Praca zdalna wprowadza dodatkowe ryzyka związane z bezpieczeństwem danych, które warto uwzględnić przy korzystaniu z narzędzi AI.

Na czym polega ta usługa

Usługa obejmuje ocenę bezpieczeństwa danych przy korzystaniu z narzędzi AI przez pracowników pracujących zdalnie.

Dla kogo ma sens

Usługa jest przydatna dla firm, w których część zespołu pracuje zdalnie i korzysta z narzędzi AI.

Ile to trwa

Ocena bezpieczeństwa mieści się z reguły w standardowym czasie do 3 dni.

Warunki

Diagnoza wstępna i wycena są bezpłatne, a usługa objęta jest gwarancją do 12 miesięcy.

Główne wektory wycieku informacji przy korzystaniu z generatywnego AI

Praca w trybie rozproszonym sprzyja wykorzystywaniu narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w celu przyspieszenia codziennych obowiązków. Pracownicy redagują korespondencję, tworzą zestawienia, generują fragmenty kodu źródłowego czy tłumaczą dokumentację techniczną. W środowisku domowym, poza bezpośrednim nadzorem firmowej infrastruktury sieciowej, pojawiają się jednak specyficzne ścieżki niekontrolowanego przepływu informacji.

Pierwszym zagrożeniem jest bezpośrednie wprowadzanie poufnych danych do publicznie dostępnych modeli językowych (LLM, czyli Large Language Model – zaawansowany model przetwarzania języka naturalnego). W bezpłatnych lub podstawowych wersjach serwisów internetowych zapytania użytkowników (tzw. prompty) są domyślnie zapisywane na zewnętrznych serwerach dostawcy usługi i mogą być wykorzystywane do dalszego trenowania algorytmów (model training). Oznacza to, że wprowadzony fragment raportu finansowego lub treść wewnętrznej korespondencji może stać się częścią ogólnej bazy wiedzy systemu i potencjalnie pojawić się w odpowiedziach generowanych dla innych osób.

Drugim istotnym czynnikiem jest zjawisko określane jako Shadow AI (samowolne, nieautoryzowane wdrażanie narzędzi sztucznej inteligencji przez pracowników bez wiedzy działu technicznego). Użytkownicy rejestrują konta za pomocą prywatnych adresów poczty elektronicznej, logują się do niezweryfikowanych platform i przekazują tam pliki firmowe. Brak centralnej ewidencji takich usług uniemożliwia monitorowanie tego, jakie zasoby opuszczają bezpieczną przestrzeń przedsiębiorstwa.

Trzecim wektorem są wtyczki i rozszerzenia do przeglądarek internetowych oferujące automatyczną asystę sztucznej inteligencji. Wiele z tych dodatków wymaga bardzo szerokich uprawnień systemowych, takich jak odczyt zawartości wszystkich odwiedzanych stron internetowych, dostęp do schowka systemowego (pamięci podręcznej służącej do kopiowania tekstu i plików) czy monitorowanie wprowadzanych znaków. Część z tych rozszerzeń przesyła zebrane dane na nieznane, zewnętrzne serwery pod pretekstem analizy kontekstowej.

Czwarty obszar ryzyka dotyczy automatyzacji opartej na interfejsach programistycznych (API, czyli Application Programming Interface – zestaw reguł umożliwiających przesyłanie danych między różnymi programami). Pracownicy techniczni tworzą skrypty integrujące bazy danych systemów sprzedażowo-magazynowych lub księgowych z zewnętrznymi modelami. Jeśli taka integracja nie posiada odpowiednich zabezpieczeń kryptograficznych i właściwie skonfigurowanych uprawnień, dochodzi do masowego transferu wrażliwych rekordów poza lokalne środowisko.

Kategorie danych firmowych szczególnie narażone na ujawnienie

Ocena bezpieczeństwa pozwala zidentyfikować, które grupy informacji są najczęściej przetwarzane w sposób zagrażający ich poufności. W środowiskach biurowych i zdalnych do modeli sztucznej inteligencji trafiają rozmaite dane, które podlegają ścisłym regulacjom prawnym lub stanowią tajemnicę przedsiębiorstwa.

Szczególną grupę stanowią dane osobowe podlegające przepisom RODO (Ogólne Rozporządzenie o Ochronie Danych Osobowych). Pracownicy kadr i księgowości, chcąc przygotować podsumowania lub szablony pism, wprowadzają do generatorów tekstu nazwiska, numery PESEL, adresy zamieszkania, informacje o wynagrodzeniach czy absencjach chorobowych. Dane te pochodzą bezpośrednio z systemów kadrowo-płacowych, takich jak Gratyfikant, Symfonia Kadry i Płace, Comarch Optima czy program Płatnik ZUS. Wprowadzenie ich do publicznego narzędzia zewnętrznego stanowi bezpośrednie naruszenie obowiązków administratora danych.

