Защита данных в Microsoft Copilot с использованием Zscaler

Дата публикации:

Содержание

1. Ключевые угрозы при работе с Copilot
2. Что такое Zscaler и почему он нужен
3. Интеграция Copilot и Zscaler
4. Лучшие практики 2026 года
5. Мониторинг и аналитика
6. Соответствие нормативным требованиям
7. Что ждать в 2027 году

Microsoft Copilot – это генеративный ИИ, который уже стал неотъемлемой частью бизнес‑процессов: от написания кода до создания маркетинговых материалов. Однако передача конфиденциальных данных в облако открывает новые векторы риска. В 2026 году организации всё чаще задаются вопросом: как обеспечить, чтобы Copilot использовал только «чистый» ввод и не утекали коммерческие тайны?

Одним из самых эффективных решений является Zscaler Cloud Security Platform, которая сочетает в себе функции Secure Web Gateway (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB) и Cloud Data Loss Prevention (DLP). Ниже – подробный разбор того, как именно Zscaler защищает данные в Copilot и какие практики считаются лучшими на сегодняшний день;

Ключевые угрозы при работе с Copilot

• Утечка конфиденциальных данных через запросы (prompt leakage). Пользователь может случайно включить в запрос клиентскую информацию, номера счетов, коды продукта и т.д.
• Непрозрачность ответов ИИ. Генеративный вывод может содержать данные, полученные из обучающих наборов, которые не предназначены для внешнего использования.
• Трафик через зашифрованные каналы. Copilot работает через HTTPS, что усложняет инспекцию без SSL‑терминации.
• Смешанные среды. Пользователи часто используют как корпоративные, так и личные устройства, что усложняет контроль доступа.

Что такое Zscaler и почему он нужен

Zscaler позиционирует себя как Zero Trust Exchange – платформа, которая проверяет каждый запрос независимо от его источника. Ключевые возможности, актуальные для защиты Copilot:

• Inline DLP Inspection – проверка содержимого запросов и ответов в реальном времени с использованием словарей, регулярных выражений и машинного обучения.
• CASB‑модуль – автоматическое обнаружение SaaS‑приложений, классификация данных и применение единой политики к облачным сервисам.
• SSL Inspection – расшифровка и повторное шифрование HTTPS‑трафика без потери производительности.
• Input Prompt Visibility – журналирование запросов к Copilot, что позволяет проводить аудит и обнаруживать аномалии.

Как отмечает Kelvin Wong в блоге Deloitte UK (2026), «применение продвинутых DLP‑политик и классификации LLM позволяет удовлетворять требования комплаенса, а также получать полную видимость запросов и ответов ИИ».

Интеграция Copilot и Zscaler

Для обеспечения защиты необходимо выполнить несколько технических шагов:

1. Перенаправление трафика Copilot через Zscaler Internet Access (ZIA). В DNS‑конфигурации организации следует добавить правила, которые направляют запросы к bing.com, edgeservices.bing.com и copilot.microsoft.com через ZIA.
2. Включение SSL‑Inspection. На уровне ZIA активировать SSL Forward Proxy и загрузить корневой сертификат в доверенные хранилища всех управляемых устройств.
3. Создание DLP‑политик. Использовать предустановленные шаблоны «Microsoft Copilot», а также добавить кастомные правила (например, «PCI‑DSS», «GDPR», «Коммерческие тайны»).
4. Настройка CASB‑политик. Привязать метки Microsoft Purview к данным, хранящимся в SharePoint/OneDrive, и включить inline blocking для попыток отправки этих меток в запросах Copilot.
5. Аудит и логирование. Включить Prompt Visibility Logs и отправлять их в SIEM (Splunk, Azure Sentinel и т.п.) для дальнейшего анализа.

Пример из практики Reddit (2024) показывает, что блокировка доступа к bing.com без CDP (Content Disarm & Reconstruction) приводит к полному отключению Copilot у пользователей, поэтому важно использовать именно DLP‑политику, а не простую блокировку.

