This is the Trace Id: 738a7134ded5c9014f01501b4c2b1ea4
Преминаване към основното съдържание Security Insider Cyber Pulse Отчет за дигитална защита на Microsoft Пейзаж на заплахите Възникващи тенденции Запишете се за периодичен резюмиран доклад за CISO Microsoft Security Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Teams Windows 365 ИИ на Microsoft Azure Space Смесена реалност Microsoft HoloLens Microsoft Viva Квантови изчисления Образование Автомобилен Финансови услуги Държавни организации Здравеопазване Производство Търговия на дребно Намерете партньор Станете партньор Мрежа от партньори Microsoft Marketplace Софтуерни фирми Блог Реклами на Microsoft Център за разработчици Документация Събития Лицензиране Microsoft Learn Microsoft Research Преглед на картата на сайта

Серия за сигурност на ИИ приложенията 1: Съображения за сигурността при внедряване на ИИ инструменти

Споделяне
Жена гледа към компютърен екран.

Баланс между риска и ползите от ИИ

Изкуственият интелект (ИИ) бързо премина от експерименти към реално приложение, променяйки начина, по който организациите работят, вземат решения и управляват риска. С навлизането на ИИ в работните процеси за продуктивност, сътрудничество и сигурност, той променя както скоростта, така и мащаба, с които се върши работата.

Но това ускорение създава и допълнителни възможности за злоупотреба. Актьорите на заплахи вече използват ИИ за разузнаване, социално инженерство и автоматизация, превръщайки мощен защитен инструмент в потенциално оръжие за атака. Следователно сигурността вече не е само защита на традиционни системи и данни; тя означава да разбирате и защитавате начина, по който ИИ се достъпва, използва и внедрява във вашата организация.

ИИ инструментите създават и по-фини предизвикателства. Системите могат да тълкуват данните погрешно, да допускат грешки или да проявяват неочаквани пристрастия. Резултатите могат да се променят с времето, когато моделите бъдат актуализирани или дообучени. Това означава, че сигурността не е само защита на софтуера; тя изисква наблюдение на поведението, валидиране на резултатите и внедряване на рамки за управление, които гарантират отговорното използване на ИИ инструментите. Без тези мерки дори добронамерените приложения могат да създадат оперативни рискове.

Тази статия разглежда практичните аспекти на сигурността, които организациите трябва да имат предвид, докато ИИ се превръща в ключова част от работата. От предотвратяване на злоупотреби и налагане на управление до наблюдение и контрол на достъпа, ще разгледаме как организациите могат да извлекат максимална полза от ИИ безопасно и ефективно.

Разширяване на пътищата за злоупотреба с ИИ приложения

Нарастващата зависимост от ИИ създава повече потенциални входни точки, които актьорите на заплахи могат да експлоатират. Актьорите на заплахи вече могат да използват ИИ, за да мащабират фишинг кампании, да персонализират съобщения за социално инженерство или да автоматизират повтарящи се задачи при атаки.

С навлизането на ИИ инструментите като неразделна част от бизнес операциите, организациите трябва да осъзнаят, че тяхното внедряване разширява повърхността за атаки и усилва съществуващите рискове. Четири ключови области на безпокойство включват:

Риск за данните: С правилните разрешения Microsoft Copilot може да получава достъп до вашите имейли, документи и съобщения в Teams, за да предоставя отговори с контекст. Този достъп може неволно да изложи чувствителна информация. Например, ако потребител включи в заявка чувствителна информация като пароли, собствен код или поверителни данни, тя може да бъде разкрита. Организациите могат да намалят този риск с политики за предотвратяване на загуба на данни (DLP) в Microsoft Purview, достъп с най-ниски привилегии и наложена класификация на данните.

Поведение на ИИ и риск от съдържание: Copilot отговаря директно на входните данни, които получава. Злонамерени или подвеждащи инструкции – независимо дали са вградени или скрити в документи или бази от знания – могат да доведат до опасни резултати. Атаки чрез вмъкване на команди или компрометирано съдържание могат да разкрият чувствителна информация или да породят неточни препоръки. Външните нападатели не са единственият риск; служителите с легитимен достъп също могат да злоупотребят със системите. Организациите могат да намалят риска чрез валидиране на входните данни, наблюдение на вътрешния риск, сканиране на метаданни, контролирано въвеждане на съдържание и човешки преглед.