Kolejną kategorią są poufne dane handlowe i finansowe. Należą do nich zestawienia sprzedaży, marże, warunki rabatowe, bazy kontrahentów oraz rejestry faktur eksportowane z programów takich jak Subiekt GT, Subiekt nexo, WAPRO Mag, WF-Mag, Symfonia czy enova365. Przekazywanie takich zestawień w celu przygotowania prognoz lub wykresów w zewnętrznych kalkulatorach AI naraża firmę na utratę przewagi konkurencyjnej i wyciek tajemnic handlowych.

Trzecią grupą są kody źródłowe oprogramowania, struktury baz danych SQL (Structured Query Language – język zapytań używany do zarządzania relacyjnymi bazami danych) oraz pliki konfiguracyjne serwerów. Programiści i administratorzy poszukujący błędów w skryptach wklejają do okna czatu całe moduły kodu, zapominając o usunięciu kluczy uwierzytelniających, haseł do baz danych czy wewnętrznych adresów IP sieci firmowej. Ujawnienie takich informacji ułatwia potencjalnym atakującym przeprowadzenie ukierunkowanego ataku na infrastrukturę przedsiębiorstwa.

Czwartą grupę stanowią dokumenty strategiczne, umowy z kontrahentami objęte klauzulami poufności (NDA, czyli Non-Disclosure Agreement – umowa o zachowaniu poufności), opinie prawne oraz plany marketingowe. Wprowadzanie projektów umów do narzędzi AI w celu streszczenia lub korekty językowej bez wcześniejszej anonimizacji (usunięcia danych identyfikujących strony transakcji) może prowadzić do roszczeń odszkodowawczych ze strony partnerów biznesowych.

Błędy popełniane przy próbach samodzielnego zabezpieczania pracy z AI

Wielu przedsiębiorców podejmuje próby samodzielnego uregulowania kwestii korzystania ze sztucznej inteligencji, jednak powszechnie stosowane metody często przynoszą skutek odwrotny do zamierzonego i prowadzą do powstania nowych luk w ochronie środowiska IT.

Najczęstszym błędem jest wprowadzenie całkowitego, formalnego zakazu korzystania z AI w organizacji bez jednoczesnego zaoferowania bezpiecznych, kontrolowanych narzędzi alternatywnych. Taki zakaz rzadko bywa skuteczny w praktyce. Pracownicy, widząc znaczący wzrost wydajności przy użyciu asystentów językowych, przenoszą pracę z narzędziami AI na prywatne laptopy, domowe komputery stacjonarne lub telefony komórkowe. W ten sposób dokumenty firmowe są przesyłane przez prywatne skrzynki pocztowe i komunikatory internetowe, co całkowicie pozbawia administratora możliwości audytu i kontroli przepływu danych.

Drugim błędem jest poleganie na trybie incognito w przeglądarce internetowej jako środku ochrony prywatności. Tryb prywatny (incognito) zapobiega jedynie zapisywaniu historii przeglądania i plików cookie (ciasteczek sesyjnych) na lokalnym dysku komputera. Nie wpływa w żaden sposób na to, jak dane przesyłane przez formularz na stronie są przetwarzane, logowane i przechowywane przez serwer dostawcy narzędzia AI.

Trzecim problemem jest brak centralnego zarządzania kontami i tożsamością cyfrową. Pracownicy rejestrują się w serwisach generatywnych indywidualnie, często wykorzystując to samo hasło, które służy im do logowania w systemie operacyjnym Windows lub poczcie firmowej. W przypadku wycieku danych z zewnętrznego serwisu AI, poświadczenia dostępowe do zasobów przedsiębiorstwa mogą zostać łatwo przechwycone przez osoby nieuprawnione.

Czwartym błędem jest zaniedbanie konfiguracji bezpiecznych połączeń sieciowych. Praca zdalna bez wymuszonego tunelowania ruchu przez firmowy VPN (Virtual Private Network – wirtualna sieć prywatna szyfrująca transmisję danych między komputerem pracownika a siecią firmową) oraz bez centralnego filtrowania zapytań DNS (Domain Name System – system tłumaczący nazwy domenowe na adresy IP) uniemożliwia blokowanie niebezpiecznych serwisów internetowych podszywających się pod popularne platformy sztucznej inteligencji.

