Без журнала запросов и правил доступа к нейросетям руководитель не знает, кто в компании пользуется ИИ, с какими данными и во что это обходится. А пользуются им почти везде, даже там, где официально ничего не внедряли.
Чаще всего это личные аккаунты и бесплатные версии сервисов, о которых ИТ-отдел не знает. Такое использование называют теневым ИИ. Какие документы туда попадают, в компании обычно не видит никто. Каких данных в нейросеть лучше не отправлять, мы разбирали в памятке для сотрудников.
Что такое журнал запросов к ИИ и разграничение доступа
Журнал запросов
Журнал запросов к ИИ — это запись обращений сотрудников к языковым моделям: кто отправил запрос, когда, в какую модель, сколько он стоил и нашлись ли в тексте персональные данные. Принцип тот же, что у журнала входа в корпоративные системы.
Разграничение доступа
Разграничение доступа к ИИ — это правила, по которым отдел или сотрудник получает свой набор моделей, функций и лимитов. Бухгалтерия, например, может работать только с российской моделью в защищенном контуре, а маркетинг — с несколькими моделями в рамках месячного бюджета.
Когда без журнала запросов не обойтись
Утечка, о которой узнают слишком поздно
Выгрузка клиентской базы, загруженная в публичный чат-бот ради быстрой сегментации, оказывается на серверах стороннего сервиса, нередко зарубежного. Компания узнает об этом, когда последствия уже наступили. Фильтр на входе находит в запросе телефоны или паспортные данные и останавливает отправку, а журнал показывает, откуда запрос пришел.
Счет, который никто не может объяснить
Нейросети тарифицируются по токенам, то есть по объему текста на входе и выходе. Если прогонять длинные документы через дорогую модель, расходы одного человека легко обгонят расходы целого отдела. В счете провайдера будет итоговая сумма, и только журнал покажет, кто, на какие задачи и через какую модель ее потратил.
Ошибка нейросети в документе для клиента
Модели иногда уверенно выдают неверные факты. Если такой фрагмент попал в договор или отчет, по журналу восстанавливают запрос, модель и ее ответ. Так видно, где был сбой: в постановке задачи, в выборе модели или в проверке результата.
Проверка регулятора
Для закона нейросеть — такой же канал обработки персональных данных, как CRM или почта. С 30 мая 2025 года действуют поправки в КоАП по 420-ФЗ: штраф за утечку зависит от числа пострадавших, а за повторную считается от выручки.
1–3%
выручки — штраф за повторную утечку персональных данных.
500 млн ₽
— верхняя граница такого штрафа.
Если на вопрос аудитора о передаче данных во внешние ИИ-сервисы ответить нечем, это уже проблема.
Увольнение сотрудника
История переписки в личном аккаунте уходит вместе с человеком, а в ней бывают внутренние документы. Корпоративный доступ привязан к учетной записи компании: его закрывают вместе с почтой и CRM, а журнал остается у работодателя.
Что записывать в журнал запросов
Метаданные запроса записывают всегда. Полный текст хранят только там, где без него не разобрать инцидент.
| Поле | Что фиксирует | Для чего |
|---|---|---|
| Пользователь и отдел | Кто отправил запрос | Распределение затрат, разбор инцидентов |
| Дата и время | Когда был запрос | Хронология, поиск аномалий |
| Модель | GigaChat, YandexGPT, DeepSeek, GPT и др. | Проверка, что данные ушли в разрешенную модель |
| Источник | Чат, интеграция с CRM, бот, скрипт | Где ИИ встроен в процессы |
| Объем в токенах | Сколько текста ушло и вернулось | Расчет стоимости |
| Стоимость | Цена запроса в рублях | Бюджет по отделам и задачам |
| Срабатывания фильтров | Паспорта, телефоны, номера карт в тексте | Контроль утечек |
| Текст запроса и ответа | Содержание диалога | Разбор ошибок; хранится по регламенту |
| Результат | Успех, ошибка, блокировка | Качество и доступность сервиса |
Срок хранения задают отдельно. Метаданные нужны для финансовой отчетности и аудита, их держат дольше. Полные тексты хранят ограниченный срок или обезличивают.
