Как бизнесу защищать персональные данные в эпоху автоматизации

Мария Бых
Директор по разработке компании Neuro.net

С ростом автоматизации бизнес-процессов появляются все новые типы рисков: компрометация API-интеграций, ошибки в конфигурации облачных сервисов, несанкционированные обращения к базам данных и утечки через внешние модули — считает директор по разработке компании Neuro.net Мария Бых.

В статье для Cyber Media эксперт рассказала, почему автоматизация бизнес-процессов ведет к появлению рисков, как разработчики принимают эти риски во внимание и почему для защиты персональных данных предпочтительнее выбрать on-premise, чем on-cloud.

Кибербезопасность при автоматизации

Если раньше уязвимость в безопасности чаще возникала из-за человеческого фактора, то теперь главный риск заключается в сложных связях между системами. Например, при автоматизации контакт-центров вместо ошибок оператора появляются ошибки конфигурации, уязвимости интеграций и злоупотребления доступами. Таким образом, чем выше степень автоматизации, тем важнее контроль доступа, сегментация и аудит всех машинных операций.

Настоящая безопасность достигается не за счет замены людей машинами и алгоритмами, а за счет выстроенной системы контроля — с аудитом, ролевыми моделями и ограничением прав на уровне инфраструктуры.

Ключ к построению зрелой защиты персональных данных — это принцип security by design, согласно которому безопасность закладывается в архитектуру с самого начала, а не добавляется потом.

К ключевым мерам обеспечения безопасности относятся:

• сегментация сред (отдельно хранение, разработка и аналитика);
• шифрование данных как при передаче, так и при хранении;
• контроль доступа по ролям (RBAC/ABAC — управление доступом на основе ролей и управление доступом на основе атрибутов);
• централизованное журналирование всех событий;
• обязательный аудит любых обращений к персональным данным.

Преимущества on-premise

On-premise переводится с английского языка как «локальный». Это такой метод развертывания ПО, при котором приложения размещают на собственной инфраструктуре заказчика, а не на облачном хранилище, что отличает данный метод от on-cloud.

С точки зрения контроля над персональными данными on-premise решение предоставляет больше преимуществ, чем on-cloud. Оно позволяет хранить все данные внутри корпоративного контура, применять собственные регламенты безопасности, самостоятельно управлять ключами шифрования и доступом. Такой подход особенно важен для компаний из финансового и государственного секторов, где утечка информации недопустима даже теоретически.

Дополнительно в on-premise решениях все клиентские данные проходят сквозное шифрование — как в момент передачи, так и при хранении. При использовании on-premise компании часто применяют аппаратные модули безопасности (HSM), чтобы хранить ключи физически изолированно. Также внедряются механизмы маскирования данных и ограниченного доступа — операторы и разработчики не работают с «открытыми» персональными данными.

Защита персональных данных при автоматизации

При автоматизации сервисов ключом к соответствию требованиям 152-ФЗ становится документированная архитектура и прозрачный процесс. На уровне технологий это шифрование, контроль доступа и изоляция данных. На уровне процессов — DPIA (оценка воздействия на защиту данных), назначение ответственных, регламенты хранения и удаления информации. Компании, выбирающие on-premise, получают преимущество — проще проводить проверки и подтверждать соответствие, потому что все данные находятся внутри их периметра.

Мы отмечаем, что доверие клиентов к автоматизированным сервисам растет с точки зрения безопасности, но не автоматически, а благодаря прозрачности. Клиенты спокойнее относятся к автоматизации, если знают, что их разговор записывается, хранится безопасно и используется строго в рамках закона.

Также мы наблюдаем, что компании, которые открыто рассказывают о своих мерах защиты и публикуют принципы работы с ИИ, получают более высокий уровень лояльности и, как следствие, CSI (индекс удовлетворенности клиентов).

ИИ как элемент киберзащиты

В нашей работе искусственный интеллект и его компоненты уже становится частью киберзащиты. Мы используем модели ИИ для анализа аномалий в логах, выявления подозрительных обращений и отслеживания шаблонов атак.

AI-системы уже сегодня способны в реальном времени обнаруживать нехарактерные действия и предупреждать администраторов. То есть, тот же инструмент, который требует защиты, одновременно помогает её усиливать — если применять его осознанно и в рамках контролируемой среды.

Заключение

Подводя итог, хочу отметить, что on-premise и продуманная архитектура безопасности — это не возврат к прошлому, а шаг к цифровой зрелости. С помощью этих инструментов можно создать безопасный ИИ, прозрачную систему с четкими правилами, где каждая операция зафиксирована, а данные защищены на всем пути — от микрофона до архива.