Защита generative pages в Power Apps: лучшие практики после редактирования кода

By Mirko Peters · 2026-08-28

Рады снова видеть вас в блоге нашего подкаста! Если вы слушали наши последние выпуски, то знаете, что мы подробно разбираем масштабные изменения, которые происходят во всей …

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Titelbild: Securing Power Apps Generative Pages: Best Practices After Editing Code

Добро пожаловать обратно в подкаст-блог! Если вы слушали наши последние выпуски, вы знаете, что мы подробно разбираем масштабные изменения, которые происходят во всём ландшафте корпоративного ПО. В этой статье мы продолжаем тему последнего выпуска, в котором обсуждаем, как быстрое появление функций генеративного ИИ полностью меняет правила безопасности приложений. Обязательно ознакомьтесь с полным обсуждением в выпуске подкаста Govern Power Apps Generative Pages After Edit Code.

Появление генеративных возможностей в инструментах вроде Microsoft Power Apps делает разработку приложений быстрее и доступнее, чем когда-либо. Однако, как только разработчик или «гражданский» разработчик вручную редактирует код, созданный ИИ, возникает совершенно новый набор переменных, связанных с безопасностью. В этой статье мы рассмотрим ландшафт low-code, уникальные риски генеративного ИИ, пробелы в существующих системах безопасности и практические стратегии, которые помогут защитить ваши приложения от prompt injection, утечек данных и неправильных конфигураций.

Ландшафт low-code

Тренды внедрения

Платформы low-code в последние годы получили огромную популярность. Они позволяют создавать приложения с минимальными знаниями программирования. Такая доступность привела к резкому росту внедрения во многих отраслях.

Рост рынка

Рынок платформ low-code переживает бум. Вот некоторые ключевые показатели:

Объём рынка в 2024 году: 34,7 млрд долларов США
Прогнозируемый объём рынка в 2034 году: 91,8 млрд долларов США
Среднегодовой темп роста (CAGR) с 2025 по 2034 год: 11,6%

Этот рост отражает растущий спрос на более быструю разработку приложений. Организации стремятся сократить время разработки и повысить эффективность. Платформы low-code позволяют создавать приложения на 40–60% быстрее традиционных методов. Такая скорость помогает бизнесу быстро реагировать на изменения рынка и потребности клиентов.

Демография пользователей

Лидерами во внедрении платформ low-code являются различные отрасли. Вот некоторые из ведущих секторов:

Финансовые услуги: используют low-code для клиентских порталов и внутренних инструментов.
Здравоохранение: в этом секторе low-code применяется для управления пациентами и отчётности по соответствию требованиям.
Производство: используют low-code для операционных приложений и управления качеством.
Профессиональные услуги: внедряют low-code для платформ взаимодействия с клиентами.
Розничная торговля: эта отрасль использует low-code в операциях магазинов и управлении запасами.

Организации, испытывающие нехватку технических специалистов и накопившиеся очереди задач на разработку приложений, входят в число самых быстрых adopters. Банковский сектор, финансовые услуги и страхование лидируют по внедрению low-code. Здравоохранение идёт следом, с прогнозируемым CAGR 28,23% до 2035 года. Сектор ИТ и телекоммуникаций также занимает важное место и, по прогнозам, будет получать 21,65% глобальной выручки на рынке low-code.

Среди популярных платформ low-code есть Microsoft, Salesforce, OutSystems, Mendix и Appian. Эти платформы предоставляют широкий набор инструментов для улучшения пользовательского опыта и оптимизации процессов разработки. Изучая варианты low-code, подумайте о том, как эти платформы могут соответствовать вашим конкретным потребностям.

Риски генеративного ИИ

Генеративный ИИ создаёт несколько рисков в средах low-code. Используя эти мощные инструменты, важно помнить о потенциальных уязвимостях безопасности, которые могут возникнуть.

