Внедрение искусственного интеллекта обещает трансформировать процессы обнаружения мошенничества, персонализацию контента, обслуживание клиентов и операции безопасности, однако инициативы часто блокируются строгими нормативными, юридическими и комплаенс-требованиями. Лидеры отрасли, такие как Cloudera и AWS, указывают на «инновационный паралич», возникающий из-за неопределенности регуляторной среды.
Глава отдела информационной безопасности, предлагающий создать ИИ-управляемый Центр операций безопасности (SOC), сталкивается с необходимостью получения одобрения от подразделений по управлению, рискам и соответствию, прохождения юридических экспертиз и утверждения бюджетных решений, что затягивает процесс применения технологий, в то время как киберпреступники активно осваивают аналогичные инструменты.
Анализируются ключевые проблемы: постоянные изменения нормативной базы, несовместимость требований к документации (данные о происхождении, архитектура модели, параметры тестирования) и дефицит специалистов, способных объединить технические и юридические компетенции. Эти вызовы проявляются в регулятивной неопределенности – например, при переходе от GDPR к новым положениям AI Act, что особенно актуально для международных компаний, вызывая длительные циклы утверждения и дополнительные риски, связанные с такими угрозами, как prompt injection.
Ошибка в восприятии необходимости создания совершенно новой системы управления ИИ уступает место пониманию, что существующие средства безопасности поддаются адаптации. Непрерывный мониторинг, регулярное тестирование, проведение red teaming и использование стандартных рамок, таких как NIST AI Risk Management Framework, позволяют оперативно устранять реальные угрозы, избегая избыточных контрольных списков и ожидания полной регулятивной определенности.
Положительным примером эффективного подхода служит Центр передового опыта ИИ компании JPMorgan Chase, где риск-ориентированные оценки и стандартизированные процедуры способствуют ускорению утверждения проектов, сокращению «регулятивного долга» и повышению конкурентоспособности за счет быстрой адаптации инновационных решений.
Успех внедрения технологий ИИ достигается через межфункциональное сотрудничество между руководителями IT-подразделений, CISO, специалистами по GRC, юристами и бизнес-экспертами. Создание совместного комитета, разработка общих метрик оценки рисков и организация интегрированных проверок с самого начала проекта способствуют снижению бюрократических задержек. Один из руководителей безопасности отметил: «GRC-команды нервничают при упоминании ИИ, используя шаблонные перечни вопросов, которые существенно замедляют процесс».
Особое значение приобретает прозрачность обработки данных. Поставщики решений должны с первого дня интегрировать механизмы обеспечения приватности, устанавливая понятные модели согласия и разрабатывая процедуры для реагирования на случай случайного включения конфиденциальной информации в обучающие выборки, что помогает применять существующие исключения в рамках законодательства о конфиденциальности.
Ключевые вопросы, разработанные Radiant Security, служат инструментом оценки поставщиков ИИ. Среди них: как гарантируется, что данные не используются для обучения моделей; какие меры безопасности (сквозное шифрование, логическая изоляция, регулярное тестирование в рамках red teaming) применяются; каким образом предотвращаются ложные срабатывания через методики retrieval augmented generation и оценку уверенности; как демонстрируется соответствие требованиям таких регуляторов, как GDPR, CCPA, NYDFS и SEC; каким образом организовано реагирование на инциденты с уведомлением в течение 24–48 часов; как обеспечивается справедливость и борьба с предвзятостью; и возможна ли интеграция с существующими SIEM-системами.
Сочетание инновационных технологий и гибкого, риск-ориентированного управления позволяет ускорить развертывание ИИ-решений, эффективно противостоять кибератакам и оптимизировать бизнес-процессы. Задержки внедрения приводят к накоплению регулятивного долга и лишним затратам, тогда как своевременное применение адаптивных мер открывает новые горизонты в обеспечении безопасности и конкурентном преимуществе.
Radiant Security предлагает платформу ИИ-управляемого SOC, объединяющую принципы прозрачности, проактивного управления и интеграции с существующими системами. Решение анализирует данные из множества источников, сокращая время реагирования с дней до минут, и позволяет аналитикам сосредоточиться на реально важных инцидентах, обеспечивая динамическое управление оповещениями и высокопроизводительное логирование без привязки к конкретным поставщикам.
Основатель компании, Шахар Бен Хадор, с почти десятилетним опытом в Imperva, а затем в ролях CIO и вице-президента по продукту в Exabeam, создал Radiant Security для борьбы с перегрузкой команд избыточными сигналами, что препятствует обнаружению реальных угроз. Эта инициатива демонстрирует, как объединение технического прогресса и гибкого регулирования способно не только обеспечить безопасность, но и открыть новые возможности конкурентного роста.
