ИИ над данными — это проект по доступам
ИИ над данными — это проект по доступам Агент, читающий тринадцать корпоративных баз, снимает барьеры, которые раньше держались сами собой. Раньше, чтобы узнать зарплату коллеги, нужен был доступ в бухгалтерию. Теперь достаточно вопроса на русском. Поэтому внедрение ИИ над корпоративными данными я считаю сначала проектом по управлению доступом и только потом проектом про ИИ. Это реальный проект, не демонстрационный пример, и реализовал его лично я. Название заказчика не раскрываю. С чем пришли Агент должен был отвечать на вопросы сотрудников сразу по тринадцати базам. Риск очевиден: ИИ-контур становится обходным путём к данным, которые человеку по должности не положены. Первыми под угрозой кадры и бухгалтерия. Что сделали Защита многослойная, и каждый слой закрывает свой класс риска. • ролевая модель доступа • запреты на уровне кода • детектор обращений к закрытым данным • контур контроля стоимости запросов • журнал аудита • разделение технических учётных записей Один слой всегда можно обойти, поэтому ставка на несколько независимых: промах одного ловит другой. Что стало • Утечки персональных данных через ИИ-контур: риск был открыт, теперь ни одного случая • Зарплатные базы закрыты для всех ролей • Наборы прав сотрудников: было 56, стало 10 • Фактический доступ к кадрам и бухгалтерии не расширился • Стоимость обращения стала предсказуемой: порядка трёх долларов за пятьдесят содержательных запросов ИИ не создаёт новых прав. Он делает видимыми старые ошибки в правах. Честный вывод: защита закрывает не всё, и непокрытые места я разобрал отдельно. Но главный результат в том, что подключение ИИ не расширило доступ ни к одной чувствительной базе. Начинать такой проект стоит с аудита прав, а не с выбора модели. #доступы #иб #корпоративныйии Полный разбор с деталями кейса → Кейсы: как бизнес зарабатывает на ИИ-агентах НейроШтат — внедрение ИИ-агентов Посмотреть кабинет онлайн-школы на демо-данных Канал в Telegram