Автоматизация и оперативна злоупотреба: ИИ изпълнява повтарящи се задачи бързо – от изготвяне на имейли до генериране на отчети. Тази ефективност може да засили грешките или да бъде използвана неправомерно от вътрешни лица. Например анализатор по сигурността под натиск може прекалено да разчита на резултатите от Security Copilot и да пропусне важен контекст. Комбинацията от човешки преглед, наблюдение и политики за управление, като задължително обучение на служителите, гарантира, че ИИ подпомага, а не замества човешката преценка.

 Риск при внедряване и инфраструктура:{1}Copilot се интегрира дълбоко с Microsoft 365, Azure и приложения на трети страни. Неправилно конфигурирани конектори или твърде широки интеграции могат да разширят достъпа, създавайки потенциални входни точки за нападатели. Редовните прегледи на конфигурацията, политиките за условен достъп и наблюдението на API помагат за поддържането на защитена среда.

ИИ инциденти в реалния свят: уроци от реални атаки

Тъй като ИИ инструменти като Microsoft Copilot стават все по-централни за корпоративните операции, изследванията и тестовете в реални условия разкриват нови уязвимости. Актьорите на заплахи бързо търсят допълнителни начини да експлоатират тези инструменти, например като част от своята верига на атака, подобно на техниката living-off-the-land в традиционните атаки. Въпреки че тази технология е нова, Microsoft я интегрира в познати и доказани процеси като координирано разкриване на уязвимости, за да гарантира, че рисковете се идентифицират и ограничават безопасно. Тези случаи дават ценни уроци за организациите – не защото инструментите са „се провалили“ в традиционния смисъл, а защото разкриват неочаквани начини, по които ИИ може да бъде злоупотребяван във взаимодействието си с данни и човешки работни процеси.

CVE-2025-32711 (2025)
EchoLeak – вече коригиран – беше техника за многоетапна атака чрез вмъкване на команди между подкани, която при определени условия може да извлече ограничени данни, до които жертвата вече има достъп. Един внимателно изготвен имейл – създаден да изглежда безобиден – може незабелязано да „отрови“ заявката, която Copilot вижда, като накара системата да изтече ограничени вътрешни данни без знанието на жертвата. Microsoft бързо пусна актуализации, за да отстрани уязвимостта CVE-2025-32711. Уязвимостта изведе наяве един фин, но сериозен риск: ИИ системите могат неволно да разкрият чувствителни клиентски данни чрез индиректна манипулация на подканите.

Рискове от прекомерни права
Copilot наследява правата на своите потребители. Ако някой запази достъп до данни от предишен отдел, Copilot може да изведе тази информация в генерираните резултати. По същия начин чувствителни данни, достъпни за един служител, могат да се появят в ИИ обобщенията, което създава рискове за съответствието и поверителността. Организациите могат да ограничат този риск с достъп по принципа на най-малките привилегии, контроли, базирани на роли, и DLP политики в Microsoft Purview. Освен това използването на режима Researcher в M365 Copilot може да помогне за проактивно откриване на пропуски в правата за достъп, преди да се превърнат в инцидент по сигурността. Основният принцип е да поверявате на ИИ само данни, до които сте комфортни да има достъп – с други думи, информация, чиято евентуална експозиция можете да си позволите. Организациите трябва да внедрят оценка на рисковия модел и план за смекчаване, за да преценят внимателно с кои данни Copilot може да взаимодейства безопасно, вместо да го поставят в центъра на силно поверителни работни процеси.

Злоупотреба от вътрешни лица и оперативни грешки
Не всички инциденти идват отвън. В някои случаи вътрешни потребители могат да използват инструменти като Copilot, за да генерират отчети, съдържащи чувствителни данни, без да ги преглеждат достатъчно внимателно. Мерки за смекчаване включват обучение, наблюдение, откриване на аномалии и политики за управление, така че ИИ да остане доверен асистент, а не неконтролиран инструмент.

Непряко отравяне на данни и манипулиране на подканите
ИИ системите са уязвими по много начини, включително към фини, но мощни техники като непряко отравяне на данни и манипулиране на подканите, които могат незабелязано да променят поведението на модела без явни предупредителни знаци. Тези методи включват създаване на входни данни, които насочват изхода в рискова посока – например към разкриване на чувствителна информация или въвеждане на пристрастност. Скрити подканвания, като текст, кодиран в шестнадесетичен формат, или невидимо форматиране, могат фино да повлияят на обобщенията на Copilot и понякога да изведат остаряла или неочаквана информация. Чрез контролирано постъпване на съдържание, проверка на метаданните и внимателен надзор върху взаимодействията с ИИ организациите могат да запазят ИИ инструментите надеждни и да продължат да носят стойност, без да въвеждат непредвидени рискове.

