ИБ-директор NtechLab собрал DLP-систему за неделю с помощью вайб-кодинга

В NtechLab, известной своими решениями для видеоаналитики, быстро росла проблема утечек данных через мессенджеры и файлообменники. Традиционные DLP от «СёрчИнформ» или Solar стоили 3+ млн рублей в год, а кастомизация под внутренние процессы — ещё полгода работы. Директор по безопасности решил попробовать альтернативу: написать DLP сам — с помощью GPT и Claude.

Как строили: взяли открытый агентный фреймворк, описали на естественном языке сценарии утечек (пересылка файлов в Telegram, отправка архивов на личную почту, копирование на USB). ИИ-ассистенты генерировали парсеры логов, правила детекта и интеграцию с корпоративным API. Получили MVP за пять дней. Назвали Heimdall.

Первые результаты: за первый месяц Heimdall зафиксировал 12 инцидентов, включая попытку выгрузки базы клиентов на сторонний хостинг. Точность детекта — 76% (у вендорских решений 92–98%, но они настраиваются годами). Затраты на разработку — около 200 тыс. рублей (токены, время команды).

1. Не бойтесь ИИ для написания ИБ-инструментов: он справляется с типовыми детектами не хуже разработчика.
2. Vibe-кодинг не панацея — человеческий контроль и ревю безопасности обязательны. Сгенерированный код может содержать уязвимости.
3. Начинайте с одного канала: например, только Telegram. Расширяйте, когда убедитесь в корректной работе модуля.
4. Тратьте бюджет не на лицензии, а на инженера, который сможет адаптировать AI-сгенерированный код под вашу инфраструктуру.
5. Для точности промптов описывайте реальные инциденты — детекты станут релевантнее.

«Мы не ожидали, что вайб-кодинг даст рабочий прототип за 5 дней.»