Утечки из российских компаний через зарубежные ИИ-сервисы выросли в 30 раз

Утечки из российских компаний через зарубежные ИИ-сервисы выросли в 30 раз

Утечки из российских компаний через зарубежные ИИ-сервисы выросли в 30 раз

По итогам 2025 года объёмы данных, утёкших из российских компаний из-за использования сотрудниками общедоступных ИИ-сервисов — таких как ChatGPT и Google Gemini — выросли в 30 раз. Такие выводы сделаны на основе анализа сетевого трафика 150 российских организаций, являющихся клиентами ГК «Солар».

В выборку вошли заказчики из разных отраслей, включая ИТ, госсектор, телеком, финансы, ретейл, электронную коммерцию и промышленность.

«Сотрудники загружают в чат-боты фрагменты исходного кода, финансовые отчёты, юридические документы и клиентские базы, чтобы “упростить” рутинные задачи — проанализировать данные, составить саммари или написать код. Таким образом, они неосознанно становятся одной из причин утечек информации», — говорится в отчёте по итогам исследования.

При этом, как отмечают аналитики, у 60% организаций до сих пор отсутствуют формализованные политики, регулирующие использование ИИ-ассистентов. Это существенно повышает риски для бизнеса, в том числе на критическом уровне.

Согласно сентябрьскому исследованию Яндекса и Университета ИТМО, утечки данных через зарубежные ИИ-сервисы стали одним из ключевых факторов перехода компаний на российские аналоги. Тогда о планах полностью отказаться от иностранных решений заявляла примерно треть опрошенных организаций.

81-88% первичных вердиктов сканеров кода оказались ложными

Количество обнаруженных в коде уязвимостей за год выросло на 70%, тогда как очередь на их разбор — лишь на 18%. Сканеры явно научились находить больше, а вот дополнительных инженеров безопасности к ним в комплекте не положили.

AppSec Solutions проанализировала обезличенные данные платформы AppSec.Hub: 4 214 кодовых баз общим объёмом около 510 млн строк и более 3,1 млн находок SAST-, SCA- и DAST-сканеров. В выборку вошли ИТ-компании, финтех и организации реального сектора.

Исследователи подчёркивают: рост числа проблем не обязательно означает, что разработчики внезапно стали писать хуже. С начала 2025 года по май 2026-го объём анализируемого кода увеличился с 333 до 510 млн строк, а количество кодовых баз — с 2 563 до 4 214. Чем больше кода подключают к проверке, тем больше находок получают, особенно на фоне массового вайбкодинга.

Настоящее узкое место начинается после сканирования. Среди ещё не исправленных находок 69% ждут вердикта инженера ИБ. Медианный срок устранения критических проблем за год вырос со 103 до 153 дней. Из уязвимостей, уже переданных разработчикам, закрывают от 12% до 50%.

При этом большая часть лавины — шум, ложными оказываются 81-88% первичных вердиктов сканеров. Доля действительно серьёзных находок High и Critical остаётся стабильной — около 23%. В OWASP Top 10 лидируют нарушения контроля доступа с долей 44%.

По данным разработчика, конвейер AppSec.Hub за полгода превратил 18,7 млн сырых срабатываний в 428 тыс. уникальных находок, а затем — в 9,4 тыс. групп задач на исправление. Поток ужался почти в две тысячи раз.

Правила и ИИ-помощник автоматически закрывают уже 58% первичного разбора. Когда помощник признаёт срабатывание ложным, на крупнейшей проверенной выборке он оказывался прав примерно в 97% случаев. Реальные уязвимости подтверждает человек.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru