ИИ-детектор утечек: как работает DLP нового поколения. dlp.. dlp. llm.. dlp. llm. Блог компании Cloud4Y.. dlp. llm. Блог компании Cloud4Y. ИБ.. dlp. llm. Блог компании Cloud4Y. ИБ. Информационная безопасность.. dlp. llm. Блог компании Cloud4Y. ИБ. Информационная безопасность. искусственный интеллект.. dlp. llm. Блог компании Cloud4Y. ИБ. Информационная безопасность. искусственный интеллект. Машинное обучение.. dlp. llm. Блог компании Cloud4Y. ИБ. Информационная безопасность. искусственный интеллект. Машинное обучение. Системное администрирование.. dlp. llm. Блог компании Cloud4Y. ИБ. Информационная безопасность. искусственный интеллект. Машинное обучение. Системное администрирование. стахановец.. dlp. llm. Блог компании Cloud4Y. ИБ. Информационная безопасность. искусственный интеллект. Машинное обучение. Системное администрирование. стахановец. утечка данных.

Средняя утечка обнаруживается через 197 дней после первого инцидента, а её цена для бизнеса — 366 млн рублей. Более 95% таких утечек в России — умышленные, и больше 60% инцидентов инициируются внутри компании. И классический DLP здесь часто бессилен: он ищет ключевые слова, заранее заданные шаблоны, расширения файлов. Сотруднику достаточно изменить имя файла на более нейтральное, вместо «передачи баз данных» написать «отправка рабочих материалов» или скопировать текст в публичный LLM — и триггер не сработает.

К этому добавился новый канал риска: Shadow AI. Сотрудники регулярно отправляют рабочие фрагменты в общедоступные нейросети — для перевода, рерайта, анализа. Каждый такой запрос — потенциальная утечка, причём в инфраструктуре, которой компания не управляет.

30 июня в 11:00 МСК мы проведём совместный вебинар с компанией «Стахановец», где разберём, как локальные LLM внутри DLP-системы меняют сам подход к обнаружению утечек — от поиска (по форме) к анализу (по содержанию). Покажем AI-функции Стахановец 11 ПРО на практических сценариях.

В программе:

  • Инсайдерские риски и ограничения классического DLP: почему ключевые слова, шаблоны и ручной разбор событий не успевают за реальными сценариями утечек.

  • AI-функции Стахановец 11 ПРО: анализ звонков и сообщений, классификация файлов по смыслу и транскрибирование, выявление кадровых рисков и контроль публичных нейросетей.

  • Кейсы выявления угроз: как зафиксировать утечку данных клиентской базы через Telegram Web и попытку загрузки конфиденциального договора в публичный LLM.

  • Демонстрация системы: отчёты, AI-сводки, классификация по смыслу, контроль Shadow AI и сценарии расследований.

  • Разбор вопросов участников: как применять DLP с ИИ в закрытом контуре.

Важная для ИБ деталь: все AI-функции работают на локальных LLM внутри периметра. Это означает, что данные сотрудников, тексты сообщений и содержимое документов не уходят к поставщикам нейросетей.

Спикеры:

  • Артем Жадеев, директор по продажам, Стахановец

  • Михаил Подкидышев, специалист технической поддержки, Стахановец

Кому будет полезно: специалистам по информационной безопасности, руководителям ИБ-направлений, системным администраторам, отвечающим за внедрение и подключение DLP-систем, а также специалистам по комплаенсу и работе с инсайдерскими рисками.

Чтобы узнать подробнее и зарегистрироваться, переходите по ссылке.

Автор: Cloud4Y

Источник