Лучшие практики 2026 года

Применяйте «Zero Trust» к каждому запросу

Каждый запрос к Copilot должен проходить проверку контекста: кто пользователь, откуда он подключается, какие метки данных у него есть. Zscaler позволяет задать политику «least privilege» на уровне идентификации пользователя (Azure AD) и устройства (MDM).

Используйте классификацию данных на уровне LLM

Создайте словари DLP с типичными паттернами: номера счетов, коды продукта, персональные данные (PII). Добавьте ML‑модели для обнаружения «неструктурированных» данных в естественном языке.

Ограничьте «промпт‑инжиниринг»

Включите правило, которое блокирует запросы, содержащие более 5 чувствительных полей (например, несколько полей с номерами кредитных карт). При превышении порога запрос отклоняется, а пользователь получает уведомление.

Применяйте «Data‑in‑Use» защиту

С помощью Zscaler Inline DLP можно не только блокировать утечку, но и «зашифровать» чувствительные части запроса перед отправкой в Copilot, используя tokenization. Ответы от Copilot также проходят через DLP‑фильтр, который удаляет или маскирует конфиденциальные фрагменты.

Интегрируйте с Microsoft Purview и Azure Information Protection

Метки Purview автоматически передаются в Zscaler CASB, что позволяет блокировать отправку данных с меткой «Confidential» в запросах Copilot.

Настройте автоматическое оповещение

При попытке отправки запрещённого контента Zscaler генерирует real‑time alerts, которые отправляются в Teams‑каналы безопасности и в SIEM.

Проводите регулярный аудит политик

Раз в квартал проверяйте эффективность DLP‑правил с помощью отчётов Zscaler Data Loss Prevention Dashboard. Корректируйте словари на основе новых бизнес‑требований.

Мониторинг и аналитика

Для полной картины необходимо собрать данные из нескольких источников:

• Prompt Visibility Logs – содержат текст запроса, пользователя, время, результат DLP‑проверки.
• ZIA Traffic Logs – показывают объём трафика, SSL‑инспекцию и статус блокировки.
• CASB Discovery Reports – список SaaS‑приложений, где использовались данные Copilot.
• SIEM‑корреляция – объединение событий DLP с аномалиями входа (Impossible Travel, MFA‑failures).

Визуализацию удобно реализовать в Azure Sentinel с помощью готовых шаблонов «Zscaler Copilot Protection», которые показывают:

1. Топ‑10 запросов с наибольшим количеством блокировок.
2. Тренды по типам данных (PII, финансовые, интеллектуальная собственность).
3. Скорость отклика Copilot после применения DLP‑политик.

Соответствие нормативным требованиям

С помощью Zscaler можно быстро адаптировать политику под требования:

Что ждать в 2027 году

Эксперты прогнозируют три направления развития защиты Copilot:

• Контекстуальная защита на уровне LLM. Zscaler планирует интегрировать собственные модели, способные «понимать» смысл запроса и автоматически применять соответствующие политики.
• Zero‑Trust Data Fabric. Объединение DLP, CASB и Identity‑Based Access Control в единую «полоску данных», где каждый кусок информации имеет собственный «пасспорт».
• AI‑Driven Policy Tuning. Автоматическое обучение DLP‑правил на основе реальных инцидентов и обратной связи от пользователей.

Защита данных в Microsoft Copilot – это не просто вопрос технологии, а стратегический элемент корпоративной безопасности. Zscaler предоставляет весь необходимый набор функций: от inline DLP inspection до prompt visibility, позволяя организациям соблюдать требования GDPR, PCI‑DSS и других регуляторов, а также сохранять продуктивность сотрудников.

Следуя лучшим практикам 2026 года – Zero Trust, классификации данных, интеграции с Purview и постоянному мониторингу – вы получаете уверенность, что ваш Copilot работает в безопасных рамках, а конфиденциальная информация остаётся под контролем.

Автор: AI‑ассистент OpenAI | Zscaler | Microsoft Copilot