Blog

Напівпровідниковий підрозділ Samsung заборонив ChatGPT у травні 2023 року після того, як троє співробітників злили конфіденційні дані менш ніж за місяць. Один інженер вставив пропрієтарний вихідний код, щоб налагодити помилку. Інший надіслав нотатки з внутрішньої наради для генерації конспекту. Третій завантажив виміри виробництва чипів, щоб отримати розрахунок виходу. Кожен із них намагався робити свою роботу швидше. Кожен залишив копію комерційної таємниці Samsung на сервері OpenAI.

За кілька тижнів Apple, JPMorgan, Bank of America, Verizon, Amazon, Goldman Sachs та Deutsche Bank додали свої обмеження. Розрахунок був однаковим у кожній компанії. Продуктивний виграш був реальним, але реальним був і ризик того, що співробітники перетворюють споживчі інструменти ШІ на канал виводу даних, який ніхто не санкціонував.

Через два роки заборони помʼякшилися до політик, а політики помʼякшилися до прогалин у навчанні. Більшість співробітників досі не розуміють, що відбувається з текстом, який вони вставляють у вікно ШІ-чату. Це суть OWASP LLM02 — ризику розкриття чутливої інформації, який посідає друге місце в OWASP Top 10 для LLM-застосунків.

Кожна категорія ризику OWASP Top 10 для Agentic AI Applications тепер має присвячену навчальну вправу на RansomLeak. Десять вправ, що охоплюють десять сценаріїв атак, де AI-агенти діють самостійно і щось іде не так. Усі безкоштовні, акаунт не потрібен.

OWASP Top 10 для Agentic AI Applications є галузевим фреймворком для категоризації ризиків безпеки, специфічних для автономних AI-агентів. Цей курс перетворює кожну категорію на практичну симуляцію, де працівники переживають ці атаки в реалістичних робочих сценаріях.

Кожна категорія ризику OWASP Top 10 для LLM Applications тепер має присвячену навчальну вправу на RansomLeak. Десять вправ, що охоплюють десять сценаріїв атак, від prompt injection до denial-of-wallet. Усі безкоштовні, акаунт не потрібен.

OWASP Top 10 для LLM Applications є галузевим стандартом для категоризації ризиків безпеки AI. Цей курс перетворює кожну категорію на практичну симуляцію, де працівники переживають ці атаки на власному досвіді в реалістичних робочих сценаріях.

Hoxhunt і RansomLeak обидві відкидають ідею, що навчання з безпеки повинно бути пасивною вправою з відео та слайдами для галочки. Обидві платформи роблять ставку на залучення, а не на лекційні слайди. Але вони вирішують проблему залучення принципово різними способами.

Hoxhunt створює AI-адаптивні фішингові симуляції, які регулюють складність на основі результатів кожного працівника. Система вивчає, на що потрапляють люди, і надсилає прогресивно складніші атаки, щоб тримати їх у тонусі. Це витончений підхід саме до проблеми фішингових симуляцій.

RansomLeak створює інтерактивні 3D-симуляції, де працівники практикуються в обробці повних сценаріїв атак. Не лише фішинг, а й програми-вимагачі, соціальна інженерія, вішинг, дипфейки, загрози AI-безпеки та відповідність GDPR. Фокус на практичному досвіді по всьому спектру ризиків безпеки.

Обидва підходи працюють. Питання в тому, який відповідає тому, що вашій організації дійсно потрібно.

RansomLeak і KnowBe4 обидва продають навчання з кібербезпекової обізнаності, але вони вчать майже протилежними способами. KnowBe4 запускає найбільшу бібліотеку відео і тестів на ринку, поєднану зі зрілим двигуном фішингових симуляцій. RansomLeak запускає інтерактивні 3D-симуляції, де працівники практикуються в обробці атак замість перегляду їх. Це порівняння охоплює контент, ціноутворення, покриття AI-загроз, SCORM та для кого підходить кожна платформа.

Оновлено у квітні 2026.