Testowanie nowego narzędzia AI wiąże się z podobnym ryzykiem dla bezpieczeństwa danych, co jego pełne wdrożenie — warto zadbać o to już na etapie testu.

Na czym polega ta usługa

Usługa obejmuje ocenę bezpieczeństwa danych wykorzystywanych podczas testu nowego narzędzia AI oraz wskazanie odpowiednich zabezpieczeń na ten okres.

Dla kogo ma sens

Usługa jest przydatna dla firm planujących test nowego narzędzia AI, które chcą zadbać o bezpieczeństwo danych już na tym etapie.

Ile to trwa

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

Warunki

Diagnoza wstępna i wycena są bezpłatne. Dojazd na terenie Warszawy i okolic jest bezpłatny, a usługa objęta jest gwarancją do 12 miesięcy.

Dlaczego faza testowa niesie największe ryzyko dla poufności informacji

Etap weryfikacji przydatności oprogramowania, określany w branży jako PoC (Proof of Concept, czyli faza próbna weryfikująca przydatność oprogramowania w warunkach operacyjnych), jest momentem, w którym zabezpieczenia firmowe bywają najczęściej pomijane. Podczas standardowej pracy przedsiębiorstwa obowiązują ustalone procedury bezpieczeństwa, natomiast w trakcie eksperymentów z nowymi rozwiązaniami pracownicy dążą do szybkiego sprawdzenia możliwości narzędzia. W praktyce oznacza to kopiowanie rzeczywistych fragmentów umów, baz danych klientów, kodów źródłowych oprogramowania czy zestawień finansowych bezpośrednio do okna dialogowego asystenta sztucznej inteligencji.

Wielu dostawców rozwiązań opartych na generatywnej sztucznej inteligencji domyślnie wykorzystuje wprowadzane zapytania do trenowania kolejnych generacji swoich algorytmów. Jeśli proces ten nie zostanie formalnie zablokowany poprzez odpowiednią konfigurację konta lub dedykowaną umowę powierzenia przetwarzania danych, poufne informacje przedsiębiorstwa stają się częścią ogólnego zbioru uczącego. W rezultacie tajemnice handlowe, wzory dokumentów lub dane osobowe mogą zostać wygenerowane jako odpowiedź na zapytanie innego, w pełni anonimowego użytkownika korzystającego z tego samego modelu na świecie.

Dodatkowym wyzwaniem w fazie testowej jest brak centralnego nadzoru nad tym, jakie narzędzia są faktycznie uruchamiane przez poszczególne działy. Zjawisko to, nazywane Shadow IT (nieautoryzowane oprogramowanie wdrażane przez pracowników bez wiedzy działu technicznego), sprawia, że poufne pliki trafiają na serwery dostawców o niezweryfikowanej reputacji, zlokalizowanych poza Europejskim Obszarem Gospodarczym, co rodzi poważne ryzyko prawne i operacyjne.

Warianty zagrożeń przy weryfikacji narzędzi sztucznej inteligencji

Podczas analizy bezpieczeństwa wyróżnia się kilka głównych kategorii ryzyka technologicznego, w zależności od architektury testowanego oprogramowania:

