Cień w sieci: Dlaczego firmowe systemy bezpieczeństwa nie widzą sztucznej inteligencji

Większość organizacji staje przed fundamentalnym problemem: nie można chronić tego, czego się nie widzi. Podczas gdy sztuczna inteligencja błyskawicznie przenika do codziennych obowiązków, firmowe systemy nadzoru pozostają w tyle. Z raportu Cisco 2025 Cybersecurity Readiness Index wynika, że aż 60% organizacji nie wie, o co konkretnie ich pracownicy pytają narzędzia GenAI. Brak wglądu w zapytania GenAI wpisuje się w szerszy trend niskiej odporności cyfrowej; według raportu Cisco, globalny wskaźnik gotowości bezpieczeństwa (Global Overall Readiness YoY) wynosi zaledwie 61%, co podkreśla skalę zaległości w dostosowywaniu infrastruktur do nowych zagrożeń.

Ta luka w widoczności wynika przede wszystkim z przestarzałej architektury zabezpieczeń, która powstała w epoce przed upowszechnieniem modeli generatywnych. Tradycyjne systemy monitoringu projektowano z myślą o śledzeniu standardowego oprogramowania i subskrypcji SaaS. Potrafią one wykryć instalację nowej aplikacji, ale często ignorują wzorce ruchu charakterystyczne dla AI. Zjawisko to nie jest efektem złośliwych działań, lecz naturalnym wyborem najwygodniejszych narzędzi przez pracowników, co prowadzi do powstania tzw. shadow AI – korzystania z rozwiązań GenAI poza wiedzą działu IT i nadzorem bezpieczeństwa. W odpowiedzi na te wyzwania Cloud Security Alliance (CSA) rekomenduje wdrożenie koncepcji „AI-aware DLP and monitoring”. Rozwiązanie to polega na celowym rozszerzeniu systemów zapobiegania wyciekom danych o monitoring specyficznych przepływów informacji między użytkownikami a zewnętrznymi punktami końcowymi (endpointami) sztucznej inteligencji, co pozwala na identyfikację nieautoryzowanych interakcji w czasie rzeczywistym.

Pułapka wewnątrz zatwierdzonych narzędzi

Kluczowym problemem nie są wyłącznie nowe, egzotyczne platformy, ale funkcje AI masowo dodawane do oprogramowania, które firma już wcześniej zatwierdziła. Monitoring widzi standardowy ruch do zaufanej platformy, takiej jak pakiet biurowy czy CRM, i nie zauważa, że w jej ramach działa nowy, niezweryfikowany moduł generatywny. W ten sposób AI wchodzi do organizacji – kolokwialnie mówiąc – tylnymi drzwiami, korzystając z kredytu zaufania udzielonego samej aplikacji.

Jeszcze większym wyzwaniem stają się autonomiczni agenci AI. W przeciwieństwie do asystentów, którzy jedynie odpowiadają na pytania, agenci mogą podejmować samodzielne działania wewnątrz systemów. Działają oni z prędkością maszynową i mogą modyfikować dane znacznie szybciej, niż człowiek zdołałby zareagować. Zgodnie z wytycznymi Microsoftu, skuteczne zabezpieczenie agentów AI wymaga traktowania ich jako podmiotów o unikalnej tożsamości. Niezbędne jest stosowanie precyzyjnie zdefiniowanych ról (scoped roles), zapewnienie kontrolowanego dostępu do narzędzi oraz utrzymanie pełnej audytowalności wszystkich działań podejmowanych autonomicznie przez algorytmy.

Koniec ery audytów

Dla działów bezpieczeństwa jasne staje się, że jednorazowe audyty straciły rację bytu. Eksperci rekomendują przejście do modelu ciągłego monitorowania i tworzenia ‘żywego inwentarza’ narzędzi. Zamiast sprawdzać zasoby raz na kwartał, każdą interakcję z AI należy śledzić rutynowo, co pozwala reagować na bieżąco na anomalie.

Fundamentem bezpiecznej pracy z nowymi technologiami staje się rygorystyczna zasada minimalnych uprawnień. Żaden agent AI nie powinien posiadać dostępu do danych na podstawie domniemanego zaufania. Ograniczenie pola manewru sztucznej inteligencji do absolutnego minimum to jedyny sposób, by zminimalizować ryzyko wycieku danych lub niekontrolowanej modyfikacji zasobów firmowych w świecie, gdzie AI operuje poza zasięgiem wzroku tradycyjnych filtrów.