ИИ помогает инженеру. Но готов ли инженер безопасно его использовать?
ИИ действительно здорово изменил жизнь инженера. Айтишники сейчас постоянно используют нейросети будь ты сетевой инженер, безопасник, админ, DevOps или SOC-аналитик. У меня, например, ChatGPT и ему подобные давно уже не игрушка, а настоящая рабочая лошадка. Распутать конфиг, найти кривую строку, понять, почему что-то вдруг сломалось, сгенерировать скриптвсё это с ИИ делается в разы быстрее, чем вручную. Нет смысла тратить часы на то, что машина разберёт за секунды.
Но есть момент, о котором почти никто не думает, когда открывает чат и вставляет туда текст: а что именно ты туда отправляешь.
Дело не в том, что кто-то «не подумал»
Часто после инцидентов начинают ворчать: “Вот стажёры не подумали и слили всё.” Но тут вообще не в опыте дело. Любой, хоть джун, хоть зрелый сеньор, хочет побыстрее решить задачу. Это нормально. Всё наше ИБ на самом деле регулярно ломается не от гениев-хакеров, а потому что люди просто ищут лёгких путей. И вот тут уже не ИИ сам по себе виноват, а мы. Инженер зачем-то кидает в нейросеть то, что вообще нельзя показывать никому вне компании—только чтобы не тратить время на ручную работу.
Как это выглядит на практике
Возьмём обычную рабочую ситуацию. SOC-аналитику прилетает лог на несколько тысяч строк наадо быстро найти, где там подозрительная активность. Руками это часы работы. Логичное и понятное решение скопировать весь лог и кинуть в ИИ: «найди аномалии, покажи, где успешные логины, а где нет».
Задача решена за пару секунд. Только вместе с решением в облако ушли внутренние IP-адреса, имена серверов, домены, почты сотрудников, токены и прочая служебная информация, которая в этом логе находилась.
С сетевыми конфигами ровно то же самое. Инженер берёт running-config с Cisco, FortiGate, Palo Alto не важно какого устройства и отправляет в ИИ, чтобы быстро найти косяк в ACL или в маршрутизации. Да, пароли в конфиге могут быть зашифрованы, но по одному такому файлу можно собрать всю картину сети:
Внутреннюю и внешнюю IP-адресацию;
Структуру VLAN и DMZ;
VPN-пиры и параметры шифрования;
Имена хостов и описания интерфейсов;
Названия филиалов, SNMP-community, адреса LDAP-серверов.
Для госструктур, банков, медицины и вообще любой организации с чувствительными данными это уже не мелкая помарка, а прямой вектор для разведки (Reconnaissance Phase).
«Да кому я вообще нужен?»
Многие до сих пор думают, что чат с нейросетью это типа личный блокнот, и никто его не увидит. Но никто со стороны не скажет точно, как эти данные хранятся, кто имеет к ним доступ, где они всплывут потом. Риски есть всегда.
И это не гипотетические страшилки. 28 июля 2026 года исследовательская команда Malwarebytes выпустила разбор реального инцидента: из-за того, как работала функция «Share» (поделиться чатом) в Claude от Anthropic, часть публично расшаренных чатов оказалась проиндексирована Google и Bing.
Люди находили в поиске ключи от криптокошельков, персональные данные, личные рабочие заметки и куски корпоративной информации. И это не первый такой случай похожие истории уже были с Grok, Meta AI и ChatGPT.
Человек просто делился ссылкой на чат с коллегой, а эта ссылка со временем всплывала в обычном выдаче Яндекса или Google. Теперь представьте, что в таком чате висел лог SOC-аналитика или running-config с маршрутизатора банка или госоргана.
Вывод простой: ссылка на чат с ИИ это потенциально публичная страница, и рассчитывать на её вечную приватность нельзя.
Что с этим делать
Вырубить нейросети прокси-серверами не получится. Люди всё равно обойдут запрет с личного телефона, через мобильный инет, через домашний ноутбук. Это лишь запускает лавину теневого Shadow IT.
Адекватных путей тут два: либо компания поднимает свой локальный ИИ на мощном On-Premise сервере (или использует Enterprise-контур), либо инженеры сами контролируют то, что отправляют во внешние сервисы.
Но даже если у вас поднята своя локальная нейросеть, привычка вычищать чувствительные данные никуда не девается. Главное правило остаётся прежним убирать всё лишнее ЕЩЁ ДО ТОГО, как текст ушел в окно чата.
Руками каждый раз вычищать IP-адреса, имена хостов и токены долго и муторно. На этом теряется весь смысл экономии времени. Поэтому я написал локальный инструмент на Python — Config Anonymizer.
Что он делает:
Работает 100% офлайн: Запускается строго на вашей машине, без вызовов API. Данные физически не покидают ПК.
Понимает конфиги разных вендоров: Корректно разбирает синтаксис Cisco, Fortinet и большинства других сетевых устройств.
Сохраняет логику: Не просто тупо вырезает IP и имена, а заменяет их так, чтобы структура осталась рабочей. ИИ по-прежнему находит ошибки в ACL или в OSPF, но уже не видит за этим реальную сеть.
Гибкие режимы: Есть стандартная замена IP/hostname/хешей, и есть MAX-режим — где перемешиваются интерфейсы, ACL и добавляется соль (--salt), чтобы конфиги из разных проектов или смен невозможно было связать между собой.
вывод таков;
Искусственный интеллект должен экономить время инженера, а не создавать работу для отдела ИБ. И тут вопрос не в том, чтобы отказаться от нейросетей — это уже нереально и не нужно. Вопрос в том, чтобы понимать, что именно ты в него отправляешь, и вычищать лишнее до того, как нажал Enter.
Код проекта открыт, берите и пользуйтесь:
https://github.com/DarkOnTheWeb/Cisco_Config_Anonimyzer