Copilot Security Monitoring: выявление утечек данных через ИИ

By Mirko Peters · 2025-11-23 · Updated 2026-07-18

Узнайте, как команды SOC могут выявлять утечки данных, связанные с Copilot, с помощью плейбуков, сигналов безопасности, расследования, реагирования и управления.

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

Теперь перед вами новая ситуация. ИИ-ассистенты Copilot — это не обычные приложения. Они анализируют данные и принимают решения. Иногда они заходят слишком далеко. Вам нужно понимать, что для ИИ является нормальным поведением, что рискованным, а что плохим. Старых планов реагирования на вредоносное ПО для утечек данных через ИИ уже недостаточно. Попробуйте такие меры, как сокращение объёма используемых данных, шифрование данных и установка чётких правил работы с ИИ. Убедитесь, что инструменты защиты данных и SOC работают согласованно. Постоянно проверяйте риски. Совместная работа и понимание ситуации сейчас особенно важны.

Главное

• Изучите специфические риски ИИ-ассистентов Copilot. Они могут получать и передавать данные так, как вы не ожидаете. Из-за этого классические методы безопасности работают хуже.

• Настройте надёжные правила работы с данными. Используйте понятные метки и правила, определяющие, кто может видеть важную информацию. Это помогает предотвратить утечку данных через ИИ.

• Используйте интеллектуальные инструменты для выявления проблем. Объединяйте данные из разных средств безопасности. Так вы увидите все возможные утечки данных через ИИ.

• Реагируйте на оповещения быстро. Используйте пошаговое руководство для проверки проблем. Выбирайте наилучший способ защитить данные.

• Налаживайте совместную работу команд. Службы безопасности, соответствия требованиям и ИТ должны работать вместе. Это помогает управлять рисками ИИ и сохранять безопасность данных.

Почему оповещения о доступе ИИ создают трудности для SOC

Классическая цепочка атаки против утечек данных через ИИ

Вероятно, вы знакомы с классической моделью цепочки атаки (kill chain). Она помогает выявлять угрозы вроде вредоносного ПО или фишинга. Вы ищете такие этапы, как доставка, эксплуатация и экfiltрация. Эта модель хорошо работает для многих атак. Однако утечки данных через ИИ не следуют этим этапам. ИИ-ассистенты могут получать доступ к файлам и передавать информацию новыми способами. Вы можете увидеть оповещение о том, что Copilot обратился к конфиденциальному файлу. Это не похоже на обычную атаку. Вам нужно определить, безопасна ли ситуация, рискованна ли она или представляет реальную угрозу.

ИИ-ассистенты действуют как новые пользователи в вашей системе. Они могут быстро перемещать данные. Не всегда они оставляют явные признаки проблемы. Нужно смотреть не только на одно оповещение. Проверяйте контекст: кто попросил Copilot получить доступ к файлу и что произошло дальше. Это усложняет работу. Одних старых правил уже недостаточно.

Неопределённость для аналитиков: шум или угроза?

Количество оповещений может быть подавляющим. Многие команды SOC сталкиваются с усталостью от оповещений. Предупреждений так много, что становится трудно заметить реальные проблемы. В таблице ниже перечислены типичные трудности, с которыми вы сталкиваетесь при работе с оповещениями о доступе ИИ:

Работать нужно и быстрее. Инструменты ИИ помогают быстрее завершать расследования. Многие аналитики, использующие ИИ, сохраняют более высокую точность и получают более подробные результаты, чем те, кто работает вручную. Тем не менее нужно научиться отличать обычное использование ИИ от признаков утечек данных через ИИ. Такой новый подход требует более совершенных инструментов и чётких правил.

Избыточный доступ и слабые метки: реальный риск

Как слабое управление данными способствует утечкам через ИИ

Слабое управление данными создаёт реальную опасность. Если вы не контролируете, кто может использовать ваши данные, ИИ-инструменты могут раскрыть личную информацию. Слабые правила и плохой мониторинг облегчают ошибки. Утечки данных через ИИ возможны, если файлы неправильно помечены или слишком many людей имеют доступ к важным папкам.

Недавние случаи показывают, как эти проблемы могут навредить вашей организации. В таблице ниже перечислены различные риски, вызванные плохим управлением данными:

Для защиты данных нужно надёжное управление данными. Хорошие правила помогают понять, кто использует ваши данные и как их используют инструменты ИИ. Понятные метки и правила доступа предотвращают утечки ещё до их возникновения.

