Как контролировать Shadow AI без бесконечных списков запрещенных сервисов? Разбираем, как DNS-защита помогает выявлять обращения к ИИ-ресурсам и управлять доступом к ним еще до установления соединения.
Shadow AI — это не сам факт использования ИИ сотрудниками. Сегодня нейросети уже стали обычным рабочим инструментом, и обращение к ChatGPT, DeepSeek или другому сервису само по себе ничего не говорит об ИБ-риске.
Проблема возникает там, где появляется разрыв между корпоративной политикой и реальной практикой сотрудников. Компания может разрешить несколько ИИ-инструментов, определить правила работы с данными и отдельные требования для разработчиков и агентов. Но параллельно сотрудники могут использовать личные аккаунты, новые чат-боты, сторонние ИИ-помощники и сервисы, которые никто не согласовывал.
Поэтому после формирования политики появляется следующий вопрос: как понять, соответствует ли реальное использование ИИ установленным правилам? Сотрудник может начать пользоваться новым чат-ботом, разработчик — подключить очередного ИИ-помощника или внешнюю модель через API, а новый инструмент вообще может появиться быстрее, чем ИТ и ИБ успеют узнать о его существовании. То есть недостаточно определить, что сотрудникам можно. Нужна видимость того, что происходит на самом деле.
Один из уровней, на котором можно получить такую видимость, — DNS.
DNS-запрос к ИИ-сервису сам по себе не является ни инцидентом, ни доказательством Shadow AI. В одной организации ChatGPT может быть официально утвержденным рабочим инструментом. В другой им разрешено пользоваться только определенным подразделениям. В третьей доступ к публичным ИИ-сервисам ограничен полностью. Ресурс один и тот же, но его значение для ИБ определяется политикой конкретной компании.
Поэтому задача не в том, чтобы найти в корпоративной сети любое использование ИИ и автоматически считать его подозрительным. Гораздо важнее понять, к каким ИИ-ресурсам обращаются пользователи, к какой категории относятся эти ресурсы, кому такой доступ разрешен и где фактическая активность выходит за установленные правила.
Условно эту логику можно представить так:
корпоративная политика → обращение к ресурсу → категория → источник → решение
Именно в этой цепочке DNS может дать ИБ полезный технический сигнал.
Когда пользователь открывает сайт или приложение пытается обратиться к внешнему сервису, устройству сначала нужно понять, куда отправлять соединение. Для этого доменное имя, например example.com, необходимо сопоставить с IP-адресом сервера. Эту задачу и выполняет DNS.
Если объяснять совсем просто, DNS помогает устройству найти нужный ресурс в интернете. Поэтому обращение к внешнему сервису во многих случаях начинается именно с DNS-запроса, еще до того, как браузер, приложение или другой инструмент установит с ним непосредственное соединение.
Для информационной безопасности важен не только сам запрос, но и контекст домена. Если известно, что ресурс относится к определенному классу ИИ-сервисов, его можно сопоставить с действующей корпоративной политикой и применить соответствующее правило доступа.
В SkyDNS такой DNS-запрос становится не просто технической записью. Мы определяем категорию ресурса и даем администратору контекст, с которым уже можно работать в рамках политики компании. То есть вместо отдельного домена ИБ получает понимание, к какому типу ресурсов относится обращение и какое правило должно к нему применяться.
DNS в такой модели не определяет, «хороший» перед нами ИИ или «плохой». Он дает точку контроля, в которой уже принятые компанией правила можно применить к фактическому обращению.
Самый простой вариант контроля выглядит очевидно: составить список известных сервисов — ChatGPT, DeepSeek, Claude, Gemini, Perplexity — и дальше работать с каждым из них отдельно.
Проблема в том, что такой перечень начинает устаревать практически сразу. Постоянно появляются новые чат-боты, сервисы для работы с кодом, документами, изображениями и аналитикой, специализированные модели и агентные платформы. Существующие продукты добавляют новые функции и меняют инфраструктуру, а один сервис может использовать сразу несколько доменов.