Горните примери показват, че сигурността на ИИ често зависи от човешкото поведение, работата с данни и тълкуването, а не само от софтуерни уязвимости. С подходящи предпазни мерки организациите могат ефективно да използват инструментите на Copilot, като същевременно свеждат до минимум непреднамереното излагане на риск. Научете повече на Secure AI за здрава основа – обучение | Microsoft Learn.

Готовност за инциденти в ерата на ИИ: съпоставяне на предотвратяване–откриване–реакция


Пътят напред не е да елиминираме всяка възможна заплаха – това не е реалистично. Става дума за това да проектираме със сигурността на първо място още от самото начало. Това означава да възприемете Zero Trust нагласа. Най-устойчиви ще бъдат организациите, които превръщат тези инциденти във възможност за учене и адаптация, като пренасят всеки урок обратно в своите рамки за сигурност.

По-долу е представено съпоставяне между практически сценарии на заплахи, превантивни контроли, сигнали за откриване и наръчници за реакция, които организациите могат да използват, за да изграждат устойчивост още от самото начало.
  • Предотвратяване: Прилагайте етикети за чувствителност и DLP правила в Purview; блокирайте Copilot да обработва файлове, маркирани като „Силно поверително“.

    Откриване:     Дневници от Purview/UAL, показващи заявки на Copilot към ограничени файлове; DLP предупреждения в Sentinel.

    Отговор:     Поставете изхода под карантина, уведомете собственика на файла, коригирайте DLP политиката.

    Практически сценарий:     Финансов директор моли Copilot да „обобщи всички тримесечни отчети“. Чувствителните документи на борда са блокирани и не се включват.
  • Предотвратяване: Активирайте Prompt Shields; почиствайте входните данни от имейли, логове и външни източници, преди Copilot да ги обработи.

    Откриване:     Предупреждения в Sentinel за подозрителни потребителски входове или jailbreak-подобни опити, регистрирани от чатбота.

    Отговор:     Блокирайте злонамерената сесия, премахнете опасните изходи, затегнете защитните механизми.

    Практически сценарий:     Атакуващ изпраща подготвена подканваща фраза, за да манипулира ИИ чатбота за обслужване на клиенти на организацията; чатботът игнорира вмъкнатите инструкции.
  • Предотвратяване: Проверявайте източниците на постъпващо съдържание, изисквайте подписване на източника и ограничете правата за запис.

    Откриване: Одитни логове и предупреждения за достъп до canary doc; Sentinel засича необичайни актуализации на Knowledge Base.

    Отговор:     Върнете Knowledge Base към предишно състояние, отменете ключовете за въвеждане на данни, уведомете екипа за реакция при инциденти.

    Практически сценарий:     Нелоялен вътрешен потребител качва фалшиво ръководство за „реакция при инциденти“; canary doc задейства откриване.
  • Предотвратяване: Проверявайте източниците на постъпващо съдържание, изисквайте подписване на източника и ограничете правата за запис.

    Откриване:     Одитни логове и предупреждения за достъп до canary документ; Sentinel засича необичайни актуализации на Knowledge Base.

    Отговор:     Сменете компрометираните идентификационни данни, премахнете опасното фиксиране, обучете отново екипа.

    Практически сценарий:     Млад разработчик поставя API ключ в кода; Copilot го предлага и на друго място, но сканирането за секрети блокира сливането.
  • Предотвратяване: Контрол на достъпа на базата на роли и принципа на минимални привилегии за конекторите; ограничете достъпа до чувствителни системи.

    Откриване:     Откриване на аномалии в Sentinel за масови заявки към данни от Copilot.

    Реакция:     Деактивирайте конектора, спрете акаунта, извършете преглед с участието на HR и екипа по сигурността.

    Практически сценарий:     Потребител от екипа по продажби извлича хиляди клиентски записи чрез Copilot; необичаен обем заявки задейства сигнал.
  • Предотвратяване: Ограничете правата на Copilot конекторите; следете за прехвърляне на данни между клиенти или към външни системи.

    Откриване: Сигнали от Purview и Sentinel за големи трансфери на файлове или необичайно използване на конектори.

    Реакция: Блокирайте конектора, отменете токените, поставете изходните данни под карантина.

    Практически сценарий: Copilot, свързан с OneDrive, се опитва да изпрати етикетирани документи към личен Gmail конектор.
  • Предотвратяване: Прилагайте Conditional Access и Defender for Cloud Apps, за да блокирате несанкционирани ИИ услуги.

