Jak chronić dane w erze GenAI

Wprowadzenie – od blokowania do świadomego umożliwiania

Wiele firm zareagowało na rozwój GenAI panicznym ruchem: blokadą dostępu do publicznych chatbotów, by uniknąć wycieku danych. Jednak – jak pokazuje analiza Zscaler opisana w The Hacker News – takie podejście jedynie wypycha AI poza radar organizacji, do tzw. Shadow AI.

Zamiast walczyć z trendem, firmy powinny nauczyć się korzystać z GenAI mądrze i bezpiecznie.

GenAI – nowy krajobraz zagrożeń

Zagrożenia związane z AI różnią się od klasycznych problemów AppSec. OWASP LLM Top 10 (2025) wskazuje m.in. na:

• prompt injection,

• poisoning danych treningowych,

• ujawnianie danych w odpowiedziach,

• ataki typu model DoS,

• kradzież parametrów i architektury modeli.

Z kolei raport BlackFog ostrzega przed:

• adversarial prompts,

• model inversion,

• nieodpowiednio zabezpieczonymi API.

Rosnące zainteresowanie red teamingiem pokazuje, że nawet zaawansowane modele można oszukiwać za pomocą wielojęzycznych lub kontekstowych promptów.

Wniosek: w erze GenAI nie trzeba atakować infrastruktury – wystarczy zmanipulować model.

Cztery filary odpowiedzialnego wdrożenia GenAI

1. Widoczność i klasyfikacja

• Identyfikacja narzędzi AI-as-a-Service w ruchu sieciowym.

• Katalogowanie używanych modeli i usług.

• Etykietowanie danych wysyłanych do GenAI.

• Źródło: The Hacker News / Shadow AI.

2. Ochrona danych

• DLP dla promptów.

• Szyfrowanie zbiorów treningowych.

• RBAC do endpointów modeli.

• Źródło: wspólna nota CISA–NSA–FBI: AI Data Security.

3. Ramy governance

• Stosowanie AI RMF (NIST) i EU AI Act.

• Klasyfikacja ryzyka.

• Logowanie i audyt zdarzeń.

• Przejrzystość modeli i zastosowań.

• Źródło: NIST GenAI Profile, EU AI Act – terminy 2025–2026.

4. Ciągłe testowanie i ocena

• Red teaming (manualny i automatyczny).

• Ocena modeli pod kątem toksyczności i ryzyk.

• Porównania dostawców (np. Microsoft Safety Leaderboard).

• Źródło: OWASP GenAI Red Team Guide, ft.com.

Checklista „go-live” dla zespołu

1. Zbuduj katalog AI

• Wykryj wszystkie używane modele i API (zewnętrzne i lokalne).

• Skataloguj i nadaj im klasę ryzyka wg AI RMF.

2. Wdrożenie guard-railów

• Stosuj filtry wejścia/wyjścia (regexy, klasyfikatory, limity tokenów).

• Wprowadź tryb browser isolation lub partial allow dla publicznych chatbotów.

3. Zabezpiecz dane u źródła

• Tokenizacja lub szyfrowanie wrażliwych danych przed ich wysłaniem do modelu.

• Zasada least privilege dla dostępu do modeli i zbiorów treningowych.

4. Automatyzuj detekcję incydentów GenAI

• Wykrywaj anomalie (np. nietypowe długości promptów, nagły wzrost kosztów GPU, nadmiar danych wychodzących).

• Integruj alerty DLP z systemami SIEM/SOAR.

5. Regularnie testuj i aktualizuj modele

• Organizuj kampanie red-team (zarówno prompt-based, jak i agentowe).

• Wprowadzaj patche i reinforcement learning po incydencie – nie czekaj na cykliczne przeglądy.

6. Śledź regulacje

• Sprawdź, czy Twoje wdrożenie podpada pod kategorię High-Risk AI w UE.

• Przygotuj się na obowiązki etykietowania treści i audytów od sierpnia 2025 r. (modele ogólnego przeznaczenia).

Wnioski

Zakazywanie GenAI nie działa. Droga naprzód to świadome, kontrolowane wdrożenia, które dają korzyści bez kompromisów w bezpieczeństwie.

• Użytkownicy potrzebują narzędzi i zasad, a nie zakazów.

• SOC musi widzieć, chronić, testować i reagować.

• Zarząd powinien wspierać wdrożenia w oparciu o uznane ramy (NIST, OWASP) i budować kulturę secure-by-design.

Bezpieczne korzystanie z GenAI to nie tylko ochrona danych – to realna przewaga konkurencyjna. Firmy, które nauczą się to robić dobrze, będą działać szybciej, efektywniej i bardziej innowacyjnie.