Поддерживать такой список вручную означает постоянно догонять рынок. Поэтому в SkyDNS мы используем другой подход: анализируем и категоризируем интернет-ресурсы, а политики можно строить уже вокруг целых классов сервисов.
За этой системой стоит не статичный справочник доменов. SkyDNS использует машинное обучение, автоматизированный сбор и анализ данных, информацию регистраторов доменных имен, Passive DNS и внешние источники. Новые домены могут отправляться на краулинг, чтобы получить информацию непосредственно с ресурса, а если прямых данных недостаточно, система учитывает метаданные, инфраструктурные связи, историю домена и другие признаки.
Такой подход особенно важен для Shadow AI: новый инструмент может появиться быстрее, чем ИБ успеет добавить его название и все связанные домены в корпоративные списки.
Сейчас в SkyDNS выделены три отдельные категории:
Категории позволяют работать не с бесконечным перечнем отдельных брендов, а с типами ресурсов. Например, компания может ограничить определенную ИИ-категорию, но оставить доступ к конкретным сервисам, которые уже прошли внутреннее согласование. Для разных групп пользователей при этом могут действовать разные правила.
Но здесь возникает важный вопрос: как SkyDNS понимает, к какой категории относится новый домен?
Для классификации контента мы используем модели машинного обучения, обученные на больших массивах данных. Для разных задач применяются разные подходы: от более простых векторных и линейных моделей до NLP и более сложных моделей, когда для корректной классификации требуется больше контекста. В качестве дополнительных признаков могут использоваться исторические данные о домене и его владельцах, инфраструктурные связи и другие характеристики ресурса.
Отдельный источник данных — регистраторы доменных имен. Информация о новых доменах помогает быстрее отправлять их на автоматический сбор и анализ. Если содержимое самого ресурса пока недоступно или его недостаточно, подключаются косвенные признаки и внешние источники. Passive DNS помогает учитывать связи между доменными именами, IP-адресами и инфраструктурой.
При этом машинное обучение не работает полностью автономно. Данные для обучения предварительно отбираются и сортируются алгоритмами, после чего домены дополнительно проверяются вручную. Качество моделей постоянно отслеживается: при снижении эффективности выборки актуализируются, а модели переобучаются или меняются. В среднем точность моделей SkyDNS достигает 98,5%.
База вредоносных источников SkyDNS автоматически обновляется каждый день и охватывает почти 99% видимой части интернета. Это позволяет поддерживать актуальные данные о доменах и инфраструктурных связях и быстрее реагировать на изменения интернет-ландшафта.
Для контроля Shadow AI эта механика особенно важна. Ценность не в том, чтобы один раз составить список популярных нейросетей, а в том, чтобы поддерживать актуальное представление о быстро меняющемся классе ИИ-ресурсов и применять к нему уже настроенные политики доступа.
Если завтра появляется новый ИИ-сервис, администратору не обязательно начинать весь процесс с ручного поиска его доменов. После классификации ресурс становится частью соответствующей категории, а значит, на него может распространяться уже действующая политика.
Компания может официально разрешить несколько ИИ-сервисов, предварительно оценив их с точки зрения безопасности и определив допустимые сценарии использования. Но наличие такого перечня не означает, что сотрудники перестанут пробовать другие инструменты.
Кому-то привычнее другой чат-бот. Кто-то найдет новый сервис в профессиональном сообществе. Разработчик решит протестировать недавно появившегося помощника. Если политика построена только вокруг отдельных запрещенных доменов, ИБ сначала придется узнать о новом ресурсе и только потом внести его в правила.
В SkyDNS категорийный подход позволяет развернуть эту логику. Компания может определить общую политику для класса ИИ-ресурсов и отдельно разрешить проверенные сервисы, если это соответствует ее модели использования. Тогда вопрос смещается с «Успели ли мы узнать обо всех новых сервисах?» на «Соответствует ли этот ресурс сценарию использования, который компания разрешила?»
Для Shadow AI это принципиальное различие. Компания контролирует не сам факт появления очередной нейросети, а отклонение от собственной политики.
