Sztuczna inteligencja jako powierzchnia ataku: Jak zarządzać ryzykiem w obliczu rosnącej produktywności

Zarządy przedsiębiorstw energicznie naciskają na wdrażanie narzędzi sztucznej inteligencji, licząc na znaczny wzrost produktywności. Jednakże, jak alarmują eksperci, niezwykła użyteczność tych systemów, wynikająca z ich zdolności do przeglądania treści online, zapamiętywania kontekstu dialogu czy integracji z aplikacjami biznesowymi, jednocześnie tworzy nowe, rozległe powierzchnie ataku dla cyberprzestępców.

Indeksowanie problemów: „HackedGPT” i wstrzykiwanie promptów

Naukowcy z firmy Tenable, pod wspólną nazwą „HackedGPT”, opublikowali serię odkrytych luk i metod ataków, które uwidaczniają, w jaki sposób techniki wstrzykiwania promptów pośrednich mogą prowadzić do eksfiltracji danych lub utrzymywania złośliwego oprogramowania w systemach AI. Chociaż część zidentyfikowanych problemów została już zażegnana, inne – zgodnie z ostrzeżeniem Tenable – pozostają aktywne i możliwe do wykorzystania.

Istota zagrożenia tkwi w specyfice działania asystentów AI. W przypadku pośredniego wstrzykiwania promptów, złośliwe instrukcje są ukrywane w treściach przeglądanych przez sztuczną inteligencję. Może to prowadzić do nieautoryzowanego dostępu do danych, bez wiedzy i intencji użytkownika. Inne wektory ataku obejmują celowe implementowanie złośliwych instrukcji poprzez zapytania wprowadzane w interfejsie użytkownika.

Implikacje dla biznesu są oczywiste: od konieczności opracowania planów reagowania na incydenty, przez przegląd zgodności prawnej i regulacyjnej, aż po działania minimalizujące szkody wizerunkowe i finansowe. Badania potwierdzają, że asystenci AI mogą nieumyślnie ujawniać wrażliwe dane za pomocą wspomnianych technik, co zmusza dostawców technologii i ekspertów ds. cyberbezpieczeństwa do ciągłego monitorowania i łatania pojawiających się luk.

Zarządzanie bezpieczeństwem AI: od strategii do praktyki

Znany w branży technologicznej wzorzec mówi, że wraz z rozbudową funkcjonalności rośnie liczba potencjalnych awarii i luk. Traktowanie asystentów AI jako aplikacji z bezpośrednim dostępem do internetu – a nie jedynie jako narzędzi zwiększających produktywność – jest kluczowe dla zwiększenia odporności systemów.

Praktyczne kroki w zarządzaniu asystentami AI:

1. Utwórz rejestr systemów AI.

Niezbędne jest stworzenie dokładnego katalogu wszystkich modeli, asystentów i agentów AI używanych w organizacji – zarówno tych w chmurze publicznej, lokalnie, jak i w formie usług SaaS. Rejestr powinien zawierać takie informacje jak właściciel, cel, możliwości (np. przeglądanie internetu, połączenia API) oraz domeny danych, do których mają dostęp. Brak takiej inwentaryzacji może prowadzić do powstawania „cienia AI” – niekontrolowanych agentów z uprawnieniami, które nikt nie śledzi. To zjawisko, niekiedy mimowolnie promowane przez gigantów technologicznych, stanowi poważne zagrożenie.

2. Rozdziel tożsamości dla ludzi, usług i agentów.

Systemy zarządzania tożsamością często nie rozróżniają kont użytkowników, kont usług i urządzeń automatycznych. Asystenci AI, którzy przeglądają strony, wywołują narzędzia i zapisują dane, muszą mieć odrębne tożsamości i podlegać polityce zerowego zaufania z zasadą najmniejszych uprawnień. Śledzenie łańcuchów agent-to-agent (kto kogo prosił o wykonanie jakiej czynności, na jakich danych i kiedy) jest absolutnym minimum dla zapewnienia pewnego stopnia rozliczalności. Należy pamiętać, że agentowa AI może generować „kreatywne” wyniki i działania, ale w przeciwieństwie do ludzkiego personelu nie podlega politykom dyscyplinarnym.