Kiedy źródło problemu leży poza narzędziami sztucznej inteligencji

W trakcie badania incydentów związanych z bezpieczeństwem danych w pracy zdalnej często okazuje się, że podejrzenie wycieku przez narzędzia AI maskuje inne, głębsze nieprawidłowości w infrastrukturze technicznej.

Istotnym zagrożeniem są infekcje złośliwym oprogramowaniem typu infostealer (program szpiegujący wyspecjalizowany w kradzieży haseł, plików cookie oraz tokenów sesyjnych zapisanych w przeglądarkach internetowych). Jeśli komputer domowy pracownika nie posiada aktualnego oprogramowania antywirusowego lub nie korzysta ze standardów ochrony stacji roboczej, złośliwe oprogramowanie może przejąć aktywną sesję do narzędzi AI oraz innych aplikacji firmowych bez wiedzy użytkownika.

Innym źródłem problemu bywa brak szyfrowania dysków twardych na komputerach przenośnych. Jeśli laptop używany do pracy zdalnej nie posiada włączonego mechanizmu BitLocker (narzędzia systemu Windows szyfrującego całą zawartość dysku twardego), utrata lub kradzież urządzenia oznacza bezpośredni dostęp do historii zapytań, plików tymczasowych oraz pobranych raportów. W przypadku kradzieży sprzętu bez szyfrowania sam fakt korzystania z AI ma drugorzędne znaczenie wobec bezpośredniego dostępu do fizycznego nośnika danych.

Problem może wynikać również z nieprawidłowo skonfigurowanych uprawnień w chmurze Microsoft 365, Azure Active Directory lub w systemie Google Workspace. Zbyt szerokie uprawnienia dostępowe sprawiają, że szeregowi pracownicy mają dostęp do poufnych katalogów finansowych czy projektowych na serwerze plików, co pozwala im na kopiowanie tych zasobów i wprowadzanie do zewnętrznych aplikacji. W takich sytuacjach narzędzie AI jest jedynie nośnikiem, natomiast pierwotną przyczyną jest brak segmentacji uprawnień (zasady najmniejszych uprawnień – Least Privilege Principle).

Wdrażane mechanizmy techniczne i procedury ochronne

Profesjonalna ocena bezpieczeństwa i wdrożenie mechanizmów ochronnych koncentrują się na warstwie technicznej oraz konfiguracji środowiska systemowego. Celem działań jest stworzenie kontrolowanego środowiska, w którym korzystanie z nowoczesnych technologii nie zagraża tajemnicy przedsiębiorstwa.

Podstawowym elementem jest wdrożenie reguł DLP (Data Loss Prevention – systemy zapobiegania utracie i wyciekowi danych). W ramach środowisk chmurowych, takich jak Microsoft 365, konfigurujemy mechanizmy automatycznego wykrywania wrażliwych informacji, takich jak numery PESEL, numery kart płatniczych, rachunków bankowych czy dokumentów oznaczonych jako poufne. Systemy DLP blokują możliwość kopiowania takich treści do schowka podczas korzystania z określonych stron internetowych oraz uniemożliwiają ich wysyłanie poza wyznaczoną domenę firmową.

Kolejnym krokiem jest centralne zarządzanie przeglądarkami internetowymi za pomocą obiektów zasad grupy (GPO – Group Policy Object w usłudze Active Directory systemu Windows Server). Pozwala to na zablokowanie instalacji niesprawdzonych wtyczek i rozszerzeń AI przez użytkowników, wymuszenie bezpiecznych ustawień prywatności, a także zdefiniowanie listy dozwolonych i zablokowanych domen internetowych.

Wdrażamy również filtrowanie ruchu na poziomie DNS i zapór sieciowych (firewall). Pozwala to na odcięcie dostępu do nieautoryzowanych, wątpliwych platform generatywnych, które nie gwarantują odpowiednich standardów przetwarzania danych. Jednocześnie konfigurujemy bezpieczny tunel VPN, dzięki któremu cały ruch sieciowy pracownika zdalnego przechodzi przez zabezpieczone łącze firmowe podlegające regułom bezpieczeństwa centrali.

W przypadku organizacji, które chcą legalnie i bezpiecznie korzystać z modeli językowych, konfigurujemy licencje komercyjne oraz środowiska dedykowane (Enterprise), w których dostawca usługi gwarantuje w umowie brak wykorzystywania wprowadzanych danych do trenowania modeli oraz pełną izolację zapytań. Przeprowadzamy także przegląd środowiska IT pod kątem aktualności poprawek bezpieczeństwa w systemach operacyjnych Windows i Linux.

