- Почти половина всего корпоративного использования ИИ приходится на личные аккаунты Риски корпоративного ИИ сосредоточены у активных пользователей Пробелы в управлении создают измеримые последствия для бизнеса
- Риски корпоративного ИИ сосредоточены у активных пользователей
- Пробелы в управлении создают измеримые последствия для бизнеса
- Проблема ИИ растет быстрее, чем средства контроля
- У новой рыночной категории есть название: AIUC
- Тщательный выбор вендоров: рекомендации Gartner для фрагментированного рынка
- Читать отчет
Спросите ИБ-руководителя, есть ли у его организации проблемы с ИИ, и почти всегда получите утвердительный ответ. Задайте более сложные вопросы, например: какие инструменты ИИ ваши сотрудники использовали на прошлой неделе, с какими учетными записями они входили в систему и какими данными делились с ИИ? — и в комнате воцарится тишина.
Этот пробел не является следствием халатности; большинство предприятий годами выстраивали именно те средства контроля, под которые должно подпадать использование ИИ: безопасность веб-трафика на базе периферийных средств (SSE) проверяет веб-трафик, защита от утечки данных (DLP) следит за конфиденциальными файлами, а средства обнаружения и реагирования на конечных точках (EDR/XDR) охватывают конечные устройства.
Каждый из этих инструментов видит, что кто-то посещал сайт ИИ, и большинство может заблокировать те сайты, которые вы укажете. Но ни один из них не был создан для того, чтобы предоставить CISO то, что ему действительно необходимо знать: кто использует ИИ, с помощью какой учетной записи, для каких целей и с какими данными.
И пока эти инструменты были заняты защитой канала, ведущего к ИИ и приложениям типа «программное обеспечение как услуга» (SaaS), активность пользователей переместилась внутрь запроса (промпта), оставив организации незащищенными перед лицом рисков и угроз современной экосистемы ИИ.
Почти половина всего корпоративного использования ИИ приходится на личные аккаунты
Согласно отчету Akamai State of the Internet/Security (SOTI) Enterprise AI Usage Risk Report 2026, почти половина корпоративных пользователей (47,67%) используют инструменты ИИ, а почти каждый пятый (18,24%) пользуется ими еженедельно. Тем не менее, примечателен не столько объем корпоративного использования ИИ, сколько его принадлежность: 47,11% всех корпоративных диалогов с ИИ происходят через личные профили, а не через управляемые корпоративные аккаунты, а на ведущих больших языковых моделях (LLM), таких как ChatGPT, Claude и Copilot (версия без M365), этот показатель превышает 60%.
Более того, за рамками зоны ответственности корпоративных служб безопасности остаются не только личные профили: примерно 14% диалогов, использующих корпоративные учетные записи (или около 7% от общего числа диалогов), задействуют корпоративную электронную почту через неуправляемые личные лицензии ИИ. Это сотрудники, использующие свою рабочую почту на потребительском уровне. Для большинства средств контроля на основе идентификации такой трафик выглядит санкционированным. Однако на практике этот трафик полностью находится вне корпоративного управления, с условиями хранения данных и обучения моделей, которые ваша юридическая служба никогда не проверяла.
Риски корпоративного ИИ сосредоточены у активных пользователей
Эти совокупные показатели внедрения сглаживают реальную картину подверженности рискам, поскольку использование (и риски) распределено неравномерно: на долю нижней половины пользователей приходится 12 или менее диалогов, в то время как верхние 5% генерируют не менее 144 диалогов, в среднем по 18 запросов на каждый. Это означает, что риски корпоративного ИИ сосредоточены в небольшой группе активных пользователей, глубоко погруженных в многошаговые сеансы.
Пробелы в управлении создают измеримые последствия для бизнеса
В результате пробелы в управлении теперь приводят к прямым (и измеримым) последствиям для бизнеса. По данным IBM Cost of a Data Breach Report 2026, инциденты безопасности, связанные с теневым ИИ, выросли более чем вдвое в годовом исчислении — с 20% в 2025 году до 43% в 2026 году. Убытки от таких инцидентов составили в среднем 5,39 млн долларов США, увеличившись на 16% по сравнению с предыдущими годами. С точки зрения последствий, 49% инцидентов безопасности, связанных с теневым ИИ, привели к утечке данных, 42% — к операционным сбоям, а 21% — к штрафам со стороны регулирующих органов.
Проблема ИИ растет быстрее, чем средства контроля
Если бы речь шла только о сотрудниках, вставляющих данные клиентов в окно чата, существующий стек безопасности в конечном итоге мог бы за этим поспеть. Но это не так, и он не поспеет.