Как настроить разграничение доступа
Права на ИИ задают по четырем параметрам: кто работает, с какими моделями, в каком объеме и с какими данными. Пример для компании среднего размера:
| Роль | Доступные модели | Лимит | Ограничения по данным |
|---|---|---|---|
| Все сотрудники | Одна базовая модель для повседневных задач | Небольшой месячный лимит на человека | Фильтр персональных и платежных данных |
| Маркетинг | Несколько моделей, включая генерацию изображений | Лимит на отдел | Запрет на загрузку клиентских баз |
| Юристы и финансы | Только модели в защищенном российском контуре | По заявке руководителя | Тексты запросов хранятся для аудита |
| Разработчики | Модели для кода, доступ по API | Лимит на проект | Запрет на ключи и секреты в запросах |
| Администраторы ИИ | Все модели и настройки | Без лимита | Видят журналы, но не могут их менять |
Права удобнее выдавать отделам и ролям, а не отдельным людям: при переводе сотрудника доступ меняется без ручной настройки. Стартовый набор делают минимальным и расширяют по заявкам. Сам доступ привязывают к корпоративной учетной записи, чтобы при увольнении он закрывался вместе с остальными системами.
Как контролировать использование ИИ и не скатиться в слежку
Если сотрудники решат, что каждый их запрос читают, они вернутся к личным аккаунтам.
Поэтому правила работы с журналом прописывают во внутреннем регламенте и показывают людям: что записывается, кто видит журнал и сколько хранятся данные.
Для отчетов по затратам и нагрузке хватает метаданных. К текстам запросов обращаются при разборе инцидента, и доступ к ним есть у узкого круга, обычно у службы ИБ и администратора платформы. Их собственные просмотры журнала тоже логируются.
Телефоны, паспортные данные и номера карт можно маскировать автоматически, еще до отправки в модель и до записи в журнал. Как устроены такие фильтры, рассказываем в статье о guardrails для LLM.
Корпоративный доступ приживается, когда им удобнее пользоваться, чем личным: моделей больше, ограничений бесплатных тарифов нет, VPN не нужен.
Варианты реализации
Тарифы вендоров
Бизнес-подписки у нескольких поставщиков ИИ.
Журналы в разных панелях
Своя разработка
ИТ-отдел пишет прослойку между сотрудниками и моделями.
Месяцы до запуска
AI-шлюз
Все запросы идут через одну точку, подключенную к нескольким моделям.
Один журнал на все модели
| Подход | Как работает | Плюсы | Минусы |
|---|---|---|---|
| Корпоративные тарифы каждого вендора | Бизнес-подписки у нескольких поставщиков ИИ | Быстрый старт | Журналы и права в разных панелях; часть сервисов недоступна в России |
| Собственная разработка | ИТ-отдел пишет прослойку между сотрудниками и моделями | Полная гибкость | Месяцы разработки, своя команда поддержки, постоянные изменения API моделей |
| Единый AI-шлюз (AIaaS) | Все запросы идут через одну точку, подключенную к нескольким моделям | Один журнал, одни права, один счет; быстрое подключение | Зависимость от провайдера шлюза: нужно проверить SLA и место хранения данных |
AI-шлюз стоит между пользователями или приложениями компании и языковыми моделями. Сотрудник работает в привычном чате или через интеграцию, а шлюз проверяет права, маскирует данные, отправляет запрос в разрешенную модель и пишет журнал.
Модель в такой схеме меняется в настройках. Подорожала нейросеть или стала недоступна — администратор переключает трафик на другую, процессы и интеграции остаются прежними.
Вопросы провайдеру шлюза перед подключением: где физически находятся серверы и журналы, какие модели подключены, есть ли маскирование данных, выгружаются ли журналы в SIEM, как настраиваются лимиты по отделам.
С чего начать: 9 шагов
Шаги идут в этом порядке: роли и лимиты бессмысленно описывать, пока не ясно, кто и для чего уже пользуется ИИ.
