Журнал "Information Security/ Информационная безопасность" #3, 2026

Алексей Парфентьев, "СёрчИнформ" Парадоксально, но это, например, защита интеллектуальной собствен- ности и коммерческой тайны. Алго- ритмы не определят, где черновик, а где итоговая документация по про- екту, который составляет КТ. Решение о том, какие документы становятся тайной, принимают ответственные сотрудники. Поэтому классические DCAP не определят ценность контен- та, а DLP не защитят его от утечки. Но задача решается, если DCAP деле- гирует пользователям разметку таких документов. Затем автоматика пре- красно применит по меткам политики защиты: при обработке (DCAP) и пере- сылке (DLP). Виктор Рыжков, Positive Technologies Да. Главный пробел возникает из-за разрозненных зон видимости разных систем и отсутствия сквозной интегра- ции. Пользователь может выгрузить данные из БД на рабочий компьютер, собрать Excel-файл, положить его в файловое хранилище, переслать кол- леге по почте или отправить вовне через мессенджер. DLP и DCAP оценят каждую операцию отдельно. Но без полной видимости всей инфраструкту- ры хранения данных и понимания цепо- чек их распространения разобраться в происходящем на современных объе- мах невозможно. Владимир Ульянов, Zecurion Они всегда были. Уловки "как обойти DLP" широко распространены в про- фессиональном сообществе, но гораздо реже встречаются на практике. Лакуны при использовании DLP и DCAP часто возникают на стыке этих продуктов. Использование экосистемы одного раз- работчика позволяет нивелировать воз- можные проблемы – не только построить бесшовную защиту, но и снизить стои- мость внедрения и TCO системы. Поми- мо этого, есть вопросы по защите данных в облаках. Александр Ларионов, "Киберпротект" Проблемы есть, но они существовали всегда – это классическая гонка средств защиты и средств обхода. Ни DLP, ни DCAP не обеспечат абсолютную защиту, как не обеспечат ее ни DSP, ни любые другие решения. Важно понимать, что решение выби- рается под конкретную потребность с учетом соотношения цены и качества. И если сегодня DLP и DCAP по-прежнему решают поставленные перед ними зада- чи, что не является редкостью в закры- тых контурах, то нецелесообразно устраивать революцию в части исполь- зуемых решений. Максим Чеплиёв, Staffcop (СКБ Контур) При корректно выстроенных процессах и ролевой модели доступа к данным ответ скорее отрицательный. Однако главная сложность заключается именно в организации таких процессов. Ни DLP, ни DCAP не способны самостоятельно проанализировать бизнес-процессы ком- пании, оценить риски и определить опти- мальную модель защиты, поскольку каж- дая организация уникальна. Кроме того, эти решения не охватывают внешние факторы риска, связанные с самими сотрудниками. Например, информацию из внешних источников, которая может стать отправной точкой для расследо- вания инцидента или корректировки настроек средств защиты. Илья Иванов, "Гарда" Есть задачи по защите данных, кото- рые пока остаются вне поля зрения DLP-систем. Например, когда данные передаются не людьми, а средствами автоматизации по API. Некорректная настройка таких средств или получение доступа к ним злоумышленником спо- собны создать каналы утечки. По-преж- нему актуальным остается риск фото- графирования экрана монитора с выве- денной на него конфиденциальной информацией с помощью мобильного телефона. Александр Ларионов, "Киберпротект" Использование ИИ-агентов – актуаль- ная тема, и ее значимость подтверждена уровнем дискуссий: данный вопрос обсуждался на ЦИПР в сессии "Новая архитектура ИТ/ИБ. Движение к изна- чально встроенной безопасности". В целом, поскольку ИИ-агенты исполь- зуют те же механизмы, что и обычные пользователи, DLP и DCAP технически способны анализировать их активность и принимать решения. Основной вопрос здесь не в том, готовы ли, а в глубине этой готовности – например, в части удобства анализа результатов. Владимир Ульянов, Zecurion На уровне технологий – скорее да. На уровне политик – скорее нет. Применяе- мые сегодня модели угроз и рабочие сценарии не учитывают использование ИИ-агентов в полной мере. Но в бли- жайшей перспективе этот острый вопрос должен быть урегулирован. В перспек- тиве возможна также интеграция со специализированными продуктами клас- са шлюзов безопасности для ИИ. Илья Иванов, "Гарда" Здесь можно выделить два сцена- рия. В первом пользователь сам пере- дает ИИ конфиденциальный файл. Контроль таких действий аналогичен контролю отправки файлов в облако или мессенджер – например, "Гарда DLP" успешно выявляет такие собы- тия. Во втором ИИ самостоятельно собирает данные, которые в совокуп- ности становятся конфиденциальны- ми. Если ему предоставлен доступ к чувствительной информации, трафик следует направлять через корпора- тивный прокси и передавать на анализ DLP. Настройка политик по совокуп- ности критериев поможет выявить инцидент. Алексей Парфентьев, "СёрчИнформ" Задача гибкого контроля работы сотрудников с ИИ уже решена: DLP могут разрешать передачу в ИИ без- обидной информации, но блокировать ПДн, коммерческую тайну и пр. Но это работает только "на выход". Если же LLM стоит внутри инфраструктуры и к нему обращаются извне – например, клиенты компании – возникают риски. Злоумышленники могут реализовать Prompt-injection, то есть обмануть ИИ и получить от него конфиденциальные данные, повернув беседу в нужное русло. Против таких угроз работают системы AI Firewall. Думаю, что в ближайшие годы этот класс решений вольется в состав DLP. Виктор Рыжков, Positive Technologies К отдельным действиям ИИ-агентов DLP и DCAP готовы: они могут контро- лировать доступ к данным, анализиро- вать содержимое и блокировать пере- дачу. Но агент действует не как обычный пользователь: он сам обращается к нескольким системам, объединяет дан- ные и передает результат дальше. Поэто- му средствам защиты нужно видеть всю цепочку действий, понимать, от чьего имени работает агент, и ограничивать его полномочия. Такие возможности текущим DLP и DCAP системам недо- ступны. Максим Чеплиёв, Staffcop (СКБ Контур) К появлению ИИ-агентов DLP- и DCAP-решения готовы, а вот к их мас- совому использованию – пока не в полной мере. Такие системы работают с наиболее чувствительными данными компании, поэтому предъявляют повы- шенные требования к безопасности самих агентов, ограничению их доступа к внешним ресурсам и учету специфи- ки корпоративных данных. Кроме того, для средств информационной безопас- ности особенно критичны ошибки и галлюцинации ИИ. При этом исполь- Готовы ли DLP и DCAP к массовому появлению ИИ-агентов? • 49 DLP+DCAP www.itsec.ru