Уязвимости безопасности

Генеративный ИИ может привести к серьёзным уязвимостям безопасности. Вы можете столкнуться с такими проблемами, как утечка конфиденциальных данных и использование теневого ИИ (shadow AI). Непрозрачность принятия решений ИИ усложняет управление безопасностью. Быстрая разработка на платформах low-code часто приводит к избыточному выделению разрешений для подключений и учётных записей. Это создаёт идеальные условия для взломов. Кроме того, код, сгенерированный ИИ, может содержать уязвимости. Отсутствие контроля над этим кодом затрудняет выявление слабых мест.

Проблемы конфиденциальности данных

Конфиденциальность данных — серьёзная проблема при использовании генеративного ИИ. Нужно учитывать, как ИИ обрабатывает и хранит чувствительную информацию. Без должного контроля ИИ может непреднамеренно раскрыть персональные данные. Например, если ваше приложение формирует отчёты с данными пользователей, вы рискуете нарушить требования законодательства о конфиденциальности. Всегда проверяйте, что ваши приложения соответствуют законам о защите данных, чтобы не столкнуться с юридическими последствиями.

Угрозы, связанные с неправильной конфигурацией

Неправильная конфигурация — ещё одна серьёзная угроза в средах low-code. Когда вы редактируете код, сгенерированный ИИ, вы можете непреднамеренно внести ошибки. Эти ошибки могут привести к уязвимостям безопасности и сделать ваши приложения уязвимыми для атак. Например, злоумышленник может использовать неправильно настроенный API, чтобы получить несанкционированный доступ к вашей системе.

Также важно знать о различных типах атак, которые могут быть направлены на приложения на основе генеративного ИИ. Вот некоторые распространённые методы:

Прямая инъекция промпта: злоумышленники дают инструкции, которые переопределяют системное программирование.
Непрямая инъекция промпта: вредоносные инструкции, встроенные во внешний контент, могут привести к непредсказуемому поведению ИИ.
Эксплойт вкладки браузера Bing Chat: манипулирование чат-ботом с целью получить доступ к чувствительным данным пользователя через промпты, встроенные в веб-страницы.
Манипуляция транскриптами YouTube: скрытые инструкции в транскриптах видео могут заставить системы вести себя неожиданным образом.
Эксфильтрация данных через GitHub Copilot: злоумышленники встраивают инструкции в файлы исходного кода, чтобы извлечь чувствительные данные.
Удалённое выполнение кода в Vanna AI: эксплуатация функции для выполнения несанкционированных SQL-запросов с помощью вредоносных команд.
Манипуляция резюме при отборе кандидатов: скрытие вымышленных навыков в резюме для искажения оценки ИИ.
Эксплуатация памяти ChatGPT: долгосрочная эксфильтрация данных через постоянную инъекцию промптов.
Манипуляция рецензированием на основе LLM: предвзятые рецензии, возникающие из-за скрытых инструкций в представленных статьях.

Понимание этих рисков критически важно для сохранения целостности ваших приложений. Внедряя надёжные меры безопасности, вы можете снизить эти угрозы и обеспечить более безопасную среду разработки low-code.

Ограничения текущих мер безопасности

Существующие протоколы

Обзор действующих стандартов

Вы увидите, что текущие протоколы безопасности в платформах low-code в основном сосредоточены на управлении и контроле данных. Управление задаёт командам чёткие правила и ожидания, которым нужно следовать. Оно помогает снизить риски, определяя роли и зоны ответственности. Многие платформы включают инструменты автоматизированного тестирования. Они проверяют функциональность и безопасность приложения в процессе разработки. Важную роль по-прежнему играют код-ревью, которые проводят профессиональные разработчики. Они подтверждают, что код соответствует требованиям безопасности, и помогают выявлять уязвимости на раннем этапе. Ключевую роль также играют разрешения для приложений: они не дают несанкционированным пользователям получить доступ к чувствительным данным. В совокупности эти меры образуют основу действующих стандартов безопасности в средах low-code.