Поверхность атак ИИ сместилась от веб-интерфейсов к агентам. Локальные ассистенты с возможностями и плагинами теперь выполняют многоэтапные аутентифицированные задачи. Агенты для написания кода работают внутри сред разработки, извлекают данные из внешних репозиториев и все чаще функционируют с минимальным подтверждением со стороны человека. Подключения по протоколу Model Context Protocol (MCP) позволяют агентам обращаться к локальным и внешним системам от имени пользователя.
Наше исследование показало, что почти 75% браузерных расширений с ИИ запрашивают высокие или критические разрешения. Браузерные расширения с ИИ примерно в три раза чаще, чем обычные расширения, запрашивают доступ к файлам cookie, а 16,31% из них содержат известные уязвимости CVE по сравнению с 10,80% среди всех расширений. Это фоновые инструменты с повышенными привилегиями, находящиеся в браузере, где хранятся корпоративные учетные данные и сеансы.
Кроме того, существует манипулирование. Вредоносный промпт, внедренный во внешнюю веб-страницу, может направить автономного агента на действия, которые пользователь никогда не санкционировал — и сделать это со скоростью машины. Например, в 2026 году исследователи безопасности из LayerX (ныне входящей в состав Akamai) продемонстрировали аналогичный метод против помощников по программированию, изменив файл инструкций проекта так, чтобы направить вывод ИИ-ассистента на запуск кибератак. Это лишь один из примеров того, как локальные ИИ-агенты могут быть использованы в злонамеренных целях.
Сетевой прокси-сервер не видит ничего из этого. Как и политика DLP, написанная для файлов.
У новой рыночной категории есть название: AIUC
Именно поэтому сформировалась новая, отдельная рыночная категория, ориентированная конкретно на защиту взаимодействий с ИИ. Компания Gartner в Обзоре рынка средств контроля использования ИИ за 2026 год (Market Overview for AI Usage Control) использует термин «контроль использования ИИ» (AIUC) для описания решений, которые управляют использованием стороннего ИИ сотрудниками, предоставляя такие функции, как обнаружение и инвентаризация, анализ рисков, политики контроля, защита во время выполнения и реагирование на инциденты.
Важная концепция заключается в том, что AIUC расширяет возможности видимости и контроля за рамки того, что уже предоставляют платформы защиты конечных точек и SSE, добавляя точки проверки и методы обнаружения, созданные специально для поведения генеративного ИИ.
На практике решение AIUC должно выполнять четыре задачи:
- Обнаруживать использование ИИ в масштабах всей организации, включая то, какие инструменты используются и кто их использует
Обнаруживать использование ИИ в масштабах всей организации, включая то, какие инструменты используются и кто их использует
- Отслеживать диалоги с ИИ, а не только подключения к доменам ИИ
Отслеживать диалоги с ИИ, а не только подключения к доменам ИИ
- Мониторить данные, перемещающиеся между пользователями и инструментами ИИ
Мониторить данные, перемещающиеся между пользователями и инструментами ИИ
- Применять защитные механизмы, блокирующие несанкционированные инструменты и небезопасное использование
Применять защитные механизмы, блокирующие несанкционированные инструменты и небезопасное использование
Эти четыре возможности звучат просто. Сложность заключается в деталях: какие возможности действительно обязательны, какие опциональны и какое покрытие может обеспечить каждый подход к развертыванию? Именно здесь рекомендации аналитиков полностью оправдывают себя.
Собственный прогноз Gartner дает представление о тенденциях: к 2030 году компания ожидает, что более половины предприятий будут использовать специализированные технологии контроля использования ИИ. Также стоит отметить вывод Gartner о том, что вплоть до 2027 года подавляющее большинство несанкционированных операций с ИИ будет совершаться сотрудниками, нарушающими внутреннюю политику, а не злоумышленниками. Прежде всего, это проблема обеспечения видимости внутри организации.
Тщательный выбор вендоров: рекомендации Gartner для фрагментированного рынка
Новая категория привлекает множество игроков. В настоящее время Gartner отслеживает более 50 вендоров в сфере AIUC, причем примерно 80% из них — это стартапы на ранней стадии. Gartner подходит к проблеме с разных архитектурных позиций, что делает задачу выбора вендора особенно сложной.
Именно поэтому к рекомендациям Gartner для покупателей стоит отнестись со всей серьезностью. Эти рекомендации включают:
- Установите базовую политику использования ИИ до оценки инструментов и четко определите, какие данные и системы закрыты для ИИ.
Установите базовую политику использования ИИ до оценки инструментов и четко определите, какие данные и системы закрыты для ИИ.
- Используйте данные обнаружения для формирования этой политики, а не пишите ее абстрактно.