Неправильные настройки контейнеров и проблемы с метками

Может казаться, что ваши файлы в безопасности, но неверные настройки способны создать проблемы. Если разрешить группе «Все сотрудники компании» доступ к папкам, вы можете случайно открыть секреты. Слабые или отсутствующие метки затрудняют для ИИ понимание того, что является приватным. Без простой системы меток вы теряете контроль над данными.

Чтобы защитить группу, вам стоит:

• Проверить, кто имеет доступ к каждой папке или сайту.

• Присвоить понятные и надёжные метки всем важным файлам.

• Использовать инструменты, которые находят избыточный общий доступ и предупреждают о рискованных настройках.

Большую часть утечек данных через ИИ можно предотвратить, если своевременно устранить эти проблемы. Хорошие правила и продуманные метки защищают данные и помогают команде SOC действовать быстро.

Схема принятия решений по инцидентам ИИ

Обоснованно, превышение полномочий или злонамеренно?

Получив оповещение об ИИ, вам предстоит важный выбор. Нужно определить, является ли действие обоснованным, превышением полномочий или злонамеренным. Этот выбор подсказывает, что делать дальше, и помогает сохранить данные в безопасности.

• Обоснованные действия — это ситуации, когда копилоты на базе ИИ помогают людям в работе. Пользователь, метка файла и рабочий процесс соответствуют вашим правилам. Например, сотрудник финансового отдела просит Copilot подвести итоги отчёта, который он и так может видеть. Никакие правила не нарушены.

• Превышение полномочий — это когда ИИ обращается к данным, которые ему не следует использовать, даже если пользователь имеет к ним доступ. Возможно, пользователь может открыть файл, но ваши правила запрещают ИИ читать файлы с меткой «Highly Confidential». Такое слабое место в правилах может привести к утечкам данных через ИИ.

• Злонамеренные действия — это явные признаки того, что кто-то делает что-то неправильное. Вы можете заметить, что метка изменена, затем Copilot открывает файл, а вскоре файл уходит за пределы организации. Это указывает на риск со стороны инсайдера или на запланированную атаку.

Вы можете использовать таблицу, чтобы увидеть распространённые действия, которые вы можете заметить:

Вы также можете заметить следующие рискованные действия:

• Отравление памяти, которое позволяет кому-то менять поведение ИИ со временем.

• Злоупотребление инструментами, например использование функций календаря или API неожиданным образом.

• Злоупотребление идентичностью агента, когда кто-то выдаёт себя за другого пользователя или предоставляет агенту ИИ избыточные полномочия.

Важно выявлять такие проблемы как можно раньше. Это помогает предотвратить утечки и защитить группу.

Ключевые вопросы для SOC при триаже

Получив оповещение, нужно действовать быстро. Чтобы понять, что произошло и что делать, задайте правильные вопросы. Вот некоторые важные вопросы, которые помогут вам:

1. Кто является пользователем?
   Проверьте, тот ли это человек. Ищите признаки взлома учётной записи или её необычного использования.

2. Какая метка и какова история её изменений?
   Посмотрите метку файла. Выясните, не меняли ли её до того, как ИИ обратился к файлу.

3. Куда контент попал дальше?
   Отследите, был ли файл передан, отправлен по почте или на личное устройство после доступа ИИ.

4. Соответствует ли это обычному профилю обращения пользователя с данными?
   Сравните это действие с тем, что пользователь обычно делает. Обращайте внимание на внезапные изменения или рискованные действия.

5. Соответствовал ли доступ ИИ политике или нарушил правило?
   Проверьте, должны ли были ваши DLP или ограничения для ИИ остановить это действие.

Совет: всегда записывайте найденное. Это помогает совершенствоваться и обучать команду.

Эти вопросы помогут определить, является ли инцидент обоснованным, превышением полномочий или злонамеренным. Такой план позволяет действовать быстро и снижает вероятность утечек данных через ИИ.

Корреляция сигналов между инструментами

Чтобы выявить утечки данных через ИИ, нужно смотреть больше чем на один инструмент. Каждый инструмент даёт свой фрагмент картины. Если смотреть только на одно оповещение, можно упустить общую картину. Сопоставляйте сигналы из Purview, DSPM, Defender XDR и аудита промптов. Так вы поймёте, что произошло на самом деле.

