Почему DLP не спасёт от утечек через ИИ: разница с LLM Firewall

Фраза «у нас стоит DLP, и она защитит от утечек в ChatGPT и Copilot» звучит часто, но технически неверна. DLP и LLM/AI Firewall решают разные задачи на разных поверхностях: оба борются с утечками, но на этом сходство заканчивается.

Классический DLP ищет известный чувствительный контент в традиционных каналах — почта, файлы, флешки, веб, облако, мессенджеры. Он не разбирает диалог с моделью, не останавливает запрос до отправки в LLM, не видит jailbreak и косвенную инъекцию в RAG, не управляет маршрутом к модели. DLP отвечает на вопрос: «уходит ли уже размеченная конфиденциальная информация по привычному каналу?»

LLM/AI Firewall стоит в разрыве между пользователем (или ИИ-агентом) и моделью. Он отвечает на другие вопросы: не содержит ли запрос промпт-инъекцию, не происходит ли утечка данных через саму модель, не нарушена ли политика использования ИИ. При этом он не заменяет DLP на почте, флешке и печати — эти классы дополняют друг друга.

Вывод: для безопасного внедрения ИИ в корпоративную инфраструктуру одного DLP недостаточно. Нужен специализированный LLM/AI Firewall, который обеспечит сквозную видимость и защиту от угроз, описанных в OWASP Top 10 for LLM и MITRE ATLAS.