    Откриване: Сигнали от Microsoft Cloud App Security/Defender за трафик към ИИ приложения; Sentinel анализи на OAuth събития за предоставяне на достъп.

    Реакция:     Отменете токените, уведомете потребителя, наложете използване само на одобрени Copilot решения.

    Практически сценарий:     Служител се опитва да свърже Copilot с външен ИИ инструмент за обобщаване без одобрение.
  • Предотвратяване: Конфигурирайте Safe Links/Safe Attachments и обучете служителите за рисковете от фишинг, подпомаган от Copilot.

    Откриване:     Defender засича необичайни пикове в изпращането на имейли или характерни фрази, генерирани от Copilot.

    Реакция:     Блокирайте подателя, отменете токените на пощенската кутия, автоматично деактивирайте правилата.

    Практически сценарий:     Компрометиран акаунт използва M365 Copilot за създаване на кампании за целенасочен фишинг.
  • Предотвратяване: Обучете служителите за ограниченията на Copilot; въведете преглед от човек за чувствителни работни процеси.

    Откриване:     Sentinel засича високорискови действия, задействани от ИИ-предложени заявки.

    Реакция:     Върнете действието назад, уведомете одобряващия, обучете отново потребителя.

    Практически сценарий:     Copilot предлага грешна команда за реакция при сигнал в центъра за сигурност (SOC); прегледът от анализатор предотвратява щети.

Изграждане на сигурен ИИ от самото начало

ИИ copilot променят начина, по който работят организациите – ускоряват анализа, намаляват ръчната работа и позволяват на екипите да се фокусират върху дейности с по-висока стойност. Но напредъкът без защита е краткотраен. Истинското конкурентно предимство не е в това да възприемете ИИ най-бързо, а да го внедрите сигурно и отговорно още от първия ден.

Екосистемата Copilot на Microsoft, включително Security Copilot, показва как изглежда този баланс в действие: иновации, водени от управление и контрол. Когато организациите прилагат силни контроли за достъп, надеждни политики за работа с данни и непрекъснат надзор върху начина, по който се използват copilot, те превръщат ИИ от инструмент за повишаване на продуктивността в доверен стратегически актив.

Изграждането на сигурен ИИ от самото начало не е просто технически приоритет, а ключово изискване за лидерството. Ръководителите, които вграждат сигурност, готовност и прозрачност в своите ИИ програми, не само ще намалят риска, но и ще укрепят доверието на заинтересованите страни, регулаторното доверие и дългосрочната устойчивост. В този модел Security Copilot се превръща в нещо повече от инструмент – той се превръща в партньор в изграждането на сигурно и отговорно бъдеще за предприятието.

Повече като това

Корица на книга, на която е показан човек с лаптоп и пръст, сочещ към клавиатурата.

Първи стъпки с приложенията с ИИ

Изградете защитена основа за приложенията с ИИ чрез поетапен подход.
Прочетете ръководството
Корица на книга, на която е показан мъж, гледащ към компютърен екран.

Стратегии за управление на изкуствения интелект

Стъпки, свързани с действия за изграждане на доверие, намаляване на рисковете, оптимизиране на разходите и стимулиране на иновациите.
Прочетете ръководството
Бяло контурно изображение на плик с лист хартия и надпис „Ново“ на син фон.

Получете периодичния резюмиран доклад на CISO

Бъдете в крак с експертни анализи, тенденции в отрасъла и проучвания за сигурността с този двумесечен имейл бюлетин.
Регистриране

Следвайте Microsoft Security

Copilot за организации Copilot за лична употреба Microsoft 365 Приложения за Windows 11 Профил на акаунт Център за изтегляния Връщания Проследяване на поръчка Рециклиране Commercial Warranties Microsoft Education Устройства за образование Microsoft Teams за образование Microsoft 365 Education Office Education Обучение и развитие на преподаватели Оферти за учащи и родители Azure за учащи
ИИ на Microsoft Microsoft Security Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Реклами на Microsoft Microsoft 365 Copilot Microsoft Teams Разработчик на Microsoft Microsoft Learn Поддръжка за marketplace AI приложения Техническа общност на Microsoft Microsoft Marketplace Microsoft Power Platform Софтуерни фирми Visual Studio Кариери Поверителност в Microsoft Инвеститори
Български (България) Поверителност на здравето на потребителите Връзка с Microsoft Поверителност Управление на бисквитките Условия за използване Търговски марки За нашите реклами EU Compliance DoCs