Purview, DSPM и история меток

Purview и DSPM помогают отслеживать ваши данные. Вы видите, где находятся файлы, кто имеет к ним доступ и какие на них метки. Если кто-то меняет метку с «Highly Confidential» на «General», вам нужно знать об этом. История меток показывает, пытался ли кто-то скрыть истинный уровень конфиденциальности файла. Используйте эти инструменты, чтобы выявлять рискованные изменения до того, как к данным обратятся ИИ-инструменты. Когда вы связываете изменения меток с доступом ИИ, вы получаете явный сигнал о возможной проблеме.

Defender XDR и аудит промптов

Defender XDR и аудит промптов дают более подробные сведения. Defender XDR отслеживает подозрительные действия в конечных точках, облаке и системах идентификации. Он может заметить, когда ИИ-инструменты действуют не так, как вы ожидаете. Аудит промптов позволяет увидеть, что пользователи и ИИ-агенты запрашивают и что получают в ответ. Вы можете проверить, не пытался ли кто-то получить конфиденциальные данные через промпт ИИ.

Вот как Defender XDR и аудит промптов помогают вам:

• Defender XDR даёт вам рекомендации по безопасности конфигурации для ИИ-агентов.

• Он показывает пути атак, нацеленные на ИИ-агентов.

Когда вы связываете изменения меток, доступ ИИ и перемещение данных, вы видите реальную картину. Это помогает остановить утечки до того, как они разрастутся.

Оперативный runbook SOC для утечек данных через ИИ

Столкнувшись с возможной утечкой данных через ИИ, нужно действовать быстро и следовать чёткому плану. Этот runbook даёт пошаговое руководство, которое поможет провести первичную оценку, принять решение и локализовать инцидент. Используйте его как чек-лист в первые минуты после оповещения.

Первые 10 минут: шаги первичной оценки

Когда вы видите оповещение об ИИ и конфиденциальных данных, нужно действовать быстро. Первые десять минут критичны. Вот что нужно сделать:

1. Немедленно подтвердите получение оповещения.
   Не ждите. Убедитесь, что вы видите каждое оповещение и фиксируете его сразу, как только оно появилось.

2. Начните расследование.
   Подумайте, что может означать это оповещение. Это обычное действие, ошибка или что-то опасное? Собирайте как можно больше информации.

3. Соберите все данные.
   Изучите журналы из вашей SIEM, проверьте активность на конечных точках, просмотрите данные об идентификации пользователя и используйте любые имеющиеся данные об угрозах. Не ждите, пока это сделает кто-то другой.

4. Проведите несколько проверок одновременно.
   Может прийти больше одного оповещения. Начните разбирать каждое, чтобы ничего важного не пропустить.

Совет: Всегда записывайте результаты этих первых шагов. Хорошие заметки помогают вам и вашей команде учиться на каждом инциденте.

Дерево решений и локализация

После завершения первичных проверок нужно решить, что делать дальше. Используйте дерево решений, чтобы выбрать правильное действие. В таблице ниже показано, как сопоставить сигналы с действиями:

Выбирать правильное действие нужно исходя из того, что вы видите. Если вы обнаружили злоупотребление инструментом на агенте высокого риска, нужно изолировать систему и отозвать любой особый доступ. Если вы видите проблему в цепочке поставок, отслеживайте её, устраняйте и сообщите владельцу.

Для локализации у вас есть несколько вариантов, чтобы остановить утечку и защитить данные:

• Ограничивайте скорость и добавляйте водяные знаки к результатам работы ИИ-модели. Это помогает контролировать, какой объём данных покидает вашу систему.

• Следите за необычными или повторяющимися запросами. Нетипичные закономерности могут показать, где может начинаться утечка.

• Используйте инструменты защиты конфиденциальности, такие как редактирование и дифференциальная приватность. Они скрывают или защищают конфиденциальную информацию.

• Включите поведенческую аналитику. Она позволяет в реальном времени выявлять необычные действия и быстро реагировать на них.

Если действовать быстро и следовать этим шагам, можно снизить риск утечек данных при использовании ИИ и обеспечить безопасность организации.

Защитные механизмы, предотвращающие утечки данных ИИ

Оценка избыточного доступа и маркировка

Многие проблемы можно предотвратить на раннем этапе, проверяя избыточный доступ и используя понятную маркировку. Если вы знаете, кто может видеть каждый файл и как он помечен, вы снижаете вероятность утечек данных ИИ. Используйте инструменты, которые помогают находить файлы или папки, доступные слишком большому числу людей. Эти инструменты позволяют быстро устранять проблемы. В таблице ниже показаны способы улучшить процесс:

Также для отслеживания движения данных можно использовать карты обнаружения. Инвентаризация приложений помогает находить рискованные приложения и коннекторы. Моделирование угроз позволяет увидеть, где избыточный доступ может стать проблемой.