Chmurowe platformy SaaS i publiczne interfejsy tekstowe: SaaS (Software as a Service, czyli oprogramowanie działające w chmurze zewnętrznej) to najpopularniejszy model udostępniania modeli językowych. Główne zagrożenie stanowi brak polityki zerowej retencji (zero data retention, czyli zasady natychmiastowego usuwania zapytań z serwerów dostawcy po wygenerowaniu odpowiedzi). W darmowych i podstawowych planach zlecenia użytkowników są archiwizowane, analizowane przez zewnętrznych audytorów oraz używane do doskonalenia sieci neuronowych.
Rozszerzenia do przeglądarek internetowych i wtyczki biurowe: Narzędzia instalowane jako dodatki do przeglądarek często żądają pełnych uprawnień do odczytu zawartości wszystkich odwiedzanych stron. Oznacza to, że asystent AI może rejestrować dane wpisywane w systemach bankowości elektronicznej, formularzach logowania, panelach administracyjnych sklepów internetowych czy platformach takich jak BaseLinker, Fakturownia, iFirma lub wFirma.
Wtyczki do środowisk programistycznych i edytorów kodu: Asystenci pisania kodu analizują strukturę projektu w poszukiwaniu kontekstu. W przypadku braku właściwych filtrów narzędzie wysyła do zewnętrznej chmury nie tylko logikę aplikacji, ale również ukryte w kodzie klucze API (interfejs programistyczny umożliwiający komunikację między aplikacjami), hasła do produkcyjnych baz danych SQL oraz certyfikaty dostępowe.
Integracje z lokalnymi systemami zarządzania przedsiębiorstwem: Łączenie modeli językowych z systemami ERP (Enterprise Resource Planning, czyli oprogramowaniem do kompleksowego zarządzania zasobami przedsiębiorstwa, takimi jak Subiekt GT, Comarch Optima, Symfonia, WAPRO ERP, RAKS czy enova365) rodzi ryzyko niekontrolowanego wyciągania danych. Model działający bez ścisłych ograniczeń uprawnień może ujawnić pracownikom niższego szczebla poufne raporty płacowe, marże handlowe lub dane kontrahentów.
Ataki typu Prompt Injection na zintegrowane systemy: Prompt injection (wstrzyknięcie złośliwych instrukcji sterujących w treści zapytania lub przetwarzanego dokumentu) to podatność, w której spreparowany plik zewnętrzny, np. faktura PDF od oszusta, zmusza model AI do wykonania niepożądanej akcji, takiej jak przesłanie wewnętrznej korespondencji na obcy serwer.

Najczęstsze błędy podczas samodzielnych testów w firmach

Próby samodzielnego wdrażania rozwiązań AI bez wcześniejszego przygotowania procedur ochronnych prowadzą do powtarzalnych błędów, które mogą skutkować utratą kontroli nad firmowymi zasobami cyfrowymi:

Wykorzystywanie produkcyjnych baz danych do wstępnych prób: Powszechnym błędem jest zasilanie nowego narzędzia pełnymi zrzutami baz danych klientów w celu sprawdzenia, jak algorytm poradzi sobie z ich segmentacją. Prawidłowa procedura wymaga wcześniejszego przygotowania danych syntetycznych (sztucznie wygenerowanych rekordów symulujących prawdziwe środowisko) lub przeprowadzenia pełnej anonimizacji.
Logowanie się za pomocą prywatnych kont pracowników: Wykonywanie testów na kontach powiązanych z prywatnymi adresami e-mail uniemożliwia firmie zarządzanie historią zapytań, odcięcie dostępu po odejściu pracownika oraz weryfikację, jakie zasoby zostały przekazane na zewnątrz.
Ignorowanie regulaminów i warunków licencyjnych: Pomijanie weryfikacji zapisów dotyczących przetwarzania danych (DPA, czyli Data Processing Agreement, umowa powierzenia przetwarzania danych osobowych) prowadzi do sytuacji, w której przedsiębiorstwo nieświadomie narusza przepisy o ochronie danych osobowych oraz tajemnicy przedsiębiorstwa.
Brak izolacji stacji roboczych: Uruchamianie lokalnych modeli open-source (otwartego oprogramowania z publicznie dostępnym kodem źródłowym) na komputerach podłączonych bezpośrednio do głównej sieci firmowej bez zapory sieciowej (firewall, czyli systemu blokującego nieautoryzowany ruch sieciowy) tworzy punkt wejścia dla potencjalnego złośliwego oprogramowania ukrytego w pobranych bibliotekach.
Udostępnianie haseł i kluczy uwierzytelniających: Wklejanie do promptów (zapytań kierowanych do sztucznej inteligencji) ciągów znaków zawierających parametry połączeniowe do serwerów pocztowych, instancji Microsoft SQL Server lub paneli chmurowych Microsoft 365 i Google Workspace w celu uzyskania pomocy w konfiguracji skryptu.

