Защита ИИ: контроль GenAI-сервисов и безопасность собственных LLM-приложений
Сотрудники уже отправляют договоры и клиентские базы в ChatGPT, а компании запускают своих ИИ-ассистентов поверх внутренних данных. Оба сценария нужно контролировать: что уходит во внешние модели и что можно вытащить из ваших.
Check Point GenAI ProtectPalo Alto Networks Prisma AIRSEnergy Logserver
Защита ИИ (GenAI Security, AI Security) — это набор мер, которые контролируют использование внешних ИИ-сервисов сотрудниками и защищают собственные LLM-приложения компании от промпт-инъекций, утечек данных и злоупотреблений. Genius Systems внедряет защиту ИИ для организаций Казахстана — Усть-Каменогорск, Астана, Алматы, Караганда, Павлодар — на решениях Check Point, Palo Alto Networks и Energy Logserver, с учётом Закона РК «О персональных данных и их защите» и требований к критически важным объектам ИКИ.
Две задачи, которые часто путают
1. Внешний ИИ (shadow AI). Сотрудники используют ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, переводчики и «умные» плагины. Туда уходят персональные данные клиентов, договоры, исходный код, финансовые отчёты. Компания об этом не знает, регулятор — спросит.
2. Собственный ИИ. Чат-бот на сайте, ассистент по базе знаний, агент, который читает письма и ставит задачи в CRM. Его можно обмануть промпт-инъекцией, выкачать из него данные, заставить выполнить лишние действия через подключённые инструменты или просто вывести из строя дорогими запросами.
Мы закрываем обе: первую — на уровне сети и рабочих мест, вторую — на уровне приложения и модели.
Когда это нужно
- Банк, страховая, квазигосударственная компания или госорган РК — регулятор спрашивает, где обрабатываются данные.
- Обрабатываете персональные данные и обязаны знать, куда они уходят.
- Запускаете или уже запустили ИИ-ассистента, подключённого к внутренним данным или системам.
- Служба безопасности не может ответить, какими ИИ-сервисами пользуются сотрудники.
- Тендер, аудит или головная компания требуют политику использования ИИ и доказательства её выполнения.
Что предлагаем
| Check Point GenAI Protect | Palo Alto Networks Prisma AIRS | Energy Logserver | |
|---|---|---|---|
| Задача | Контроль использования внешних GenAI-сервисов | Защита собственных ИИ-приложений, моделей и агентов | Журналирование, корреляция и расследование ИИ-инцидентов |
| Что делает | Обнаруживает ИИ-сервисы в трафике, классифицирует данные в промптах, применяет политики (разрешить / замаскировать / заблокировать) | AI Runtime Firewall против промпт-инъекций и утечек в ответах, сканирование моделей и цепочки поставок, red teaming, контроль действий агентов | Собирает события с ИИ-шлюзов, файрволов и приложений, строит поведенческие правила и отчёты для регулятора и внутреннего аудита |
| Кому подходит | Компаниям, где уже стоит Check Point или нужен быстрый контроль shadow AI | Тем, кто разрабатывает или внедряет LLM-приложения и агентов | Всем, кому нужна доказательная база и единая картина по ИИ-активности рядом с остальными событиями ИБ |
Решения дополняют друг друга: Check Point или Palo Alto ставят политику, Energy Logserver показывает, как она работает, и хранит историю для расследований. Для контроля утечек через ИИ-сервисы на рабочих местах подключаем DLP.
Как внедряем
- Инвентаризация. 2 недели мониторинга: какие ИИ-сервисы используются, кем и какие данные туда уходят. Результат — реальная картина, а не опрос.
- Политика использования ИИ. Список разрешённых сервисов, категории данных, которые нельзя отправлять, правила для разработчиков. Готовим документ вместе с ИБ и юристами.
- Контроль внешнего ИИ. Настройка Check Point GenAI Protect или Palo Alto: классификация промптов, маскирование персональных данных, блокировка по категориям.
- Защита собственных ИИ-приложений. Prisma AIRS перед моделью и инструментами агента, проверка входа и выхода, ограничение действий, тестирование на атаки до запуска в продакшн.
- Журналирование и отчётность. Все события в Energy Logserver: кто, что, куда, что заблокировано. Отчёты для руководства и регулятора.
- Сопровождение. Обновление политик под новые сервисы и модели, разбор инцидентов, повторное тестирование после изменений в приложении.
Почему Genius Systems
Мы не только внедряем защиту — мы сами разрабатываем ИИ-продукты (Kömekshi Budget, RaDAR, GenMail) и знаем, как устроены LLM-приложения изнутри: где данные, где инструменты, где ломается. Поэтому политики получаются рабочими, а не бумажными. Работаем по всему Казахстану: пилот и обследование — удалённо, внедрение — на площадке заказчика.
Частые вопросы
Достаточно ли просто запретить ChatGPT на файрволе?
Нет. Сервисов уже сотни, они встроены в браузеры, офисные пакеты и мессенджеры, а запрет уводит сотрудников на личные телефоны. Рабочая схема — видеть, какие ИИ-сервисы используются, разрешить проверенные и контролировать, какие данные в них уходят.
Что такое промпт-инъекция и почему это опасно для нашего ИИ-ассистента?
Это текст (в запросе пользователя, документе или письме), который заставляет модель нарушить инструкции: выдать чужие данные, выполнить лишнее действие через инструменты или сгенерировать вредоносный ответ. Если ассистент подключён к CRM, почте или базе, последствия такие же, как при взломе учётной записи.
У нас модели в облаке провайдера — это не его зона ответственности?
Провайдер отвечает за инфраструктуру модели. За то, какие данные вы в неё отправляете, что модель может сделать через ваши интеграции и как проверяются её ответы, отвечаете вы — как и с любым облачным сервисом.
Сколько занимает внедрение?
Инвентаризация ИИ-сервисов и первые политики контроля — 2–3 недели на существующем Check Point или Palo Alto. Защита собственного LLM-приложения — от 3–4 недель, включая тестирование на атаки (red teaming) и подключение журналирования.
Обсудить задачу
Опишите задачу в двух словах — подберём решение, оценим сроки и стоимость. Ответим в рабочее время в течение часа.
+7 705 186 34 85 По вопросам разработки и внедрения собственных продуктов
Обновлено: 28.08.2026