3. Ogranicz ryzykowne funkcje w zależności od kontekstu.

Przeglądanie internetu i niezależne działania asystentów AI powinny być domyślnie wyłączone i aktywowane jedynie dla konkretnych zastosowań. W przypadku asystentów obsługujących klientów, należy ustawić krótki czas retencji danych, chyba że istnieją ku temu wyraźne powody prawne. W wewnętrznych zespołach inżynieryjnych można używać asystentów AI, ale tylko w wydzielonych projektach z rygorystycznym logowaniem. Systemy zapobiegania utracie danych (DLP) powinny być stosowane do ruchu danych, jeśli asystenci mają dostęp do magazynów plików, komunikatorów czy poczty e-mail. Wcześniejsze problemy z wtyczkami i konektorami jasno pokazały, jak integracje zwiększają powierzchnię ataku.

4. Monitoruj jak każdą aplikację internetową.

Rejestrowanie działań asystentów i wywołań narzędzi w ustrukturyzowanych logach jest kluczowe. Należy skonfigurować alerty na wypadek anomalii, takich jak nagłe skoki ruchu do nieznajomych domen, próby podsumowania nieprzezroczystych bloków kodu, nietypowe serie zapisów do pamięci, czy dostęp do konektorów poza zdefiniowanymi politykami. Testy wstrzykiwania należy włączyć do przedprodukcyjnych kontroli bezpieczeństwa.

5. Zbuduj kompetencje zespołu.

Szkolenie deweloperów, inżynierów chmury i analityków w zakresie rozpoznawania symptomów wstrzykiwania promptów jest niezwykle ważne. Należy zachęcać użytkowników do zgłaszania nietypowych zachowań (np. asystent niespodziewanie podsumowujący treści ze strony, której użytkownik nie otwierał). Normalizowanie procesu izolowania asystenta, czyszczenia pamięci i rotacji jego poświadczeń po podejrzanych zdarzeniach to fundament. Luka kompetencyjna jest realna; bez podnoszenia kwalifikacji zarządzanie będzie zawsze pozostawać w tyle za tempem adaptacji AI.

Koszty, ryzyko i czynnik ludzki: niewidzialne zagrożenia AI

Istnieją ukryte koszty związane z asystentami AI, zwłaszcza tymi, które przeglądają sieć lub zachowują pamięć. Zużywają one zasoby obliczeniowe, pamięć masową i transfer danych w sposób, który zespoły finansowe mogą przeoczyć. Rejestry systemów AI i dokładne mierzenie zużycia zasobów mogą zapobiec nieprzyjemnym niespodziankom.

Luki w zarządzaniu wynikają również z faktu, że istniejące ramy audytowe i zgodności, opracowane z myślą o użytkownikach ludzkich, nie obejmują automatycznego delegowania zadań między agentami AI. W tym kontekście zaleca się dostosowanie kontroli do wytycznych OWASP LLM oraz kategorii ryzyka NIST AI RMF.

Ryzyko bezpieczeństwa, jakim jest pośrednie wstrzykiwanie promptów, pozostaje często niewidoczne dla użytkowników, mogąc przenosić się poprzez różne media, teksty czy formatowanie kodu, co udowadniają badania. W obliczu tego, brak odpowiedniego połączenia praktyk AI/ML z cyberbezpieczeństwem w wielu zespołach stanowi poważną barierę. Inwestycje w szkolenia, obejmujące modelowanie zagrożeń dla asystentów i testowanie wstrzykiwania promptów, są niezbędne.

Co więcej, trzeba liczyć się z ciągłą ewolucją zagrożeń i metod ich naprawiania. Szybka reakcja OpenAI na lukę typu „zero-click” pod koniec 2025 roku jest dowodem na to, że postawa dostawców szybko się zmienia i wymaga ciągłej weryfikacji.

Konkluzja

Lekcja dla kadry kierowniczej jest jasna: asystentów AI należy traktować jako potężne, sieciowe aplikacje z własnym cyklem życia, które są podatne na ataki i mogą podejmować nieprzewidywalne działania. Wdrożenie rejestru systemów AI, rozdzielenie tożsamości, domyślne ograniczanie ryzykownych funkcji, logowanie każdego istotnego zdarzenia oraz regularne testowanie mechanizmów izolacji to fundamenty bezpiecznego wdrożenia. Dzięki tym zabezpieczeniom, agentowa sztuczna inteligencja ma szansę dostarczyć mierzalne efekty w zakresie wydajności i odporności, nie stając się przy tym nowym, ukrytym wektorem naruszeń bezpieczeństwa.