Пробелы в существующих подходах

Несмотря на эти протоколы, вы заметите несколько пробелов в текущих структурах безопасности. Код, сгенерированный ИИ, часто не проходит такой же тщательной проверки, как код, написанный человеком. Этот пробел может создавать риски для безопасности. Инструменты генеративного ИИ могут не полностью понимать конкретные требования безопасности вашей организации. Отсутствие такого контекстного понимания делает их менее надёжными, чем опытные разработчики. Исправление ошибок безопасности может стать неэффективным, поскольку проблемы могут оставаться незамеченными до поздних этапов разработки. Ещё одна проблема — риск галлюцинаций ИИ, when система формирует неточные или несуществующие ссылки. Структуры управления с трудом успевают за уникальными рисками, которые создаёт интеграция ИИ.

Последние аудиты безопасности выявляют дополнительные пробелы. Платформы low-code часто сталкиваются с трудностями при соблюдении отраслевых требований к соответствию, например HIPAA для здравоохранения или SOX для финансового сектора. Законы о конфиденциальности данных, такие как GDPR и CCPA, требуют тщательного управления персональными данными, однако многим платформам не хватает надёжных журналов аудита и документации. Настройки безопасности по умолчанию иногда остаются без изменений, что подвергает приложения рискам. Ошибки конфигурации в средах разработки могут ослабить безопасность, например незащищённые конечные точки API или слабые механизмы контроля доступа. Базовые методы аутентификации и фиксированные алгоритмы шифрования ограничивают возможности адаптировать меры безопасности под потребности вашего бизнеса. Предопределённые роли доступа могут ограничивать детализированные разрешения и снижать ваш контроль над доступом к данным.

Вы также столкнётесь с трудностями при внедрении эффективных мер безопасности. Переход к low-code и генеративному ИИ означает, что сложные задачи уходят от опытных разработчиков. Такой переход может создавать уязвимости, если системы ИИ явно не учитывают безопасность. Организации часто испытывают трудности с быстрыми изменениями в средах low-code, что приводит к проблемам целостности данных и несогласованному управлению версиями. Отсутствие журналов аудита и контроля доступа на основе ролей повышает риски, особенно в регулируемых отраслях. Вам может быть сложно сочетать инновации с соблюдением требований без модели федерального управления.

Понимая эти ограничения, вы сможете лучше подготовиться к управлению рисками безопасности в ваших проектах low-code. Надёжное управление, внимательная работа с данными и постоянная бдительность остаются вашей лучшей защитой.

Стратегии снижения рисков

Лучшие практики

Чтобы снизить риски, связанные с генеративным ИИ в разработке low-code, вам следует применить несколько лучших практик. Они повышают безопасность и надёжность ваших приложений.

Процессы код-ревью

Внедрение строгих процессов код-ревью необходимо. Такие проверки помогают выявлять уязвимости и обеспечивать соответствие стандартам кодирования. Вам следует тщательно проверять код, сгенерированный ИИ. Этот шаг позволяет выявить потенциальные проблемы до развёртывания. Инструменты автоматизированного тестирования могут помочь в этом процессе. Они быстро анализируют код на наличие ошибок безопасности и функциональных сбоев.

Не менее важно формировать культуру ответственности. Побуждайте членов команды брать на себя ответственность за свой код. Такая практика развивает чувство ответственности и бдительности. Регулярные плановые аудиты кода могут дополнительно повысить безопасность. Они помогают убедиться, что ваши приложения остаются соответствующими отраслевым стандартам.

Обучение пользователей

Обучение пользователей играет ключевую роль в снижении рисков, связанных с генеративным ИИ. Вы должны дать своей команде знания, необходимые для эффективной работы в средах low-code. Обучение должно охватывать лучшие практики безопасности и соответствия требованиям. Также оно должно учитывать специфические проблемы, которые создаёт генеративный ИИ.

