о каналах вывода данных увольняющимися сотрудниками, то чаще всего используются съемные носители и файлообменные сервисы. Эти каналы позволяют выгружать большие массивы информации, включая архивы документов, конструкторскую документацию и стратегические планы. Важно не только контролировать сами каналы передачи данных, но и отслеживать аномальное поведение сотрудников, особенно в нерабочее время. Например, внезапный рост количества файловых операций или повышенный исходящий трафик в вечернее время могут свидетельствовать о попытках несанкционированного выноса информации», — пояснил Дмитрий Мешавкин, руководитель продукта Solar Dozor ГК «Солар».

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