30 июня 2026 года в Dark Reading вышла колонка с неприятным, но очень узнаваемым для корпоративного ИТ тезисом: AI-автоматизация уже помогает компаниям ускорять процессы, но вместе с этим незаметно плодит новые дыры в безопасности. Для русскоязычных команд это сигнал не про далекое будущее, а про вполне текущую практику: workflow работает, бизнес доволен, а кто именно получил лишние права и куда реально текут данные, часто никто толком не проверял.
Поводом стал пример из крупной компании: специалист по безопасности обнаружил, что конфиденциальные HR-документы автоматически копируются в канал Microsoft Teams, доступный сотням сотрудников. По данным Dark Reading, причиной был не взлом и не злонамеренный инсайдер, а workflow в Power Automate. Разработчик хотел ускорить согласование документов между SharePoint и Teams и использовал AI-помощника для генерации логики автоматизации. С технической точки зрения все сработало именно так, как было задумано: файлы перемещались, уведомления уходили, процесс согласования стал быстрее. Проблема оказалась в другом: никто не проверил права доступа, маршрут данных и побочные эффекты для безопасности.
Автор материала, инженер по кибербезопасности BNSF Railway Йелена Мужибур Шейх, описывает проблему как новый класс теневой автоматизации. Если в обычной разработке код хотя бы теоретически проходит через peer review, тесты, пайплайны и security-checks, то Microsoft 365-автоматизация часто живет по совсем другим правилам. Power Automate flows, скрипты для Microsoft Graph, SharePoint-автоматизации, eDiscovery-запросы, Teams-интеграции и PowerShell-сценарии нередко собирают админы, бизнес-аналитики, разработчики и просто продвинутые пользователи. Их задача понятна: убрать ручной труд и сократить время на рутину. С появлением AI-помощников порог входа рухнул еще ниже. Теперь достаточно описать задачу обычным языком и через несколько минут получить рабочий workflow или скрипт.
В этом и ловушка. Рабочий код совсем не равен безопасному коду. AI не обязан генерировать что-то злонамеренное, чтобы создать риск. Достаточно того, что он выдает решение, которое выглядит корректным, потому что выполняет нужную функцию. Большинство пользователей проверяют именно это: процесс завершился, письмо отправилось, файл перенесся, карточка обновилась. Гораздо реже кто-то отдельно валидирует принцип минимальных привилегий, границы доступа, классификацию данных, retention-политики, аудит и соответствие внутренним требованиям. В результате компания получает не один явный инцидент, а тихий слой автоматизаций, которые уже имеют доступ к чувствительным данным и при этом почти не видны службе ИБ.
Dark Reading выделяет три наиболее опасных сценария. Первый связан с избыточными правами. AI-сгенерированные скрипты для Microsoft Graph склонны запрашивать широкие разрешения просто потому, что так выше шанс, что код заработает с первой попытки. Разработчик просит доступ к конкретной библиотеке SharePoint и публикацию уведомлений в Teams, а на выходе получает сценарий с более широкими tenant-level permissions. Для бизнеса это выглядит как успех: нужная задача автоматизирована. Для безопасности это новый привилегированный маршрут внутри инфраструктуры. Если позже будет скомпрометирована сервисная учетная запись, app registration или другая automation identity, злоумышленник получит значительно больше прав, чем требовалось для исходного use case.
Второй сценарий еще неприятнее, потому что маскируется под нормальную операционную деятельность. Power Automate позволяет без особого трения гонять данные между SharePoint, Teams, Outlook, OneDrive, Excel, внешними SaaS-сервисами и сторонними получателями. Та же гибкость, за которую бизнес любит low-code и no-code-инструменты, превращает их в потенциальный канал тихой утечки. Workflow для ежемесячной рассылки отчетов вполне может начать отправлять не только нужные документы, но и payroll-данные, клиентские записи, юридические файлы или внутренние коммерческие материалы не в тот канал Teams или во внешний почтовый ящик. Поскольку процесс автоматический, такая экспозиция способна продолжаться неделями или месяцами прежде, чем ее заметят. И это как раз тот случай, когда отсутствие драмы делает ситуацию хуже: внешне все похоже на обычную офисную жизнь.
Третий блок рисков касается compliance и юридических последствий. Команды безопасности и соответствия тоже используют AI для генерации eDiscovery-поисков, audit-запросов, скриптов insider risk и retention-workflow. Плохо составленный eDiscovery-запрос может собрать слишком много данных, пропустить критичные доказательства, зацепить защищенные коммуникации или нарушить требования по сохранности информации. В регулируемых отраслях это уже не просто техническая ошибка, а потенциальный источник аудиторских замечаний, приватностных проблем, споров с регуляторами и юридических претензий. Ключевая мысль автора проста: раньше на создание подобной автоматизации требовалось время и специализированная экспертиза, теперь на это уходят минуты, а служба ИБ физически не успевает проверять артефакты с той же скоростью, с какой они появляются.
Отсюда следует довольно жесткий, но прагматичный вывод. Запретить AI-помощников уже нереалистично. Запретить автоматизацию тоже не выйдет: современный корпоративный стек на ней завязан слишком глубоко. Значит, придется относиться к AI-автоматизации как к обычному коду, только с поправкой на то, что ее могут создавать не только разработчики. Шейх предлагает вполне земной набор мер: обязательный review перед выводом в production, инвентаризация workflow и скриптов по всему Microsoft 365, контроль широких Graph-разрешений, shared service accounts и чрезмерно щедрых коннекторов, а также постоянный мониторинг новых flows, изменений коннекторов, выдачи permissions, внешнего шаринга, нетипичного перемещения файлов и событий app consent. Для девелоперов и так называемых citizen developers формула тоже предельно ясна: AI-сгенерированный код нельзя считать утвержденным кодом, это только черновик, который еще должен пройти человеческую проверку.
Главный вопрос теперь не в том, научатся ли компании генерировать все больше автоматизаций. Научатся, и очень быстро. Вопрос в другом: успеют ли процессы управления доступом, аудитом и внутренней разработкой перестроиться раньше, чем этот удобный слой AI-автоматизации окончательно превратится в самую тихую и самую недооцененную слепую зону корпоративной ИБ.