С помощью SkyDNS компания может гибко управлять использованием ИИ-ресурсов: ограничивать целые категории инструментов (например, все чат-боты или генераторы кода) одним правилом, не отслеживая каждый новый сайт, а внутри заблокированной категории при необходимости разрешать отдельные проверенные сервисы через белые списки; при этом возможно и полное запрещение любого использования ИИ, если это требуется политикой безопасности.
Одинаковая политика для всей организации подходит далеко не всегда. Маркетингу может быть достаточно нескольких согласованных чат-ботов, разработчикам нужны специализированные ИИ-помощники и внешние модели, а другим подразделениям доступ к таким ресурсам для выполнения рабочих задач вообще не требуется.
В результате один и тот же сервис может быть легитимным для одной группы пользователей и выходить за принятую политику для другой. Поэтому для контроля важен не только сам ресурс, но и источник обращения и действующая для него политика.
В SkyDNS разные правила доступа можно использовать, чтобы не вводить единый запрет для всей организации, а разрешать необходимые инструменты там, где они действительно нужны. Такой подход лучше соответствует реальной модели использования ИИ: разные команды получают разные возможности в зависимости от своих задач. Это уже не тотальный запрет, а управление доступом исходя из бизнес-контекста. При этом контроль может быть реализован как на уровне сегментов сети без дополнительной настройки, так и непосредственно на конечных устройствах с использованием агентского приложения или DoH.
Для Shadow AI это один из самых характерных случаев. Сегодня появляется новый ИИ-сервис, завтра о нем пишут в профессиональных каналах, а послезавтра сотрудник уже использует его для анализа документа или работы с кодом.
Корпоративные процессы редко работают с такой же скоростью. ИБ нужно узнать о сервисе, оценить его, определить допустимые сценарии и при необходимости изменить правила. Пользователь при этом не обязательно будет ждать завершения этого процесса.
Если новый ресурс уже классифицирован как ИИ-сервис, к нему может применяться существующая категорийная политика, даже если его название пока ни разу не обсуждалось внутри компании. Именно здесь особенно важны постоянное обновление данных SkyDNS и автоматическая классификация новых ресурсов. Задача продукта — не заставлять администратора вручную отслеживать каждый новый ИИ-домен, а поддерживать актуальный контекст для применения уже существующих правил.
Поэтому в контексте Shadow AI гораздо интереснее не статистика о том, сколько запросов пришлось на нейросети, а способность поддерживать рабочие политики доступа в условиях постоянно меняющегося набора ИИ-инструментов.
Если собрать описанные сценарии вместе, роль DNS Security становится довольно понятной.
SkyDNS позволяет:
Последний пункт особенно важен. DNS Security работает не только как источник данных для анализа постфактум. Если ресурс не соответствует политике компании, доступ к нему можно ограничить еще до того, как пользователь установит с ним соединение.
То есть ИБ получает возможность не только ответить на вопрос «к каким ИИ-ресурсам обращались сотрудники?», но и управлять тем, какие из этих ресурсов вообще доступны из корпоративной инфраструктуры.
С агентами ситуация сложнее, и здесь особенно важно не переоценивать возможности DNS. Агент может обращаться к внешним моделям, API, облачным платформам и другим сервисам. Если такие обращения проходят через контролируемый DNS-контур, SkyDNS может увидеть запросы к соответствующим внешним ресурсам и применить к ним действующую политику.
Но самого DNS-запроса недостаточно, чтобы сделать вывод, что внутри инфраструктуры работает конкретный агент, определить его владельца или понять, какие действия он выполняет. Поэтому корректнее говорить о контроле обращений к ресурсам, связанным с ИИ-агентами, а не о полном обнаружении и управлении агентами через DNS.
Для полноценного контроля самого агента нужны дополнительные данные: от чьего имени он действует, какие учетные данные использует, к каким системам подключен, какие права получил и какие операции способен выполнять. DNS дает здесь один слой видимости, но не заменяет управление идентификацией и полномочиями.