Инвентаризация
Опросите отделы: кто уже пользуется нейросетями, какими и для каких задач.
Запретные данные
Определите данные, которые нельзя отправлять во внешние модели.
Список моделей
Составьте список разрешенных моделей: российские для чувствительных задач, остальные для общих.
Роли и лимиты
Опишите роли и лимиты по отделам.
Способ реализации
Выберите подход: подписки вендоров, своя разработка или AI-шлюз.
Корпоративный вход
Подключите доступ через корпоративные учетные записи.
Журнал и маскирование
Включите журналирование метаданных и маскирование персональных данных.
Регламент
Утвердите регламент и объясните сотрудникам, что записывается и зачем.
Первый отчет
Через месяц разберите отчет: кто и сколько использует, где переплата, кому нужен доступ шире.
Корпоративный AI-шлюз: журнал и права в одном месте
Когда ИИ используют несколько отделов, разрозненные подписки и API-ключи не дают общей картины: журналы, права и счета живут в разных местах.
Корпоративный AI-шлюз — это единая точка доступа к внешним моделям, через которую проходят все запросы компании.
AIaaS: корпоративный AI-шлюз от ITGLOBAL.COM
В инфраструктуре ITGLOBAL.COM роль шлюза выполняет AIaaS. В него входят:
- ролевая модель, бюджеты по подразделениям и пользователям, полное логирование запросов для аудита;
- DLP-фильтрация промптов и ответов и обработка данных на территории России;
- единый API к 300+ российским, открытым и зарубежным моделям по одному договору;
- универсальные ИИ-кредиты вместо отдельных подписок и счетов.
Подключение занимает от нескольких часов до трех дней. Для компаний с повышенными требованиями к безопасности есть Private AI Cloud — изолированный контур на GPU ITGLOBAL.COM.
Вывод
Журнал запросов показывает, кто, с какими данными и за какие деньги работает с нейросетями. Разграничение доступа задает, кому что разрешено. Без первого не проверить второе.
Начинать стоит с инвентаризации и списка запретных данных, а способ реализации выбирать после: при одном отделе хватит подписки вендора, при нескольких отделах и моделях проще подключить шлюз, чем собирать журналы из разных панелей.
FAQ
Что такое теневой ИИ?
Теневой ИИ (shadow AI) — использование нейросетей сотрудниками без ведома ИТ-отдела и службы безопасности: через личные аккаунты, бесплатные версии и несогласованные сервисы. Компания при этом не знает, какие данные уходят во внешние модели.
Зачем журналировать запросы к ИИ, если сотрудники работают добросовестно?
Утечки и перерасход чаще случаются по невнимательности, чем по умыслу. Журнал показывает реальные затраты, помогает разбирать ошибки нейросетей и отвечает аудиторам на вопрос, куда уходят данные.
Можно ли отправлять персональные данные в нейросеть?
Можно, если компания знает, где обрабатываются данные и как они защищены. Для таких задач используют модели в российском защищенном контуре и автоматическое маскирование. Отправка персональных данных в зарубежный сервис — трансграничная передача, о которой оператор заранее уведомляет Роскомнадзор.
Чем корпоративный AI-шлюз отличается от бизнес-подписки на чат-бот?
Подписка дает доступ к моделям одного вендора. Шлюз объединяет модели разных поставщиков под общими правами доступа, одним журналом и одним счетом.
Замедляет ли шлюз работу с нейросетями?
Проверка прав и маскирование занимают намного меньше времени, чем генерация ответа, поэтому на скорости это почти не сказывается. Точную задержку уточняйте у провайдера.
Кто в компании отвечает за доступ к ИИ?
Обычно ИТ-отдел и служба информационной безопасности вместе. ИТ подключает модели и настраивает лимиты, ИБ задает политики по данным и работает с журналами.
Сколько хранить журналы запросов?
Метаданные — столько, сколько требуют внутренние правила отчетности и аудита. Полные тексты — ограниченный срок по регламенту или в обезличенном виде.
Предыдущая статья