DLP с учетом ИИ и правила обнаружения

Чтобы защитить данные от новых рисков, связанных с ИИ, нужны специальные правила. Инструменты предотвращения утечек данных (DLP) могут сканировать то, что создает или передает ИИ. Они ищут конфиденциальную информацию до того, как она покинет вашу систему. Некоторые инструменты используют сканирование в реальном времени, автоматическое маскирование или редактирование для скрытия конфиденциальных данных. Можно настроить собственные правила, которые блокируют определенные типы информации от попадания к пользователям.

Также можно использовать валидаторы, которые сканируют результаты ИИ на наличие конфиденциальных данных. Некоторые из них даже проверяют персональные данные (PII) или корпоративные секреты перед передачей результатов.

Управление и таксономия меток

Хорошее управление и понятная система меток помогают сохранять контроль. Когда вы используете структурированную методологию, вы гарантируете безопасность и корректность данных. Для ориентира можно использовать такие стандарты, как принципы FAIR или DMBOK. Эти методологии помогают управлять данными, обеспечивать их безопасность и соблюдать требования к конфиденциальности.

ИИ может помочь лучше управлять данными. Он способен находить проблемы и быстро помогать их устранять. Чтобы предотвратить утечки во время обучения, стоит правильно разделять данные. Например, используйте разбиение по времени для дат или группируйте данные по пользователям. Всегда разделяйте данные после завершения всех изменений, чтобы избежать ошибок.

Совет: простая система меток с понятными правилами упрощает для всех соблюдение лучших практик и предотвращение утечек.

Метрики и заинтересованные стороны

Ключевые OKR для утечек данных ИИ

Чтобы понять, предотвращаете ли вы утечки данных ИИ, нужны четкие цели. Они показывают, что работает и что требует доработки. OKR, или цели и ключевые результаты, помогают отслеживать работу. Вот несколько примеров, которые можно использовать:

Регулярно проверяйте эти OKR. Отслеживание прогресса помогает вовремя находить проблемы и принимать более взвешенные решения.

Совет: делитесь своими OKR с командой. Это помогает всем работать над общими целями.

Роли в безопасности и управлении

Чтобы остановить утечки данных через ИИ, нужны правильные люди. Помочь сохранить безопасность ваших данных должны многие команды. У каждой группы своя задача:

• Руководители по безопасности, такие как CISO, задают правила и обеспечивают безопасность систем ИИ.

• Команды комплаенса проверяют, соблюдаете ли вы законы и нормы в области данных.

• Команды управления идентификацией контролируют, кто может видеть и использовать конфиденциальные данные.

• Вы должны чётко определить ограничения для того, что могут делать агенты ИИ.

• Выдавайте правильные разрешения каждому пользователю и каждой системе.

• Назначьте ответственного за контроль использования ИИ и соблюдение правил.

• Централизованное управление помогает снизить риски, связанные с агентами ИИ.

• Совместная работа команд позволяет быстрее решать проблемы и делиться знаниями.

Когда все эти группы работают вместе, вы создаёте надёжную защиту от утечек данных через ИИ. Каждый понимает свою задачу и работает на общую цель.

Перспективы развития SOC и ИИ

Тренды в безопасности ИИ

Безопасность ИИ скоро заметно изменится. Злоумышленники уже используют ИИ, чтобы создавать более изощрённые угрозы. Программы-вымогатели становятся всё совершеннее, поэтому нужно следить за новыми приёмами. Правил, которые необходимо соблюдать, становится больше, и на них стоит обращать внимание.

Вот некоторые тренды, которые стоит знать:

• Атаки с использованием ИИ становятся всё чаще. Злоумышленники используют машинное обучение, чтобы быстрее находить слабые места.

• Программы-вымогатели теперь атакуют и данные, и резервные копии. Из-за этого проблемы сложнее устранить.

• Для защиты данных нужно соблюдать всё больше требований.

• Машинное обучение помогает выявлять угрозы, изучая, что является нормальным поведением. Оно отмечает всё, что выглядит подозрительно.

• Поведенческая биометрия проверяет, действует ли пользователь как сам себе. Это добавляет ещё один уровень защиты.

• Архитектура Zero Trust означает, что никому не доверяют по умолчанию. Перед тем как пустить кого-либо, всегда выполняется проверка.