Глава отдела информационной безопасности, предлагающий создать ИИ-управляемый Центр операций безопасности (SOC), сталкивается с необходимостью получения одобрения от подразделений по управлению, рискам и соответствию, прохождения юридических экспертиз и утверждения бюджетных решений, что затягивает процесс применения технологий, в то время как киберпреступники активно осваивают аналогичные инструменты.
Анализируются ключевые проблемы: постоянные изменения нормативной базы, несовместимость требований к документации (данные о происхождении, архитектура модели, параметры тестирования) и дефицит специалистов, способных объединить технические и юридические компетенции. Эти вызовы проявляются в регулятивной неопределенности – например, при переходе от GDPR к новым положениям AI Act, что особенно актуально для международных компаний, вызывая длительные циклы утверждения и дополнительные риски, связанные с такими угрозами, как prompt injection.
Ошибка в восприятии необходимости создания совершенно новой системы управления ИИ уступает место пониманию, что существующие средства безопасности поддаются адаптации. Непрерывный мониторинг, регулярное тестирование, проведение red teaming и использование стандартных рамок, таких как NIST AI Risk Management Framework, позволяют оперативно устранять реальные угрозы, избегая избыточных контрольных списков и ожидания полной регулятивной определенности.
Положительным примером эффективного подхода служит Центр передового опыта ИИ компании JPMorgan Chase, где риск-ориентированные оценки и стандартизированные процедуры способствуют ускорению утверждения проектов, сокращению «регулятивного долга» и повышению конкурентоспособности за счет быстрой адаптации инновационных решений.
Успех внедрения технологий ИИ достигается через межфункциональное сотрудничество между руководителями IT-подразделений, CISO, специалистами по GRC, юристами и бизнес-экспертами. Создание совместного комитета, разработка общих метрик оценки рисков и организация интегрированных проверок с самого начала проекта способствуют снижению бюрократических задержек. Один из руководителей безопасности отметил: «GRC-команды нервничают при упоминании ИИ, используя шаблонные перечни вопросов, которые существенно замедляют процесс».
Особое значение приобретает прозрачность обработки данных. Поставщики решений должны с первого дня интегрировать механизмы обеспечения приватности, устанавливая понятные модели согласия и разрабатывая процедуры для реагирования на случай случайного включения конфиденциальной информации в обучающие выборки, что помогает применять существующие исключения в рамках законодательства о конфиденциальности.
Ключевые вопросы, разработанные Radiant Security, служат инструментом оценки поставщиков ИИ. Среди них: как гарантируется, что данные не используются для обучения моделей; какие меры безопасности (сквозное шифрование, логическая изоляция, регулярное тестирование в рамках red teaming) применяются; каким образом предотвращаются ложные срабатывания через методики retrieval augmented generation и оценку уверенности; как демонстрируется соответствие требованиям таких регуляторов, как GDPR, CCPA, NYDFS и SEC; каким образом организовано реагирование на инциденты с уведомлением в течение 24–48 часов; как обеспечивается справедливость и борьба с предвзятостью; и возможна ли интеграция с существующими SIEM-системами.
Сочетание инновационных технологий и гибкого, риск-ориентированного управления позволяет ускорить развертывание ИИ-решений, эффективно противостоять кибератакам и оптимизировать бизнес-процессы. Задержки внедрения приводят к накоплению регулятивного долга и лишним затратам, тогда как своевременное применение адаптивных мер открывает новые горизонты в обеспечении безопасности и конкурентном преимуществе.
Radiant Security предлагает платформу ИИ-управляемого SOC, объединяющую принципы прозрачности, проактивного управления и интеграции с существующими системами. Решение анализирует данные из множества источников, сокращая время реагирования с дней до минут, и позволяет аналитикам сосредоточиться на реально важных инцидентах, обеспечивая динамическое управление оповещениями и высокопроизводительное логирование без привязки к конкретным поставщикам.
Основатель компании, Шахар Бен Хадор, с почти десятилетним опытом в Imperva, а затем в ролях CIO и вице-президента по продукту в Exabeam, создал Radiant Security для борьбы с перегрузкой команд избыточными сигналами, что препятствует обнаружению реальных угроз. Эта инициатива демонстрирует, как объединение технического прогресса и гибкого регулирования способно не только обеспечить безопасность, но и открыть новые возможности конкурентного роста.
