Браузер стал основным интерфейсом для использования генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в корпоративной среде, однако традиционные средства безопасности имеют «слепую зону» в отношении взаимодействий на основе промптов. Эффективный подход к защите требует переноса фокуса на сеанс браузера как на плоскость управления, вместо простого блокирования инструментов ИИ. Основные риски современной модели угроз включают копирование и вставку конфиденциальных данных непосредственно в промпты, загрузку файлов в обход утвержденных каналов и использование расширений с широкими правами доступа, способных считывать содержимое страниц, нажатия клавиш и данные буфера обмена. Дополнительную сложность создает смешивание личных и корпоративных учетных записей, что затрудняет управление идентификацией.
Ключевая роль в определении политики безопасного использования принадлежит директорам по информационной безопасности (CISO). Их задача — четко классифицировать инструменты на санкционированные сервисы и общедоступные приложения. Политика должна технически, а не полагаясь на суждение пользователя, запрещать ввод в промпты и загрузку определенных категорий данных, таких как регулируемые персональные данные, финансовые детали, юридическая информация, коммерческие тайны и исходный код. Для всех санкционированных сервисов необходимо требовать использование единого входа (SSO) и корпоративных идентификаторов, чтобы предотвратить попадание данных в неуправляемые учетные записи.
Организациям следует внедрять поведенческие ограничения с учетом профилей рисков различных отделов. Например, отделы исследований и маркетинга могут требовать более свободного доступа, тогда как финансы и юридический отдел нуждаются в строгих ограничениях. Процесс должен включать формальные процедуры для временных утверждений и циклов пересмотра. Стратегия изоляции направлена на создание границ без ущерба для производительности: используются выделенные профили браузера и контроль на уровне сессий, который позволяет инструментам GenAI получать доступ к безопасным доменам, но запрещает чтение высокочувствительных приложений, таких как ERP или HR-системы.
Важнейшим элементом защиты является внедрение контроля данных (DLP), который функционирует как «точный DLP для промптов и страниц». Механизм подразумевает инспекцию действий на границе браузера, включая копирование/вставку, перетаскивание (drag-and-drop) и загрузку файлов. Режимы правоприменения варьируются от простого мониторинга и предупреждений для пользователей до своевременного обучения и жесткой блокировки явно запрещенных данных. Особое внимание уделяется управлению расширениями браузера, которые предлагают удобство, но могут служить каналами эксфильтрации данных. Необходимо классифицировать расширения по уровню риска, применять принцип «запрещено по умолчанию» и непрерывно отслеживать изменения разрешений.
В качестве основного инструмента для реализации этих мер рассматривается Secure Enterprise Browser (SEB). Примером агентного браузера, требующего контроля, выступает ChatGPT Atlas, а также различные веб-ориентированные LLM и Copilots. Для обеспечения гигиены идентификации необходимо предотвращать перекрестный доступ, например, блокировать копирование из корпоративных SaaS-приложений в GenAI, если пользователь не вошел в корпоративную учетную запись. Вся телеметрия, включая просматриваемые домены, содержание промптов и срабатывания политик, должна агрегироваться в существующую инфраструктуру ведения журналов и SIEM. Команды Центра операций безопасности (SOC) используют эти данные для уточнения правил, например, для различения нечувствительного кода и проприетарного исходного кода.
Управление изменениями требует объяснения причин ограничений через сценарии, специфичные для ролей: разработчикам следует указывать на защиту интеллектуальной собственности (IP), а отделам продаж и поддержки — на доверие клиентов и детали контрактов. Практическая реализация стратегии укладывается в 30-дневный план развертывания с использованием платформы Secure Enterprise Browsing. Процесс начинается с картирования текущих инструментов GenAI, продолжается созданием политик (в режиме мониторинга или предупреждений) и завершается формализацией правил и интеграцией оповещений в рабочие процессы SOC.