Продолжайте учиться и проявлять любознательность. Эти тренды будут определять, как вы защищаете свои данные.

Подготовка к рискам ИИ нового поколения

Подготовиться к новым рискам ИИ можно, обновив и инструменты, и подход к ним. Начните использовать ИИ на каждом этапе обнаружения угроз и реагирования на них. Применяйте ИИ для поиска необычных закономерностей в данных безопасности. Автоматизированные реакции помогают действовать быстро, когда что-то идёт не так. Прогностическая аналитика угроз позволяет обнаружить атаки до их начала. Адаптивные системы обучения со временем совершенствуются, и ваша защита остаётся крепкой.

Чтобы подготовиться, выполните следующие шаги:

1. Проведите семинары, чтобы выявить риски в ваших системах и обсудить их.

2. Оцените вероятность каждого риска и возможный объём ущерба.

3. Определите, какой уровень риска вы готовы принять, и выберите лучшие способы его снизить.

4. Регулярно проверяйте свои системы и обновляйте планы по мере развития инструментов ИИ.

Баланс между новыми идеями и безопасностью требует командной работы. Грамотное управление связывает все части вашей системы ИИ и сохраняет ответственность за неё у каждого. Руководители по безопасности задают меры контроля и помогают командам работать согласованно. Координационный комитет по ИИ может направлять ваш план и следить за соблюдением правил. Безопасные тестовые среды позволяют опробовать новые идеи, не рискуя основными системами. Регулярные отчёты держат всех в курсе и помогают принимать взвешенные решения.

Оставаясь внимательными и работая сообща, вы сможете уверенно встретить будущее безопасности ИИ.

Утечки данных через ИИ чаще всего происходят потому, что данные плохо управляются и метки конфиденциальности слабые. Дело не столько в ИИ-копилотах. Исследования показывают, что 68% утечек происходят, когда конфиденциальная информация попадает в инструменты ИИ. Кроме того, 60% проблем с ИИ заканчиваются выходом данных наружу.

Исправить это можно, создав строгие правила и работая командой. Для начала настройте метки по умолчанию для файлов. Затем добавьте правила DLP, которые работают с ИИ. Включите аудит запросов, чтобы отслеживать действия ИИ. Попробуйте однočасовой спринт, чтобы настроить эти шаги. Постоянно учитесь и обновляйте защиту по мере роста угроз, связанных с ИИ.

Часто задаваемые вопросы

Что такое «утечка данных через Copilot»?

Утечка данных через Copilot происходит, когда ИИ-копилоты получают доступ к конфиденциальным данным или передают их дальше, хотя эти данные должны оставаться закрытыми. Это может произойти, если у файлов слабые метки или к ним имеют доступ слишком много людей.

Как понять, что действие ИИ рискованное?

Проверьте, кто попросил ИИ получить доступ к данным, какая метка была у файла и куда данные попали дальше. Обращайте внимание на изменения меток, необычное поведение пользователей и файлы, отправленные за пределы компании.

Какие инструменты помогают обнаруживать утечки данных через ИИ?

• Microsoft Purview и DSPM: отслеживание данных и меток.

• Defender XDR: поиск подозрительных действий.

• Аудит запросов: просмотр того, что запрашивают пользователи и ИИ.

Совет: используйте эти инструменты вместе для лучшего результата.

Как не допустить утечки конфиденциальных данных через ИИ?

Задайте надежные метки, ограничьте круг людей, которые могут видеть файлы, и используйте правила DLP, которые запрещают ИИ читать данные с меткой «Строго конфиденциально». Включите аудит запросов, чтобы контролировать действия ИИ.

Кто должен участвовать в управлении рисками данных при работе с ИИ?

Все должны работать вместе, чтобы данные оставались в безопасности

Вам также стоит послушать

Если вы изучаете мониторинг безопасности Copilot, эти выпуски дают практический контекст по внедрению, архитектуре, безопасности и управлению:

• Microsoft Teams Governance – The Illusion of Control — Как решения о владении, политиках и жизненном цикле определяют надежность работы Microsoft 365.
• Microsoft AI Agent Harness – Simply Explained — Разберитесь в оркестрации, защитных ограничениях, оценке и наблюдаемости для рабочих процессов с ИИ.
• Azure AI Foundry – Simply Explained — Узнайте, как создаются, оцениваются, развертываются и управляются корпоративные решения с ИИ.
• Microsoft Defender XDR – Simply Explained — Связывайте решения по внедрению с видимостью в безопасности, расследованием и реагированием.