Применение искусственного интеллекта сейчас - один из главных трендов технологического развития компаний. ИИ используется в разных областях и для разных целей – от автоматизации простых операций до управления производством.

Александр Ковалев

Ведущий аудитор ISO/IES 27001 и эксперт Infosecurity

Содержание

Введение
Иная плоскость рисков
Риски искусственного интеллекта
Интеграция управления рисками ИИ
Заключение
Читайте также

Введение

Вместе с преимуществами искусственный интеллект приносит с собой новые риски. Обеспечение безопасности ИИ отличается от традиционных процессов управления ИБ компаний, но основой для нее все так же служит управление рисками. В этой статье мы разберем, почему управление рисками – неотъемлемая часть безопасности ИИ, и на что руководителям и специалистам по ИБ стоит обратить внимание.

Иная плоскость рисков

Управление рисками ИБ служит фундаментом для обеспечения безопасности данных, информационных систем и цифровых технологий. Во многих компаниях выстроена система управления ИБ, проводится регулярная оценка рисков, внедрены процессы информационной безопасности и средства защиты. Разве этого недостаточно?

Риски, связанные с использованием искусственного интеллекта, и сценарии их реализации существенно отличаются от традиционных. Классические процессы и меры информационной безопасности по-прежнему необходимы, но недостаточны для обеспечения безопасности ИИ. Это связано с особенностями работы ИИ-систем:

Непрозрачность. Многие модели работают как «черные ящики» – трудно понять, как именно было принято то или иное решение. Это затрудняет выявление и исследование аномалий, анализ и расследование инцидентов.
Динамичность. Модели постоянно обучаются и обновляются, а входные данные меняются. Модель, обученная на одних данных, может начать вести себя иначе при изменении входных данных или контекста использования.
Зависимость от внешних источников. ИИсистемы часто используют сторонние API, открытые наборы данных и предобученные модели, что расширяет поверхность атаки и усложняет контроль за безопасностью.
Зависимость от качества данных. Основа работы ИИ – входные данные. Их качество напрямую влияет на корректность получаемого результата и его соответствие ожиданиям (принцип GIGO – «garbage in, garbage out»).

Риски искусственного интеллекта

Итак, риски ИИ отличаются от классических рисков ИБ. Среди ключевых категорий рисков можно выделить:

Ошибки из-за низкого качества данных. Ошибки и искажения данных, используемых для обучения моделей, могут привести к некорректным результатам и решениям. Качественные данные должны обладать точностью, достоверностью и полнотой. Также имеет значение актуальность данных и отсутствие в них элементов предвзятости. «Плохие» данные и неверные решения моделей могут отразиться на реализации и результатах бизнес-процессов. В итоге мы получим целый набор рисков – финансовые, репутационные, операционные, юридические, киберриски.
Атаки на модели. Злоумышленники могут воздействовать на входные данные, внедрять промпт-инъекции, манипулировать поведением ИИ-систем, перехватывать управляющие команды и подменять решения. В ряде отраслей последствия могут оказаться критическими (например, управление автономными транспортными средствами или медицинскими системами).
Утечка конфиденциальной информации. Если для обучения моделей или в запросах используются чувствительные данные (коммерческая тайна, ПДн и пр.), ИИ-система может воспроизвести эти данные в ответах.
Утечка данных модели. Модели ИИ, их логика и архитектура - ценный актив, объекты интеллектуальной собственности. Их кража может привести к потере конкурентных преимуществ или дать злоумышленникам возможность воспроизведения и анализа моделей для реализации атак.
Операционные сбои. Проявляются как дрейф моделей, галлюцинации, предвзятость алгоритмов и нарушения в работе интеграций. Сбои могут быть спровоцированы ухудшением качества входных данных, изменениями внешних условий, ошибками при внедрении и недостатками алгоритмов.
Юридические риски. Принятие дискриминационных или несправедливых решений может привести к претензиям и судебным разбирательствам со стороны клиентов, партнеров, поставщиков и других контрагентов).
Регуляторные риски. Законодательство в сфере ИИ активно развивается. Требования к защите ИИ включены как в российские нормативные акты, так и в законодательство других стран. Несоблюдение обязательных требований ведет к штрафам и другим санкциям. Национальные и международные стандарты по построению систем ИБ также претерпели изменения с учетом развития ИИ-технологий и методов атак на них.

