ИИ в информационной безопасности: как использовать машинное обучение для защиты данных

Искусственный интеллект и машинное обучение прочно вошли в арсенал современных инструментов любых специалистов. От генерации изображений и текста до помощи в медицинской диагностике — их возможности кажутся безграничными. Сфера информационной безопасности — не исключение.

Я участвую в разработке DCAP-системы (от англ. Data-Centric Audit and Protection) — решения, ориентированного на защиту данных непосредственно в местах их хранения и использования.

Основные задачи DCAP-систем: обнаружение и классификация данных; мониторинг доступа к данным; анализ аномалий и выявление угроз; контроль доступа к информации и применение политик безопасности. Применение нейросетей в DCAP может значительно повысить эффективность работы системы. Например, мы с помощью ИИ решаем задачи по автоматической классификации данных, выявлению рисков и анализу контента. В этой статье разберем как это работает на практических примерах.

Как работает машинное обучение

Машинное обучение позволяет решать задачи, которые невозможно описать формальными правилами. Например, легко написать алгоритм для расчета площади круга, но гораздо сложнее — для распознавания изображений или понимания текста. Там, где человек опирается на опыт и интуицию, алгоритм требует обучения на большом объеме примеров.

Представьте себе нейросеть как систему, которая обучается по аналогии с мозгом человека. Ей показывают изображения кошек и собак, подписывая каждое, а она самостоятельно настраивает внутренние параметры, чтобы научиться отличать одно от другого. Точно так же система может научиться различать служебные документы от личных или распознавать конфиденциальные данные даже в искаженной форме.

Применение нейросетей в DCAP-решениях

1. Классификация и защита данных

Один из базовых процессов в DCAP — классификация данных. Без точного понимания, где находятся конфиденциальная информация, невозможно грамотно управлять доступом или контролировать перемещения файлов.

Наиболее активно нейросети применяются в двух направлениях: Computer Vision (CV) — анализ визуальных данных, и Natural Language Processing (NLP) — обработка текстовой информации. Эти технологии значительно повышают эффективность защиты данных за счет автоматического анализа содержимого файлов.

Обработка изображений (Computer Vision):

В корпоративной сети может накапливаться множество графических файлов: от фотографий и обоев рабочего стола до сканов паспортов и договоров. Нейросети помогают выделить действительно важные и потенциально чувствительные изображения. Например, определить, содержит ли файл печати, подписи, типовой бланк или реквизиты.

Обработка текстов (Natural Language Processing):

Ключевые задачи в тексте — это не просто поиск слов. Недобросовестные сотрудники могут искажать написание (например, «п_аспорт» вместо «паспорт»), чтобы обойти фильтры. Нейросети «понимают» смысл текста и могут выявить скрытые риски даже в подобных случаях.

2. Очистка хранилищ и устранение «цифрового мусора»

DCAP-системы не только защищают данные, но и повышают эффективность работы с ними. В крупных организациях в хранилищах скапливаются десятки и сотни гигабайт нерабочих или личных файлов: бэкапы, медиабиблиотеки, личные архивы сотрудников. Такие данные затрудняют поиск нужных документов, могут маскировать утечки и создают риски несанкционированного доступа к критично важной информации.

В оптимизации работы с данными ИИ помогает:

• автоматически различать рабочие и личные файлы;
• обнаруживать замаскированные угрозы даже в переименованных и зашифрованных файлах;
• поддерживать мультиязычный анализ — идентифицировать одинаковые по смыслу документы на разных языках.

3. Поиск похожих документов с помощью векторных представлений

Одним из ключевых запросов специалистов по информационной безопасности является возможность «найти похожие файлы». Рассмотрим типичный сценарий: в корпоративной сети обнаружен отсканированный документ, содержащий потенциально опасные данные (например, фрагмент договора с конфиденциальными условиями). Чтобы оценить риски, необходимо проверить, нет ли в системе других файлов с аналогичным содержимым.

Как нейросети решают эту задачу?

1. Генерация эмбеддингов

Нейросеть, обученная на классификации документов, преобразует каждый файл в числовой вектор (эмбеддинг), отражающий его смысловые и структурные особенности.

Например:

• для изображений: учитывается расположение печатей, подписей, тип бланка;
• для текстов: анализируются ключевые сущности (имена, реквизиты) и стилистика.

2. Поиск по косинусной близости

Система сравнивает эмбеддинги файлов, вычисляя косинусную близость (значение от 0 до 1, где 1 — полное совпадение). Это позволяет находить даже:

• документы с переработанным текстом;
• сканы, сделанные под разными углами или с измененным масштабом;
• файлы, где критичные данные скрыты среди нейтрального контента.

3. Гибкая настройка порогов

ИБ-специалист может задать:

• чувствительность поиска (например, искать только файлы с близостью >0.9);
• область проверки (конкретные папки, типы документов).

Такой подход сокращает время реагирования на инциденты и минимизирует риски утечек данных.

Будущее машинного обучения в DCAP

ИИ-технологии в DCAP только начинают раскрывать свой потенциал. Уже сегодня нейросети обеспечивают автоматическую классификацию и интеллектуальный поиск, но в ближайшем будущем ожидаются новые возможности:

• Поведенческий анализ пользователей

ИИ сможет еще лучше отслеживать отклонения в действиях сотрудников и выявлять подозрительные паттерны: массовое копирование, необычные часы активности, нестандартные приложения.

• Автоматизация политики доступа

На основе анализа содержимого и контекста, система сможет рекомендовать или применять меры по ограничению доступа к данным в режиме реального времени.

• Адаптация под конкретную отрасль или компанию

Обучаемые модели будут учитывать специфику бизнеса, снижая количество ложных срабатываний и повышая точность классификации.

Заключение

Машинное обучение становится неотъемлемой частью стратегий защиты данных. Его интеграция с DCAP-решениями позволяет не просто классифицировать и анализировать данные, но и делать это с учетом их смысла, контекста и поведения пользователей. Такой подход дает организациям мощный инструмент в борьбе с утечками и нарушениями, позволяя не только реагировать на инциденты, но и предотвращать их на раннем этапе.

Автор: Михаил Васильев, старший специалист по машинному обучению компании Makves