Хакеры атакуют нейросети: новые угрозы для бизнеса и данных

Еще недавно нейросети казались забавной игрушкой, но сегодня они прочно вошли в деловую жизнь Петербурга и Ленобласти. Их используют для работы с документами, почтой, кодом и аналитикой. Вместе с этим появились и новые риски: теперь киберпреступники могут атаковать не только привычные серверы или базы данных, но и самих ИИ-помощников.

Главная особенность современных генеративных моделей - они воспринимают текст как данные и как инструкции одновременно. Это открывает путь для атак, которые не требуют взлома программного кода. Достаточно внедрить вредоносную команду в обычный текст - и нейросеть может выполнить ее, не отличив от легитимного запроса. Такой метод называют prompt injection. скажем, если ИИ анализирует входящее письмо, в нем можно спрятать фразу, которая заставит модель игнорировать правила и раскрыть внутренние данные.

Отдельный тип угрозы - jailbreak. Здесь злоумышленник пытается обойти ограничения, встроенные в нейросеть, и получить запрещенный или нежелательный ответ. Если prompt injection - это внедрение чужой инструкции, то jailbreak - попытка заставить модель нарушить запреты. По данным Петербург2, такие атаки уже фиксируются в корпоративных системах региона.

Эксперты отмечают, что атаки на ИИ-платформы нельзя рассматривать как обычные киберпреступления. Приложения, использующие нейросети, уязвимы для подмены или кражи данных, но новый класс угроз связан именно с тем, что нейросеть может быть вынуждена совершить действие, не предусмотренное разработчиками. Это создает дополнительные сложности для защиты информации.

Внутренние риски часто оказываются не менее опасными, чем внешние атаки. Многие сотрудники используют публичные нейросети для ускорения работы, не задумываясь о последствиях. В результате в такие сервисы попадают договоры, отчеты, персональные данные и даже фрагменты кода. Такой сценарий называют shadow AI - использование ИИ без контроля и разрешения компании. Это может привести к утечке конфиденциальной информации, которую нейросеть способна использовать для обучения или даже для формирования ответов другим пользователям.

По оценке Петербург2.ру, в большинстве компаний региона до сих пор нет четких правил по работе с нейросетями. Внешний взлом требует усилий, а внутренние утечки случаются ежедневно из-за неосторожности сотрудников. Это создает впечатление, что внутренняя угроза становится все более значимой.

Использование ИИ действительно помогает снижать издержки на рутинные задачи, но вместе с этим появляются новые расходы: на интеграцию, защиту, аудит моделей и обучение персонала. Оценить ущерб от небезопасного использования нейросетей сложно - компании редко раскрывают такие инциденты, а последствия могут проявиться не сразу. Потери включают не только стоимость утечки, но и простой процессов, переделку результатов, юридические издержки и потерю клиентов.

Согласно данным IBM, инциденты, связанные с shadow AI, могут увеличивать среднюю стоимость утечки данных на сотни тысяч долларов. В здравоохранении и финансовом секторе ущерб от одной утечки достигает миллионов. При этом цена ошибки определяется не только объемом данных, но и последствиями для бизнеса, безопасности и репутации.

Автоматизация с помощью ИИ может сократить операционные затраты до 80%, если внедрять ее с четкой системой управления. Важно понимать, кто ставит задачи, кто проверяет результаты, кто отвечает за данные. Без контроля единичная ошибка быстро становится системной. Особенно чувствительны к таким сбоям отрасли, где ошибка влияет на деньги, безопасность или юридические решения.

На рынке труда растет спрос на специалистов, которые умеют работать с ИИ в своей профессии: маркетологов-аналитиков, юристов с навыками анализа документов, HR-специалистов, владеющих автоматизацией найма. Компетенции по управлению ИИ-агентами, критической проверке результатов и управлению рисками становятся все более востребованными.

Компании вынуждены внедрять DLP-системы, чтобы контролировать не только почту и файлообменники, но и запросы сотрудников к нейросетям. Это позволяет снизить риск утечек клиентских баз, договоров и коммерческой тайны. Важно помнить, что нейросети не различают инструкции и данные - для них все это просто текст. Поэтому защита требует новых подходов и постоянного внимания.

В 2026 году Петербург и Ленобласть сталкиваются с ростом атак на нейросети и внутренними утечками данных. По оценке Петербург2.ру, каждая пятая утечка связана с использованием shadow AI. Внедрение ИИ требует не только технических решений, но и четких правил, обучения сотрудников и постоянного контроля. Без этого автоматизация может обернуться серьезными потерями для бизнеса и репутации. Важно учитывать, что развитие нейросетей меняет не только технологии, но и подходы к безопасности, управлению и ответственности в компаниях региона. До этого Peterburg2.ru опубликовал список из «пяти смартфонов для комфортного перехода с iPhone на Android летом 2026».