Najczęstsze pytania dotyczące bezpieczeństwa AI w pracy zdalnej

Czy wykupienie płatnego abonamentu w popularnym serwisie AI rozwiązuje problem prywatności danych?

Płatne plany indywidualne (np. wersje Pro czy Plus przeznaczone dla pojedynczych użytkowników) często domyślnie pozostawiają włączoną opcję historii zapytań i wykorzystywania danych do trenowania modeli, chyba że zostanie to ręcznie wyłączone w ustawieniach prywatności konta. Dopiero dedykowane plany biznesowe (Business, Enterprise, Team) oferują gwarancję nieprzetwarzania zapytań w celach szkoleniowych oraz zgodność z normami bezpieczeństwa SOC 2 i RODO. W ramach naszej usługi weryfikujemy konfigurację posiadanych subskrypcji i odpowiednio dostosowujemy ustawienia prywatności.

W jaki sposób można technicznie uniemożliwić pracownikom wklejanie danych do chatbotów?

Stosuje się w tym celu kombinację kilku rozwiązań technologicznych. Na stacjach roboczych wdrażane są agenty DLP (oprogramowanie monitorujące przepływ danych), które kontrolują zawartość schowka systemowego i blokują wklejanie tekstu zawierającego zdefiniowane wzorce (np. numery PESEL, numery kont, ciągi znaków typowe dla baz danych ERP takich jak Subiekt czy Symfonia). Dodatkowo za pomocą polityk GPO w systemie Windows blokuje się możliwość korzystania z niezatwierdzonych przeglądarek oraz instalowania rozszerzeń.

Jak wygląda obsługa firm z rozproszonym zespołem na terenie Warszawy i okolic?

Wszystkie prace realizujemy z dojazdem do klienta na terenie całej Warszawy oraz w promieniu do 40 kilometrów, obejmując powiaty: grodziski, legionowski, otwocki, piaseczyński, pruszkowski, warszawski zachodni oraz wołomiński. Dojeżdżamy do siedziby firmy, gdzie konfigurujemy serwery, routery, zasady Active Directory oraz reguły chmurowe. W przypadku konieczności konfiguracji laptopów pracowników zdalnych, sprzęt może zostać przekazany w siedzibie firmy lub skonfigurowany poprzez bezpieczny dostęp zdalny po wcześniejszym przygotowaniu infrastruktury centralnej.

Czy przed przystąpieniem do oceny bezpieczeństwa podpisywana jest umowa o zachowaniu poufności?

Tak, podpisanie umowy o zachowaniu poufności (NDA) jest bezpłatne i realizowane na życzenie przed przystąpieniem do jakichkolwiek prac audytowych. Gwarantuje to pełną ochronę tajemnicy przedsiębiorstwa, struktury sieci oraz wszelkich informacji technicznych i organizacyjnych, do których serwisant uzyskuje dostęp podczas weryfikacji procedur.

Czy wdrożenie zabezpieczeń przed wyciekiem danych przez AI spowolni pracę komputerów?

Prawidłowo wdrożone mechanizmy bezpieczeństwa, oparte na natywnych funkcjach systemu operacyjnego Windows, zasadach grupy GPO oraz regułach chmurowych Microsoft 365, nie obciążają zasobów procesora ani pamięci RAM stacji roboczej. Filtrowanie zapytań DNS oraz blokady na poziomie bramy sieciowej odbywają się po stronie infrastruktury sieciowej, dzięki czemu pracownicy nie odczuwają spowolnienia działania programów biurowych ani narzędzi ERP.

Rzeczowe podejście do ochrony danych w erze asystentów cyfrowych

Wprowadzenie narzędzi sztucznej inteligencji do codziennych zadań biurowych w modelu pracy zdalnej nie musi wiązać się z ryzykiem utraty kontroli nad poufnymi informacjami. Kluczem do zachowania integralności danych jest zastąpienie doraźnych zakazów przemyślaną konfiguracją techniczną stacji roboczych, wdrożeniem zasad DLP oraz ustrukturyzowaniem dostępu do modeli językowych w ramach kont biznesowych. Odpowiednio zabezpieczona infrastruktura sieciowa, szyfrowanie nośników oraz bieżący nadzór nad uprawnieniami w systemach ERP i chmurze firmowej pozwalają na bezpieczne wykorzystanie potencjału nowych technologii bez narażania przedsiębiorstwa na straty finansowe i naruszenia przepisów prawnych.

22 378 48 09

Bezpieczeństwo danych przy korzystaniu z AI w pracy zdalnej