anonym.legal

By · Last updated 2026-06-05

Назад к блогуБезопасность ИИ

Персональные данные на скриншотах: утечки во внутренних инструментах

Slack, Teams, Jira и электронная почта регулярно получают скриншоты с персональными данными клиентов. Это нарушение контроля доступа обходит все инструменты DLP.

June 5, 20266 мин чтения
screenshot PIIinternal toolsGDPR compliancedata leakageJira Slack security

Слепое пятно DLP, которое вы ещё не проверяли

Инструменты DLP отслеживают сетевой трафик, вложения в письмах и передачу файлов. Они перехватывают таблицы со столбцами SSN. Помечают письма со списками клиентов. Блокируют загрузку медицинских записей.

Но снимки экрана они не перехватывают.

Снимок экрана — это графический файл. Персональные данные в нём представлены пикселями. Они не хранятся в виде текста. Системы DLP, сканирующие данные по шаблонам, не находят ничего.

Каждый день сотрудники вставляют снимки экрана в Slack, Jira, Teams и цепочки писем. Ни одного DLP-предупреждения.

Как скриншоты распространяют персональные данные на работе

Удалённая и гибридная работа сделала обмен скриншотами обычной практикой. Внутренние инструменты ежедневно пополняются ими.

Сотрудники делятся снимками для быстрой передачи контекста:

  • Агенты поддержки захватывают экраны клиентских аккаунтов, чтобы поделиться с руководителями.
  • Разработчики пересылают логи ошибок, содержащие данные пользовательского ввода.
  • Менеджеры по работе с клиентами отправляют записи из CRM для предоставления контекста финансовым командам.
  • IT-администраторы захватывают системные экраны, чтобы документировать конфигурации для подрядчиков.
  • Продуктовые команды делятся видами дашбордов в обновлениях для заинтересованных сторон.

Каждое вложение может содержать персональные данные. Снимок клиентского аккаунта содержит имя, электронную почту, статус и адрес выставления счёта. Файл лога ошибок может включать имена, адреса или телефоны, введённые пользователями. Снимок записи CRM содержит полный профиль аккаунта. Файл дашборда может показывать идентификаторы пользователей в подписях к графикам.

Проблема контроля доступа

Обмен снимками экрана также создаёт проблему контроля доступа.

Большинство организаций применяют ролевое управление доступом к производственным системам. Агент поддержки видит только записи своей очереди. Подрядчик видит только файлы назначенного проекта.

Когда агент захватывает запись клиента и вставляет её в Slack-канал с подрядчиками, контроль доступа обходится. Подрядчик получает персональные данные, к которым не имел доступа по обычным каналам. Соглашение об обработке данных (DPA) для подрядных работ может не охватывать эту передачу. Права клиента по GDPR могут не распространяться на этого подрядчика.

Этот обход является нарушением Статьи 5(1)(f) GDPR, касающейся целостности и конфиденциальности. Он может также создавать проблемы соответствия Статье 28, если подрядчики получают персональные данные без надлежащих DPA. Подробный контрольный список обязательств по Статье 28 — в нашем руководстве по соответствию GDPR.

Обнаружение персональных данных в изображениях как техническая защитная мера

Технической защитной мерой против раскрытия персональных данных через снимки экрана является OCR в сочетании с обнаружением на основе NLP. Шаги просты.

  1. Сотрудник делает снимок экрана с клиентским интерфейсом.
  2. Перед отправкой: загружает снимок в инструмент обнаружения.
  3. Инструмент извлекает видимый текст через OCR.
  4. NLP находит сущности персональных данных в тексте.
  5. Сотрудник видит отчёт: «Этот снимок содержит: [имя клиента], [адрес электронной почты], [идентификатор аккаунта]».
  6. Сотрудник редактирует персональные данные, сужает круг получателей или продолжает с письменным обоснованием.

Это не блокирует обмен полностью. Это показывает персональные данные до того, как они будут переданы. Люди могут принимать осознанные решения. Узнайте, как это вписывается в вашу систему защиты на странице защитных мер.

Практический случай: политика проверки скриншотов в Jira для SaaS-компании

Служба поддержки SaaS-компании использовала Jira для регистрации проблем с аккаунтами. Файлы, прикреплённые к тикетам, содержали персональные данные пользователей. В частности:

  • Электронные адреса пользователей с экранов управления аккаунтами.
  • Сведения о тарифных планах.
  • Суммы и даты выставления счётов.
  • В некоторых случаях — частичные платёжные данные.

Аудит GDPR выявил 847 тикетов в Jira, созданных за 18 месяцев. Все содержали вложения с персональными данными. Jira была открыта для всех 200 инженеров. Некоторые из них были подрядчиками без DPA на клиентские платёжные записи.

Меры по устранению:

  1. Ретроспективный аудит: обнаружение персональных данных во всех существующих вложениях. 312 тикетов помечены для проверки DPO.
  2. Очистка тикетов: в 89 тикетах файлы были заменены до повторного прикрепления.
  3. Изменение процесса: внедрён новый рабочий процесс с обязательной проверкой на персональные данные перед прикреплением к Jira.
  4. Обучение: 15-минутный инструктаж для всего персонала службы поддержки.

Результаты через 90 дней:

  • Инциденты с персональными данными в Jira: снижение на 90 процентов.
  • Оставшиеся инциденты: случаи, когда сотрудники действовали с письменным обоснованием диагностической необходимости.
  • Область действия DPA: обновлена для сокращения излишнего раскрытия персональных данных подрядчикам.

312 исторических тикетов стали выводом о несоответствии. Снижение на 90 процентов послужило доказательством устранения нарушений в ответе на аудит.

Интеграция проверки скриншотов в рабочие процессы команды

Для организаций, желающих внедрить контроль персональных данных, не замедляя работу, существует несколько вариантов.

Облегчённый вариант: Браузерный инструмент, который сотрудники используют перед вставкой в Slack или Jira. Перетащите снимок — получите отчёт о персональных данных за пять секунд, затем продолжите или отредактируйте.

Хук для Jira или ServiceNow: Обнаружение, которое срабатывает до того, как файлы попадают в тикеты. Работает как антивирусное сканирование перед загрузкой файла.

Slack-бот: Бот, принимающий загрузки скриншотов в выбранных каналах. Запускает обнаружение персональных данных. Публикует ответ в треде с обнаруженными сущностями. Делает персональные данные видимыми, не блокируя рабочий процесс.

Командная норма с выборочным контролем: Еженедельная автоматическая проверка. Выборка 10 процентов скриншотов в инструментах совместной работы. Запуск обнаружения. Отчёт для руководителя команды. Формирует ответственность, не блокируя ни один рабочий процесс.

Для записей GDPR: контроль персональных данных на скриншотах считается «организационной мерой» по Статье 32. Задокументируйте защитную меру — политику плюс технический инструмент. Добавьте доказательства использования. Это выполняет требование об ответственности по Статье 5(2). Подробнее — на нашей странице соответствия и в словарной статье для Статьи 32.

Хотите узнать, как anonym.legal решает эту задачу для вашей команды? Посетите страницу тарифов или ознакомьтесь с заявлением основателя об обезличивании данных.

Источники

Готовы защитить ваши данные?

Начните анонимизацию PII с 285+ типов сущностей на 48 языках.

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.