Kiedy ryzyko nie wynika z samego modelu sztucznej inteligencji

W wielu sytuacjach incydenty bezpieczeństwa przypisywane technologii sztucznej inteligencji wynikają z innych, istniejących wcześniej słabości w infrastrukturze informatycznej przedsiębiorstwa:

Pierwszym przypadkiem są podatności stacji roboczych i urządzeń końcowych (komputerów stacjonarnych, laptopów i serwerów lokalnych). Jeśli na komputerze pracownika znajduje się złośliwe oprogramowanie rejestrujące klawiaturę (keylogger, czyli program przechwytujący wpisywane znaki) lub szpiegujące schowek systemowy, dane kopiowane do zapytania AI zostają przechwycone jeszcze przed wysłaniem ich do chmury. W takim scenariuszu samo narzędzie AI działa w sposób prawidłowy, natomiast zawodzi zabezpieczenie systemu operacyjnego.

Drugim obszarem jest brak segmentacji sieci lokalnej (podziału sieci na odizolowane segmenty logiczne za pomocą sieci VLAN). Jeśli nowe narzędzie testowane jest na maszynie mającej swobodny dostęp do zasobów dysków sieciowych NAS, serwerów plików i baz programów księgowych, błąd w konfiguracji uprawnień aplikacji może otworzyć nieautoryzowany wgląd w całą strukturę dyskową firmy. Bezpieczeństwo testu wymaga ścisłego ograniczenia widoczności sieciowej wyłącznie do zasobów niezbędnych do wykonania próby.

Trzecim aspektem są błędy w zarządzaniu tożsamością i uprawnieniami RBAC (Role-Based Access Control, czyli model kontroli dostępu oparty na przypisanych rolach użytkowników). Jeśli pracownik ma zbyt szerokie uprawnienia w systemie nadrzędnym, asystent AI działający w jego imieniu uzyska dostęp do danych, których dany użytkownik nie powinien widzieć w codziennej pracy.

Etapy profesjonalnego audytu i przygotowania bezpiecznego środowiska testowego

W ramach kompleksowego wsparcia technicznego proces zabezpieczenia testów sztucznej inteligencji realizowany jest w sposób uporządkowany i metodyczny:

Na początku przeprowadzana jest szczegółowa inwentaryzacja planowanych scenariuszy użycia. Weryfikujemy, jakie zbiory informacji mają trafić do testowanego systemu, w tym dokumenty kadrowe, bazy klientów czy pliki projektowe. Na tej podstawie tworzona jest matryca ryzyka, określająca poziom wrażliwości poszczególnych danych.

Następnie konfigurowane jest odizolowane środowisko testowe, określane jako sandbox (piaskownica, czyli w pełni odseparowany system operacyjny lub maszyna wirtualna, która nie ma bezpośredniego połączenia z krytycznymi zasobami przedsiębiorstwa). W środowisku tym wdrażane są procedury zamiany danych rzeczywistych na dane testowe oraz uruchamiane są filtry DLP (Data Loss Prevention, czyli systemy wykrywające i blokujące próby wysłania wrażliwych danych, takich jak numery kart płatniczych, numery PESEL czy hasła dostępu).

Kolejnym krokiem jest techniczna weryfikacja kanałów komunikacyjnych. Sprawdzane jest szyfrowanie połączeń (protokół TLS zapewniający poufność przesyłanych pakietów) oraz konfiguracja zapór sieciowych i serwerów proxy (serwerów pośredniczących w wymianie ruchu internetowego). Sprawdzamy również poprawność konfiguracji kluczy API, dbając o to, aby posiadały one minimalne niezbędne uprawnienia (zasada najmniejszych uprawnień, czyli przyznawanie dostępu wyłącznie do operacji niezbędnych do realizacji zadania).

Końcowym etapem jest przygotowanie zestawu wytycznych operacyjnych dla zespołu uczestniczącego w testach oraz wdrożenie rejestratorów zdarzeń (audit log, czyli dzienników rejestrujących wszystkie wysyłane zapytania). Dzięki temu kadra zarządzająca ma pełny wgląd w przebieg testów i pewność, że żadne poufne informacje nie opuściły infrastruktury w sposób niekontrolowany.

Pytania i odpowiedzi dotyczące bezpieczeństwa danych w testach AI

Czy bezpłatne wersje popularnych czatów AI nadają się do testowania na danych firmowych?

