Iboss представила систему DLP на базе ИИ для контроля данных в облаке и ИИ-сервисах в реальном времени

iboss представила решение DLP на базе ИИ 3 ноября 2026 года. Оно предназначено для проверки содержимого в реальном времени при работе с инструментами ИИ, облачными приложениями и другими онлайн-ресурсами. Компания планирует открыть закрытую предварительную версию в декабре 2026 года.

Продукт призван устранить ограничения традиционных средств предотвращения утечек данных. Правила на основе регулярных выражений и сопоставления с шаблонами ищут заранее заданные форматы, например номер счёта или строку с идентификатором. При этом средства контроля, зависящие от меток, могут пропустить файлы, которым присвоили неверную метку или не присвоили её вовсе. Так, конфиденциальные данные могут содержаться в файле, опубликованном на облачном диске, форме, отправленной через веб-приложение, или исходном коде, вставленном в инструмент ИИ, — и при этом не соответствовать ни одному фиксированному шаблону.

Проверка содержимого и контроль политик

Система DLP на базе ИИ сочетает классификацию с помощью ИИ и машинного обучения с углублённой проверкой содержимого, анализируя данные в процессе их передачи. Анализ файлов и оптическое распознавание текста позволяют проверять также документы и текст на изображениях, в том числе содержимое с правильно присвоенными, ошибочными или отсутствующими метками. Контроль строится на фактическом содержимом файла или запроса, даже если форматные правила и метаданные не дают надёжных сведений.

Политики можно настраивать для отдельных пользователей, групп или подразделений, чтобы выявлять, отмечать или блокировать передачу исходного кода, данных клиентов, персональных данных и интеллектуальной собственности. В документации iboss по DLP также описаны ограничения по источнику и назначению, именованные исключения и такие меры реагирования, как блокировка, сохранение копии файла, ведение журналов, оповещения и присвоение уровня серьёзности. Нарушения могут объединяться в инциденты с оценкой риска, временной шкалой событий и сохранёнными копиями файлов. Это даёт аналитикам материалы для расследования и закрытия дела, а не только отдельные записи в журнале.

Зашифрованный трафик и действия агентов

Для контроля с учётом содержимого необходимо видеть больше, чем только адрес назначения. В объяснении принципа работы DLP на базе ИИ iboss говорится, что для контроля такого уровня веб-инструменты ИИ обычно требуют проверки зашифрованных сеансов. Без неё система может определить, куда направляются данные, но не увидеть отправляемый запрос или файл. Благодаря такой видимости политики контроля содержимого можно применять к чатам с ИИ так же, как к другим загрузкам через веб.

Контроль распространяется не только на случаи, когда человек вставляет текст в окно чата. Он позволяет определять, какими сервисами ИИ, инструментами и API может пользоваться автономный агент, и сохранять сведения о его действиях. Так управление агентами включается в ту же модель контроля, что используется для интерактивных сеансов с ИИ, охватывая передачу данных, инициированную как программным обеспечением, так и сотрудниками.

Метки, аудиторские данные и архитектура платформы

Если используются метки конфиденциальности Microsoft Information Protection, система DLP на базе ИИ считывает и применяет их непосредственно в потоке данных. В документации к продукту описана возможность разрешать или блокировать передачу в зависимости от метки и адресата, используя синхронизацию меток Microsoft Purview. При этом проверка содержимого по-прежнему охватывает документы без меток. Таким образом, метки становятся одним из факторов при применении политик наряду с анализом содержимого, что снижает зависимость от наличия корректных метаданных в каждом документе.

Отчётность включает оценку риска утечки данных и подготовку отчётов по GDPR, HIPAA, PCI-DSS и SOX одним щелчком мыши. Они призваны предоставлять аудиторам сведения о том, что было обнаружено и заблокировано. По словам iboss, трафик каждого клиента обрабатывается в отдельных контейнерах с изолированными ключами SSL и выделенными IP-адресами, а данные клиентов не смешиваются. Система DLP на базе ИИ дополняет сервисы компании Secure Web Gateway, CASB, GenAI Protection и Zero Trust Network Access; все они используют общую консоль, механизм политик и озеро данных.

Онлайн-демонстрация продолжительностью 30 минут запланирована на 5 ноября 2026 года в 12:00 по восточному времени (ET), до открытия предварительной версии в декабре. Важно различать объявленный проект и доступность продукта: iboss описала единую систему контроля с учётом содержимого для передачи данных людьми и агентами, а закрытая предварительная версия станет запланированным шагом к практическому внедрению этого проекта.