Программы обучения должны быть сосредоточены на практических навыках. Научите пользователей распознавать потенциальные угрозы безопасности. Предоставьте им инструменты для ответственного управления данными. Регулярные семинары и курсы повышения квалификации помогут поддерживать вашу команду в курсе актуальных лучших практик.

Сочетая строгие процессы код-ревью с комплексным обучением пользователей, вы можете существенно снизить риски в своих проектах low-code. Эти стратегии не только повышают безопасность, но и способствуют формированию культуры постоянного совершенствования в вашей организации.

Управление в Low-Code

Эффективное управление критически важно для контроля рисков в средах low-code. По мере внедрения генеративного ИИ в процессы разработки становится необходимым создание надёжных структур управления. Такие структуры обеспечивают подотчётность, соответствие требованиям и безопасность на протяжении всего жизненного цикла приложения.

Создание структур управления

Для создания надёжной структуры управления вам следует сосредоточиться на нескольких ключевых компонентах. Они помогут вашей организации эффективно управлять рисками генеративного ИИ.

Роли и ответственность

Чётко определённые роли и обязанности необходимы для успешного управления. Вам нужно создать межфункциональную команду, в которую войдут специалисты по юридическим вопросам, инженерии и политикам. Такое сотрудничество гарантирует, что все аспекты управления будут охвачены. Вот некоторые роли, которые стоит рассмотреть:

Комитет по управлению: эта группа контролирует проекты ИИ и обновляет политики на основе требований регулирующих органов и мнений заинтересованных сторон.
Администратор данных: этот специалист управляет качеством данных и соответствием требованиям, обеспечивая защиту конфиденциальной информации.
Офицер по безопасности: Эта роль отвечает за выявление и снижение рисков безопасности, связанных с генеративным ИИ.

Назначая эти роли, вы создаёте структуру, которая способствует подотчётности и эффективному контролю.

Меры по соблюдению требований

Соблюдение нормативных требований — серьёзная проблема для организаций, которые используют генеративный ИИ в средах low-code. Вы должны обеспечивать соответствие различным стандартам, таким как HIPAA и GDPR. Вот некоторые меры соблюдения требований, которые стоит внедрить:

Политики: Установите чёткие правила допустимого использования и требования к доступу, чтобы обеспечить безопасное внедрение.
Технические средства контроля: Внедрите меры для управления рисками и обеспечения стабильного поведения модели.
Мониторинг: Постоянный мониторинг помогает выявлять дрейф и поддерживать надёжность систем генеративного ИИ.

Кроме того, обратите особое внимание на комплексное версионирование и документирование. Эта практика поддерживает возможность проверки и воспроизводимость, фиксируя данные, промпты, конфигурации и изменения, которые влияют на результаты. Высокая аудируемость необходима для ответственного подхода к ИИ.

Чтобы further усилить соблюдение требований, рассмотрите следующие шаги:

Установите чёткие правила использования инструментов ИИ для написания кода.
Определите процессы согласования для внедрения сгенерированного кода в производственные системы.
Задайте стандарты документирования, чтобы фиксировать решения, принятые в ходе разработки с помощью ИИ.

Ставя соблюдение требований в приоритет, вы сможете увереннее ориентироваться в нормативной среде.

Новая система безопасности

Создание новой системы безопасности для разработки в среде low-code необходимо. Эта система должна определять чёткие стандарты, которые учитывают особые проблемы, возникающие из-за генеративных страниц. Повысить безопасность можно, применяя совместные подходы и участвуя в отраслевых инициативах.

Определение стандартов

Чтобы создать эффективные стандарты безопасности, стоит опираться на широко признанные рекомендации, например, рекомендации IEEE по безопасности генеративных моделей и системы организационного управления. Эти стандарты служат основой для того, чтобы генеративные страницы работали безопасно и ответственно.

Совместные подходы

Сотрудничество участников отрасли необходимо для разработки новых стандартов безопасности. Различные группы инициировали партнёрства для продвижения принципов безопасности по замыслу. Крупные технологические компании и организации в сфере безопасности совместно создают практичные отраслевые стандарты на основе принципов безопасности.