Используйте данные обнаружения для формирования этой политики, а не пишите ее абстрактно.
- Отдавайте приоритет вендорам, которые интегрируются с уже используемыми вами средствами контроля.
Отдавайте приоритет вендорам, которые интегрируются с уже используемыми вами средствами контроля.
- Проводите тестирование концепции (PoC) с несколькими вендорами, специально чтобы выявить реальные пробелы в видимости.
Проводите тестирование концепции (PoC) с несколькими вендорами, специально чтобы выявить реальные пробелы в видимости.
- Сокращайте сроки контрактов, поскольку через 18 месяцев этот рынок будет выглядеть иначе.
Сокращайте сроки контрактов, поскольку через 18 месяцев этот рынок будет выглядеть иначе.
Компания Akamai предлагает решение для контроля использования ИИ через Akamai Workforce Protector (ранее LayerX) и включена в список репрезентативных вендоров в обзоре рынка Gartner Market Overview for AI Usage Control 2026 года. В отличие от громоздких корпоративных браузеров, которые заставляют сотрудников отказываться от привычных инструментов, Akamai Workforce Protector работает через легкое расширение для браузера, которое проверяет запросы в режиме реального времени непосредственно в момент взаимодействия.
Но самое полезное, что мы можем сделать прямо сейчас, — это предоставить вам в руки аналитическую концепцию. Именно поэтому мы приобрели лицензию и предоставляем вам бесплатную копию для скачивания.
Читать отчет
Обзор рынка Gartner для систем контроля использования ИИ (Market Overview for AI Usage Control) является основным справочным документом для этой категории. В нем рассматривается, что такое AIUC; почему SSE, DLP и EDR/XDR оставляют пробелы; обязательные и опциональные возможности, по которым следует проводить оценку; доступные варианты развертывания и вендоры, представленные на рынке в настоящее время.
Gartner, Market Overview for AI Usage Control, Ashish Suraj Bhan, Peter Firstbrook, John Watts, 20 August 2026
Gartner и Magic Quadrant являются товарными знаками компании Gartner, Inc. и/или ее филиалов. Gartner не поддерживает какую-либо компанию, вендора, продукт или услугу, описанные в ее публикациях, и не рекомендует пользователям технологий выбирать только тех вендоров, которые имеют самые высокие рейтинги или другие отличительные знаки. Публикации Gartner состоят из мнений аналитического подразделения Gartner и не должны рассматриваться как констатация фактов. Gartner отказывается от всех гарантий, выраженных явно или подразумеваемых, в отношении данной публикации, включая любые гарантии товарной пригодности или пригодности для определенной цели. Эта графика была опубликована компанией Gartner, Inc. как часть более крупного исследовательского документа и должна оцениваться в контексте всего документа. Документ Gartner доступен по запросу у компании Akamai Technologies.
Об авторе (авторах)
Эяль Арази (Eyal Arazi)
Эяль Арази — старший менеджер по маркетингу продуктов в Akamai, курирующий направления Akamai Workforce Protector, Secure Enterprise Browsers и AI Usage Control. До работы в Akamai Эяль занимал должность руководителя отдела маркетинга продуктов в компании LayerX Security (приобретенной Akamai), а также работал на позициях в сфере маркетинга продуктов в компаниях Radware, Verizon и технологических стартапах на ранней стадии. Эяль часто выступает с докладами и пишет статьи на темы кибербезопасности. Он имеет степень бакалавра в области бизнеса Междисциплинарного центра в Герцлии и степень магистра делового администрирования (MBA) школы Андерсона при Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе (UCLA).
Теги
Клиенты Akamai могут пройти путь от нулевой монетизации трафика агентов до работающего платежного шлюза для расчетов в блокчейне.
Монетизация ИИ-агентов на периферии с помощью Akamai Functions
Узнайте, как монетизировать трафик ИИ-агентов и ботов на периферии с помощью протокола x402 и Akamai Functions без изменения вашей устаревшей инфраструктуры источника.
Банку не обязательно самостоятельно внедрять ИИ, чтобы столкнуться с атаками с использованием ИИ.
Искусственный интеллект
Почему безопасность API должна входить в планы кибербезопасности ЕЦБ
Узнайте, как защита теневых и зомби-API помогает банкам выполнять требования планов кибербезопасности ЕЦБ, улучшать состояние защиты и снижать риски угроз с использованием ИИ.
Агент может справиться с разногласием, если поисковая система показывает, что оно существует.
Искусственный интеллект
Векторный поиск не может отличить «да» от «нет»
Узнайте, почему векторный поиск может ранжировать противоречащие друг другу утверждения как схожие и как гибридный поиск помогает системам RAG выявлять противоречивую информацию.