Nie, bezpłatne wersje konsumenckie narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji zazwyczaj zawierają w swoich regulaminach zapisy zezwalające na wykorzystywanie wprowadzanych promptów oraz załączanych plików do uczenia modeli. Bezpieczne testowanie wymaga skorzystania z planów biznesowych z gwarancją poufności (Enterprise lub Team) albo bezpośredniego dostępu przez interfejs API z aktywną klauzulą zerowej retencji danych.

Na czym polega różnica między anonimizacją a pseudonimizacją danych przed wysłaniem ich do AI?

Anonimizacja to nieodwracalne usunięcie wszelkich cech pozwalających na identyfikację osoby lub podmiotu (np. usunięcie nazwisk, numerów NIP i zastąpienie ich losowymi etykietami). Pseudonimizacja polega na zastąpieniu danych identyfikacyjnych unikalnym kluczem, który umożliwia ponowne powiązanie informacji przy użyciu osobno przechowywanej tabeli konwersji. W testach zewnętrznych modeli AI zalecana jest pełna anonimizacja, aby zapobiec wyciekowi wrażliwych informacji poza firmę.

Czy uruchomienie modelu AI na własnym serwerze w firmie całkowicie eliminuje ryzyko wycieku?

Uruchomienie lokalnego modelu (on-premise, czyli na własnej stacji roboczej lub serwerze lokalnym) eliminuje ryzyko wysłania danych do chmury zewnętrznego dostawcy, jednak rodzi inne wyzwania techniczne. Konieczne jest właściwe zabezpieczenie uprawnień dostępu do serwera, odizolowanie sieci lokalnej oraz weryfikacja kodu samego modelu i bibliotek pomocniczych, aby upewnić się, że pobrane oprogramowanie nie zawiera ukrytych skryptów nawiązujących nieautoryzowane połączenia zewnętrzne.

Jak zabezpieczyć klucze API wykorzystywane do integracji modeli z oprogramowaniem biurowym?

Klucze API nigdy nie powinny być wpisywane bezpośrednio w kodzie źródłowym ani przesyłane w wiadomościach e-mail. Należy przechowywać je w bezpiecznych magazynach zmiennych środowiskowych, stosować ograniczenia adresów IP (dopuszczanie zapytań tylko z określonych adresów sieciowych) oraz ustawiać limity wydatków i uprawnień, tak aby przejęcie klucza nie pozwalało na nieautoryzowany dostęp do innych usług.

Czy podpisanie umowy NDA jest standardem przy wsparciu technicznym w zakresie bezpieczeństwa AI?

Tak, w ramach profesjonalnej obsługi informatycznej umowa o zachowaniu poufności (NDA, czyli Non-Disclosure Agreement, zobowiązanie prawne do ochrony tajemnicy przedsiębiorstwa) jest podpisywana bezpłatnie na życzenie przed przystąpieniem do jakichkolwiek prac audytowych. Gwarantuje to pełne bezpieczeństwo wszelkich procedur i danych, do których specjalista uzyskuje wgląd podczas konfiguracji środowiska.

Bezpieczna ewaluacja nowych technologii w warszawskich przedsiębiorstwach

Wdrożenie sztucznej inteligencji może przynieść przedsiębiorstwu wymierne korzyści operacyjne, pod warunkiem że faza pilotażowa nie naruszy poufności danych ani zaufania klientów. Odpowiednie przygotowanie stanowisk testowych, konfiguracja bezpiecznych połączeń API, wdrożenie procedur anonimizacji oraz audyt uprawnień w systemach ERP i bazach danych pozwalają sprawdzić możliwości nowoczesnych algorytmów w kontrolowanych, bezpiecznych warunkach.

Wszystkie prace związane z przygotowaniem bezpiecznego środowiska testowego, audytem sprzętu i oprogramowania oraz konfiguracją zabezpieczeń realizujemy bezpośrednio w siedzibie klienta. Dojeżdżamy na terenie całej Warszawy oraz okolicznych powiatów w promieniu do 40 km, w tym do miejscowości w powiecie pruszkowskim, piaseczyńskim, warszawskim zachodnim, grodziskim, legionowskim, wołomińskim i otwockim. Wstępna diagnoza i konsultacja techniczna są bezpłatne, a na zrealizowane konfiguracje udzielana jest gwarancja do 12 miesięcy.

22 378 48 09

Bezpieczeństwo danych przy testowaniu nowego narzędzia AI