В техническом анализе и отслеживании эффективности внедрения подобных систем безопасности часто фигурируют специфические идентификаторы конфигураций и пикселей отслеживания, обнаруженные в исходном коде веб-ресурсов. В данном контексте были зафиксированы Google Analytics Config «AW-10940088821», LinkedIn Partner ID «4078580», Ф⃰ Pixel ID «1126562701371335» и Twitter/X Pixel Version «1.1». Для детальной проработки стратегии защиты и перехода от реактивного блокирования к безопасному внедрению технологий организациям рекомендуется обращаться к экспертам компании Seraphic.
Ключевая роль в определении политики безопасного использования принадлежит директорам по информационной безопасности (CISO). Их задача — четко классифицировать инструменты на санкционированные сервисы и общедоступные приложения. Политика должна технически, а не полагаясь на суждение пользователя, запрещать ввод в промпты и загрузку определенных категорий данных, таких как регулируемые персональные данные, финансовые детали, юридическая информация, коммерческие тайны и исходный код. Для всех санкционированных сервисов необходимо требовать использование единого входа (SSO) и корпоративных идентификаторов, чтобы предотвратить попадание данных в неуправляемые учетные записи.
Организациям следует внедрять поведенческие ограничения с учетом профилей рисков различных отделов. Например, отделы исследований и маркетинга могут требовать более свободного доступа, тогда как финансы и юридический отдел нуждаются в строгих ограничениях. Процесс должен включать формальные процедуры для временных утверждений и циклов пересмотра. Стратегия изоляции направлена на создание границ без ущерба для производительности: используются выделенные профили браузера и контроль на уровне сессий, который позволяет инструментам GenAI получать доступ к безопасным доменам, но запрещает чтение высокочувствительных приложений, таких как ERP или HR-системы.
Важнейшим элементом защиты является внедрение контроля данных (DLP), который функционирует как «точный DLP для промптов и страниц». Механизм подразумевает инспекцию действий на границе браузера, включая копирование/вставку, перетаскивание (drag-and-drop) и загрузку файлов. Режимы правоприменения варьируются от простого мониторинга и предупреждений для пользователей до своевременного обучения и жесткой блокировки явно запрещенных данных. Особое внимание уделяется управлению расширениями браузера, которые предлагают удобство, но могут служить каналами эксфильтрации данных. Необходимо классифицировать расширения по уровню риска, применять принцип «запрещено по умолчанию» и непрерывно отслеживать изменения разрешений.
В качестве основного инструмента для реализации этих мер рассматривается Secure Enterprise Browser (SEB). Примером агентного браузера, требующего контроля, выступает ChatGPT Atlas, а также различные веб-ориентированные LLM и Copilots. Для обеспечения гигиены идентификации необходимо предотвращать перекрестный доступ, например, блокировать копирование из корпоративных SaaS-приложений в GenAI, если пользователь не вошел в корпоративную учетную запись. Вся телеметрия, включая просматриваемые домены, содержание промптов и срабатывания политик, должна агрегироваться в существующую инфраструктуру ведения журналов и SIEM. Команды Центра операций безопасности (SOC) используют эти данные для уточнения правил, например, для различения нечувствительного кода и проприетарного исходного кода.
Управление изменениями требует объяснения причин ограничений через сценарии, специфичные для ролей: разработчикам следует указывать на защиту интеллектуальной собственности (IP), а отделам продаж и поддержки — на доверие клиентов и детали контрактов. Практическая реализация стратегии укладывается в 30-дневный план развертывания с использованием платформы Secure Enterprise Browsing. Процесс начинается с картирования текущих инструментов GenAI, продолжается созданием политик (в режиме мониторинга или предупреждений) и завершается формализацией правил и интеграцией оповещений в рабочие процессы SOC.
В техническом анализе и отслеживании эффективности внедрения подобных систем безопасности часто фигурируют специфические идентификаторы конфигураций и пикселей отслеживания, обнаруженные в исходном коде веб-ресурсов. В данном контексте были зафиксированы Google Analytics Config «AW-10940088821», LinkedIn Partner ID «4078580», Ф⃰ Pixel ID «1126562701371335» и Twitter/X Pixel Version «1.1». Для детальной проработки стратегии защиты и перехода от реактивного блокирования к безопасному внедрению технологий организациям рекомендуется обращаться к экспертам компании Seraphic.