DNS хорошо отвечает на вопрос, к какому внешнему ресурсу происходит обращение, но не раскрывает содержимое дальнейшего взаимодействия с ним. Если сотрудник открыл ИИ-сервис, SkyDNS может зафиксировать обращение к соответствующему домену и применить к нему правило. Но по DNS-запросу нельзя определить, что пользователь написал в промпте, загрузил ли внутренний документ, какие именно данные получил сервис и что происходило внутри приложения после установления соединения.
Есть и сценарии, где доменный уровень дает меньше информации. Например, ИИ-функциональность может быть встроена в уже разрешенный SaaS и использовать ту же инфраструктуру, что и остальные возможности продукта. Тогда по одному домену невозможно достоверно отделить использование ИИ от обычной работы в сервисе. Локальная модель вообще может работать без обращения к внешнему ИИ-ресурсу.
Поэтому мы не рассматриваем DNS Security как универсальный механизм обнаружения всех форм Shadow AI. Его задача конкретна: дать видимость обращений к внешним ресурсам, соотнести их с категорией и применить действующую политику доступа.
При этом у DNS-уровня есть важное преимущество: решение может быть принято до установления соединения с внешним ресурсом. Если сервис не соответствует корпоративной политике, SkyDNS может ограничить обращение еще до того, как пользователь начнет с ним взаимодействовать.
Представим, что сотрудник открывает неутвержденный ИИ-сервис и пытается передать туда внутренний документ. Для ИБ здесь возникает сразу несколько разных задач, и каждый класс средств защиты отвечает за свою часть.
DNS Security помогает понять, к какому ресурсу идет обращение, к какой категории он относится и разрешен ли такой доступ. DLP отвечает уже на вопрос о содержании передаваемой информации. Средства управления идентификацией и доступом контролируют аккаунты и полномочия. Endpoint-контроль, браузерные средства и прокси дают дополнительный контекст о приложениях и пользовательской активности. Для ИИ-агентов отдельно важны их идентификация, права и жизненный цикл.
Одного универсального инструмента для Shadow AI не существует. DNS Security в этой системе закрывает одну из ранних точек контроля — обращение к внешнему ресурсу. Это особенно важно, когда задача компании заключается не только в анализе уже произошедшей передачи данных, но и в том, чтобы не допустить соединение с ресурсом, использование которого противоречит корпоративной политике.
В контексте Shadow AI задача DNS Security довольно конкретна: не доказать, что сотрудники используют ИИ, и не объявить любое обращение к нейросети потенциальной угрозой.
Сначала организация определяет допустимую модель использования ИИ: какие сервисы и категории разрешены, каким подразделениям они нужны и какие ограничения должны действовать. После этого DNS становится одним из технических уровней, на котором эти правила можно сопоставить с реальной активностью и применять на практике.
В SkyDNS для этого уже доступны отдельные категории «ИИ Чат-боты», «ИИ Агенты» и «ИИ Сервисы». Их поддерживает общая система анализа и классификации интернет-ресурсов, которая сочетает машинное обучение, автоматический анализ доменов, Passive DNS, данные регистраторов, внешние источники и ручную проверку. Такой подход позволяет работать не только с уже известными названиями сервисов, но и с постоянно меняющимся ландшафтом интернет-ресурсов.
При этом DNS остается частью общей системы контроля. Он не показывает содержание промптов, не анализирует передаваемые документы и не раскрывает весь жизненный цикл ИИ-агента. Но он дает ИБ важный ранний сигнал: какие внешние ИИ-ресурсы запрашиваются из корпоративной инфраструктуры и соответствует ли доступ к ним принятой политике.
Именно такая видимость позволяет перейти от попыток вручную контролировать каждый новый ИИ-сервис к более системному управлению Shadow AI.
Категории ИИ уже доступны в SkyDNS. Проверьте настройки политик в Личном кабинете или запросите демо, чтобы посмотреть, как контроль доступа к ИИ-ресурсам может работать в Вашей инфраструктуре.