Такие совместные подходы помогают гарантировать, что стандарты безопасности учитывают разные точки зрения и реальные проблемы.

Отраслевые инициативы

В настоящее время реализуется несколько отраслевых инициатив, направленных на решение вопросов безопасности в платформах low-code на основе генеративного ИИ. Эти инициативы сосредоточены на повышении безопасности и снижении рисков с помощью входных защитных барьеров (input guardrails), межсетевых экранов для моделей (model firewalls) и тонкой настройки моделей для снижения галлюцинаций.

Чтобы подготовить ваши приложения low-code к будущему, рассмотрите внедрение следующих стратегий:

Установите чёткие политики использования платформы low-code, включая стандарты разработки и процессы согласования.
Выбирайте платформу low-code, которая соответствует необходимым нормативным требованиям и стандартам.
Обучайте разработчиков и пользователей передовым практикам в области безопасности и соблюдения требований.
Используйте решения для мониторинга, чтобы отслеживать использование, производительность и события безопасности.
Определите политики хранения, архивирования и удаления данных в приложениях, созданных на платформе low-code.

Применяя эти стратегии, вы обеспечите долгосрочную безопасность генеративных страниц в средах low-code. Генеративный ИИ может существенно улучшить платформы low-code, ускоряя разработку и упрощая интеграцию. Однако к связанным с ним рискам нужно оставаться внимательными.

Итак, установление новых стандартов безопасности для генеративных страниц в средах low-code имеет решающее значение. Важно делать ставку на превентивные меры, чтобы обеспечить безопасность и доверие к вашим приложениям. Рассмотрите такие стратегии, как непрерывный мониторинг, поведенческая аналитика, интеграция DevSecOps, состязательное тестирование (adversarial testing) и тестирование утечек данных.

Применяя эти практики, вы сможете создать более безопасную и надёжную среду разработки low-code. Чтобы узнать больше об этой теме и присоединиться к продолжающемуся обсуждению, обязательно послушайте наш полный выпуск Govern Power Apps Generative Pages After Edit Code!

Часто задаваемые вопросы

Что такое инструменты low-code и no-code?

Инструменты low-code и no-code позволяют создавать приложения с минимумом программирования. Они упрощают разработку и дают возможность пользователям без технической подготовки быстро создавать важные для бизнеса приложения.

Как генеративные страницы улучшают платформы low-code?

Генеративные страницы упрощают создание приложений, преобразуя описания на естественном языке в работающий код. Эта функция ускоряет разработку и снижает потребность в глубоких знаниях программирования.

Что такое нарушения соответствия требованиям в разработке low-code?

Нарушения соответствия требованиям возникают, когда приложения не отвечают нормативным стандартам. Такие нарушения могут привести к юридическим проблемам и нанести ущерб репутации вашей организации.

Как предотвратить раскрытие конфиденциальной информации?

Чтобы предотвратить раскрытие конфиденциальной информации, внедрите надёжную инфраструктуру безопасности. Регулярно проверяйте механизмы контроля доступа и обеспечьте шифрование данных для защиты данных пользователей.

Что такое отравление обучающих данных?

Отравление обучающих данных предполагает манипуляции с данными, которые используются для обучения моделей ИИ. Такая тактика может привести к предвзятым результатам и уязвимостям безопасности в приложениях.

Почему важна проверка безопасности?

Проверка безопасности выявляет уязвимости в ваших приложениях. Регулярные проверки помогают поддерживать соответствие требованиям и защищаться от потенциальных угроз.

Как обеспечить безопасность моих приложений?

Безопасность приложений можно обеспечить, применяя лучшие практики: тщательные проверки кода, обучение пользователей и постоянный мониторинг среды low-code.

Какую роль играют платформы no-code в разработке?

Платформы no-code позволяют пользователям создавать приложения без навыков программирования. Они демократизируют разработку, давая возможность большему числу людей участвовать в создании важных для бизнеса приложений.