ChatGPT оказался главным источником утечек корпоративных данных

Всего шесть приложений ответственны за 93% потенциальных инцидента безопасности

2 мин.
ChatGPT оказался главным источником утечек корпоративных данных

В новом отчёте компании Harmonic Security, опубликованном в начале 2026 года, приводятся тревожные данные о безопасности использования генеративного искусственного интеллекта в корпоративном секторе. Проанализировав 22,4 миллиона промптов за прошедший год, эксперты выяснили, что подавляющее большинство рисков утечки данных (92,6%) исходит от крайне узкой группы приложений.

ChatGPT и состав «Большой шестёрки»

Безусловным лидером по количеству инцидентов остаётся ChatGPT. На долю чат-бота от OpenAI приходится 71,2% всех зафиксированных случаев раскрытия данных, при том что его доля в общем объёме проанализированных запросов составляет 43,9%.

Однако аналитики Harmonic Security отмечают диспропорцию рисков и у других ключевых игроков. Microsoft Copilot и Google Gemini демонстрируют более высокий уровень риска утечек по сравнению с их долей использования, хотя их масштабы значительно скромнее: Copilot использовали в 2,9% случаев, а Gemini — в 3,2%.

Общий уровень угрозы распределён неравномерно, что заставляет службы безопасности фокусироваться именно на лидерах рынка, получивших название «Большая шестёрка».

Угроза «Теневого ИТ» и личных аккаунтов

Особое внимание в исследовании уделено проблеме так называемого «теневого ИТ». Хотя большинство утечек происходит через корпоративные инструменты, 17% инцидентов связаны с использованием личных или бесплатных аккаунтов сотрудников. Эти каналы находятся вне зоны видимости корпоративных ИТ-отделов: здесь отсутствуют журналы аудита, а загруженные данные могут быть использованы для обучения публичных ИИ-моделей.

Статистика в этом сегменте показательна: 87% утечек чувствительной информации через личные аккаунты приходится на бесплатную версию ChatGPT. Оставшаяся доля распределена между другими популярными сервисами: Google Gemini (5 935 инцидентов), Microsoft Copilot (3 416), Claude (2 412) и Perplexity (1 245). Традиционные системы безопасности зачастую не могут различить типы аккаунтов и вынуждены применять грубые блокировки.

Проблема «длинного хвоста» и встроенного ИИ

Помимо лидеров рынка, головную боль для бизнеса создаёт «длинный хвост» из более чем 600 различных приложений. Полная блокировка доменов, связанных с ИИ, становится неэффективной, так как различные возможности искусственного интеллекта всё чаще встраиваются в привычные рабочие инструменты, будь то Canva, Google Translate, Grammarly или Gamma.

«Блокировка подобных сервисов создаёт значительные организационные трения», — отмечают авторы отчёта, добавляя, что слишком жёсткие меры часто приводят к полному отказу от контроля.

Отдельный риск представляют приложения из Китая: на их долю пришлось 4% использования, при этом какой-либо надзор за передачей данных в этих сервисах полностью отсутствует.

Что утекает в сеть

Из общего массива в 22,4 млн запросов около 579 000 (2,6%) содержали чувствительные корпоративные данные. Обнаружить такие утечки сложно из-за неструктурированного характера информации.

Структура скомпрометированных данных выглядит следующим образом:

  • Исходный код: 30% всех утечек.
  • Юридическая информация: 22,3%.
  • Данные о слияниях и поглощениях (M&A): 12,6%.
  • Финансовые прогнозы: 7,8%.
  • Инвестиционные портфели: 5,5%.

В промптах также регулярно встречались ключи доступа, персональные данные (PII) и информация о воронках продаж.

От запретов к безопасному внедрению

Аластер Патерсон, генеральный директор Harmonic Security, подчёркивает, что простые запреты контрпродуктивны.

«Организациям необходимо перейти к стратегии внедрения, предоставляя сотрудникам доступ к лучшим ИИ-инструментам, но с сохранением надзора», — заявляет он.

По мнению эксперта, регулирование доступа к «Большой шестёрке» позволяет сделать гигантский шаг к контролю над ситуацией, но компаниям необходимо также внедрять точечные меры для управления «длинным хвостом» приложений.

«Бизнес, который выигрывает, сначала фокусируется на главных игроках, а затем работает с остальными инструментами, используя гибкие настройки контроля данных», — резюмирует Патерсон.

Мы в Telegram, на Дзен, в Google News и YouTube



ePN