Безопасность рабочих процессов ИИ опережает защиту моделей как ключевой риск для предприятий

Безопасность рабочих процессов ИИ становится критически уязвимым звеном в корпоративном внедрении

По мере того как ИИ-копилоты и ассистенты всё глубже интегрируются в ежедневные бизнес-операции, команды безопасности продолжают сосредоточиваться на защите базовых моделей, упуская из виду более насущную угрозу. Недавние инциденты показывают, что безопасность рабочих процессов — то есть процессов и интеграций, окружающих инструменты ИИ, — стала основным вектором атак для киберпреступников.

Вредоносные расширения Chrome подвергли риску утечки данных более 900 000 пользователей

Наглядным примером этого сдвига стало обнаружение двух мошеннических расширений Chrome, маскировавшихся под инструменты повышения продуктивности на базе ИИ. Эти расширения, собравшие более 900 000 пользователей, эксплуатировали слабые механизмы безопасности рабочих процессов для кражи логов чатов, учётных данных и конфиденциальных бизнес-данных из диалогов с ChatGPT и DeepSeek. Атака демонстрирует растущую тенденцию: злоумышленники нацеливаются на слой взаимодействия человека и ИИ, а не на сами модели.

Технический анализ: как эксплойты рабочих процессов обходят традиционные средства защиты

В отличие от атак, направленных на модели (например, инъекция промптов или отравление данных), эксплойты рабочих процессов используют:

• API браузерных расширений: Вредоносные расширения злоупотребляют разрешениями для перехвата данных в реальном времени между пользователями и платформами ИИ.
• Отсутствие контекстных контролов доступа: Ассистенты на базе ИИ часто наследуют широкие разрешения от хост-приложений (например, почтовых клиентов, IDE), что создаёт возможности для латерального перемещения.
• Теневые интеграции: Несанкционированные инструменты ИИ, развёрнутые сотрудниками, обходят корпоративные политики безопасности, подвергая рабочие процессы рискам со стороны непроверенных третьих сторон.

Инцидент с расширениями Chrome подчёркивает критический пробел: фреймворки безопасности моделей ИИ (например, OWASP Top 10 для LLM) не учитывают угрозы на уровне рабочих процессов, такие как:

• Перехват сессий через скомпрометированные браузерные сеансы.
• Эксфильтрация данных через легитимные на вид API-вызовы.
• Атаки на цепочки поставок в экосистемах плагинов ИИ.

Анализ последствий: почему безопасность рабочих процессов теперь важнее защиты моделей

Для специалистов по безопасности переход к безопасности рабочих процессов требует срочного внимания по следующим причинам:

1. Масштаб воздействия: Атаки на рабочие процессы затрагивают всех пользователей инструмента ИИ, тогда как атаки на модели часто требуют целевой эксплуатации.
2. Чувствительность данных: Ассистенты на базе ИИ обрабатывают крайне конфиденциальную информацию (например, код, юридические документы, финансовые отчёты), что делает их привлекательными мишенями.
3. Сложности обнаружения: Эксплойты рабочих процессов маскируются под легитимный трафик, ускользая от традиционных систем обнаружения аномалий.

Рекомендации по защите рабочих процессов ИИ

Для снижения этих рисков организациям следует:

• Внедрить детализированные контролы доступа для интеграций ИИ, ограничивая разрешения по принципу минимальных привилегий.
• Мониторить экосистему расширений с помощью инструментов, таких как Extension Developer Verification от Google, чтобы блокировать ненадёжные плагины ИИ.
• Развернуть системы предотвращения утечек данных (DLP) в реальном времени для проверки контента, генерируемого ИИ, на предмет утечек чувствительной информации.
• Принять архитектуры нулевого доверия (Zero Trust) для рабочих процессов ИИ, рассматривая каждое взаимодействие как потенциально скомпрометированное.
• Проводить учения «красных команд» для тестирования устойчивости рабочих процессов к перехвату сессий и злоупотреблению API.

Путь вперёд

По мере ускорения внедрения ИИ команды безопасности должны расширять фокус за пределы укрепления моделей. Безопасность рабочих процессов — охватывающая интеграции браузеров, шлюзы API и уровни доступа пользователей — теперь представляет собой наиболее критически важный фронт в управлении рисками ИИ. Инцидент с расширениями Chrome служит предупреждением: самое слабое звено в безопасности ИИ — это не модель, а рабочие процессы, которые её питают.