Сценарий, который повторяется в каждой второй организации
Механика типовой утечки через ИИ-сервис проста: сотруднику нужно быстро решить задачу — составить письмо, обработать таблицу, суммировать документ с персональными данными — и он вставляет данные в публичный чат-бот. Данные ушли в чужую инфраструктуру: обработка передана третьему лицу без оснований, трансграничная передача не уведомлена, требования локализации нарушены. С точки зрения закона это утечка персональных данных со всеми последствиями — масштаб не зависит от того, «просто скопировал текст» это было или сознательная передача.
Природа риска изменилась: раньше утечки шли в основном из скомпрометированных баз, теперь массовый канал — легальные сервисы, которыми пользуются неуведомлённые сотрудники. По данным Роскомнадзора, за 2025 год зафиксировано 118 утечек персональных данных (годом ранее — 135), а проверки сайтов за полтора года охватили 159,1 тыс. ресурсов и находят нарушения примерно в 9 из 10 случаев. Надзор смотрит в эту сторону внимательно.
Штрафной контур: цифры по нормам
База для расчёта — поправки в КоАП, вступившие в силу 30.05.2025. За утечку, допущенную юридическим лицом, в зависимости от числа субъектов: от 1 до 10 тыс. субъектов — штраф 3–5 млн рублей; от 10 до 100 тыс. — 5–10 млн; свыше 100 тыс. — 10–15 млн. Если утекли специальные категории данных или биометрия (а это медицинские, кадровые, голосовые данные) — 10–15 млн, при отягчающих обстоятельствах до 15–20 млн. Реквизиты поправок — федеральный закон от 30.11.2024 № 420-ФЗ.
Отдельная статья расходов — уведомления: несообщение Роскомнадзору об инциденте в течение 24 часов (первичное) и итогов расследования в 72 часа — штраф юридическому лицу 1–3 млн рублей. Повторная утечка — оборотный штраф: 1–3% годовой выручки (но не менее 20–25 млн и не более 500 млн рублей; суд вправе снизить до 0,1%, но не менее 15 млн).
Важная развилка для планирования: по данным Роскомнадзора на август 2026 года, ни одного оборотного штрафа ещё не выписано. Практика может начаться с любого первого громкого дела — заготовки на этот случай стоит сделать заранее.
Почему ИИ-сервисы создают особый риск
- Массовость и незаметность. Вставка текста в чат-бот не выглядит «передачей данных» ни в глазах сотрудника, ни в классических DLP-сценариях.
- Обучение на ваших данных. Публичные сервисы могут использовать переданный контент для улучшения моделей — данные не просто «утекли», они остаются в чужой системе навсегда.
- Трансграничность. Сервис с обработкой за рубежом включает требования уведомления о трансграничной передаче.
- Компаундирование. Один скриншот базы в чат-боте — это сразу тысячи субъектов, то есть верхние вилки штрафов.
Меры снижения: от запрета до контура
Уровень 1 — политика и обучение. Регламент использования ИИ-сервисов: что можно, что нельзя, какие данные в какие сервисы не вставляются никогда. Признаки запрещённых данных — в вводном инструктаже и напоминаниях. Шаблон регламента — по чек-листу ИИ-комплаенса.
Уровень 2 — разрешённый список. Вместо тотального запрета — allow-list одобренных сервисов: корпоративные версии с политикой необучения на данных клиента либо разворачивание в собственном контуре. Сотрудники идут туда, где удобно: дайте законную удобную альтернативу.
Уровень 3 — технический контроль. Мониторинг каналов: DLP-правила на выгрузку больших массивов в веб-формы и API, журналирование обращений к ИИ-сервисам, оповещения службы безопасности. Логи обращений стоит стекать в общий SOC-контур — аномалии видны на фоне.
Уровень 4 — готовность к инциденту. Отработанная процедура: выявление → оценка масштаба (число субъектов, категории данных) → уведомление РКН за 24 часа → расследование с итогами за 72 часа → меры к виновным и коррекция контролей. Тренировать заранее: первые часы после обнаружения решают и сумму, и репутацию.
Что проверить у себя на этой неделе
- Есть ли список ИИ-сервисов, которыми реально пользуются сотрудники (спросите, не запрещайте — иначе узнаете поздно).
- Есть ли корпоративная альтернатива публичным чат-ботам.
- Прописана ли процедура уведомления РКН с ответственным и шаблонами.
- Ловит ли ваш DLP вставку больших текстов в веб-интерфейсы.
Полный аудит контура — базовая часть аудита ИИ-систем: заявка в НЬЮ-ССТ, разберём данные, каналы и готовность к требованиям надзора. Смежный контур — аттестация ИСПДн.