Интеграция управления рисками ИИ

Безопасность ИИ не должна существовать в изоляции. Она должна быть интегрирована в общую систему управления рисками и в процессы ИБ. Это позволит:

обеспечить единый подход к регулярной оценке и приоритизации рисков, независимо от их природы;
оценивать риски ИИ в рамках единой системы управления рисками, без дублирования усилий и создания отдельных областей контроля;
избежать построения параллельной системы безопасности для ИИ, а использовать уже существующие процессы и инструменты ИБ;
снизить вероятность инцидентов посредством раннего выявления специфических рисков ИИ и принятия превентивных мер;
упростить прохождение проверок и демонстрацию выполнения требований, снизить риски штрафов и других санкций регуляторов.

Заключение

Без системного управления рисками ИИ компания рискует оказаться в ситуации, когда процессы и инструменты безопасности внедрены, но ИИ-система остается уязвимой из-за неучтенных сценариев рисков. Безопасность искусственного интеллекта – не только применение защитных мер, но управление неопределенностью.

Риски искусственного интеллекта несут в себе большую опасность в силу разнообразия методов атак и широкого спектра возможных последствий. При этом их значимость непрерывно растет с развитием ИИ-технологий, расширением сфер применения, повышением уровня принимаемых ИИ-решений.

В сегодняшних реалиях управление рисками ИИ стало не просто адаптацией системы ИБ. Теперь это стратегическая необходимость в пересмотре подходов, процессов и мер, связанная с появлением новой критичной области специфических угроз.

Остались вопросы?

Оставьте свои контактные данные, чтобы мы могли связаться с вами для дальнейших шагов.

КИИ

Информационная безопасность в финансовом секторе: новый подход к оценке и защите

Постановление № 92 от 06.02.2026: новые правила категорирования КИИ в банках, ежегодная отчётность, штрафы по ст. 13.12.2 КоАП и что делать банкам.

06.11.2026

Читать

Законодательство

Cookie и персональные данные: что нужно учитывать владельцам сайтов

Когда cookie считаются персональными данными, какие можно без согласия, что указать в cookie-баннере и почему мало политики конфиденциальности.

07.11.2026

Читать

Ai / Безопасность ИИ

Этапы подготовки к сертификации ISO/IEC 42001

Что такое ISO/IEC 42001 и как подготовиться к сертификации: структура стандарта, 5 этапов от обследования до аудита, цикл PDCA.

10.11.2026

Читать

Сертификация ISO

10 шагов по внедрению ISO/IEC 27001

Пошаговый план внедрения ISO/IEC 27001 в 10 шагов: от области применения СУИБ до внутреннего аудита. Типовой срок подготовки — 5–12 месяцев.

05.11.2026

Читать

Другие статьи

Все статьи

Получайте новости из мира кибербезопасности, полезные материалы и специальные предложения для бизнеса. Отправляем только актуальную информацию — без лишних писем.

Оставайтесь на шаг впереди

Дайджесты

Акции

Чек-листы

Памятки

Новые услуги

Почему без управления рисками безопасность ИИ невозможна

Содержание

Введение

Иная плоскость рисков

Риски искусственного интеллекта

Интеграция управления рисками ИИ

Заключение

Читайте также:

Остались вопросы?

Информационная безопасность в финансовом секторе: новый подход к оценке и защите

Cookie и персональные данные: что нужно учитывать владельцам сайтов

Этапы подготовки к сертификации ISO/IEC 42001

10 шагов по внедрению ISO/IEC 27001

Другие статьи

feeds:title