77% корпоративных пользователей вставляют личные данные в запросы к ChatGPT

77% корпоративных пользователей вставляют личные данные в запросы к ChatGPT

77% корпоративных пользователей вставляют личные данные в запросы к ChatGPT

Согласно новому исследованию компании LayerX, всё больше сотрудников корпораций отправляют в ChatGPT личные и платёжные данные — от номеров карт до информации, по которой можно идентифицировать человека. И нередко делают это с личных, незащищённых аккаунтов, что превращает ИИ-инструменты в потенциальный канал утечки данных.

Отчёт Enterprise AI and SaaS Data Security 2025 отмечает, что 45% сотрудников компаний уже используют генеративный ИИ, а 77% из них копируют и вставляют данные прямо в запросы к чат-ботам. Более чем в 20% случаев среди этих данных встречается персональная или платёжная информация.

LayerX фиксирует такие взаимодействия через корпоративное браузерное расширение, которое отслеживает активность в веб-приложениях. По его данным, 82% всех вставок происходят из личных, неуправляемых аккаунтов, что делает их полностью невидимыми для систем безопасности компании.

Руководитель LayerX Ор Эшед в комментарии для The Register напомнил, что подобные инциденты уже случались: например, в 2023 году Samsung временно запретила сотрудникам пользоваться ChatGPT после того, как один из них случайно загрузил в чат фрагменты внутреннего кода.

По словам Эшеда, такие утечки могут не только повлечь нарушения регламентов, но и вызвать геополитические риски — если данные попадают в зарубежные ИИ-модели, включая китайские.

Интересно, что при этом ChatGPT стал де-факто стандартом корпоративного ИИ. По данным LayerX, более 90% сотрудников, использующих ИИ, обращаются именно к ChatGPT. Для сравнения: Google Gemini используют 15%, Claude — 5%, а Microsoft Copilot — всего 2–3%.

Сама Microsoft недавно удивила многих, заявив, что поддержит использование личных Copilot-аккаунтов в корпоративных средах Microsoft 365 — фактически легализуя «теневые» ИТ-практики, когда сотрудники пользуются неофициальными инструментами.

В целом использование генеративного ИИ в корпоративных сетях растёт: сейчас такие сервисы занимают около 11% всего трафика приложений — почти столько же, сколько почта и онлайн-встречи (по 20%), и больше, чем Slack или Salesforce.

Эксперты LayerX предупреждают: пока пользователи массово несут данные в ChatGPT, CISO-командам стоит уделить внимание SSO и централизованной аутентификации. Без этого контролировать потоки данных и предотвратить утечки становится почти невозможно.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru