This is the Trace Id: 318c0a6bd598b20c82ba9f75254d7611

Seria o bezpieczeństwie aplikacji AI 1: zagadnienia dotyczące zabezpieczeń podczas wdrażania narzędzi AI

Kobieta patrząca na ekran komputera.

Równoważenie zagrożeń i korzyści związanych ze sztuczną inteligencją

Sztuczna inteligencja (AI) błyskawicznie przeszła od eksperymentów do wykonywania, zmieniając sposób, w jaki organizacje działają, podejmują decyzje i zarządzają ryzykiem. W miarę jak sztuczna inteligencja staje się integralną częścią przepływów pracy związanych z produktywnością, współpracą i bezpieczeństwem, przekształca ona zarówno tempo, jak i skalę wykonywania zadań.

To przyspieszenie otwiera jednak dodatkowe możliwości nadużyć. Źródła zagrożeń już wykorzystują sztuczną inteligencję do rozpoznawania, inżynierii społecznej i automatyzacji, zamieniając potężne narzędzie obrony w potencjalną broń ofensywną. Dlatego zabezpieczenia nie dotyczą już tylko ochrony tradycyjnych systemów i danych — chodzi o zrozumienie i zabezpieczenie sposobu uzyskiwania dostępu do sztucznej inteligencji, jej stosowania i wdrażania w Twojej organizacji.

Narzędzia AI wiążą się także z bardziej subtelnymi wyzwaniami. Systemy mogą błędnie interpretować dane, popełniać błędy lub przejawiać nieoczekiwane preferencje. Wyniki mogą zmieniać się w czasie wraz z aktualizacją lub ponownym trenowaniem modeli. Oznacza to, że zabezpieczenia to nie tylko ochrona oprogramowania, ale także monitorowanie zachowania, weryfikowanie wyników i wdrożenie struktur zarządzania, które zapewniają odpowiedzialne korzystanie z narzędzi AI. Bez takich środków nawet aplikacje o dobrych intencjach mogą wprowadzać ryzyka operacyjne.

W tym artykule omawiamy praktyczne aspekty zabezpieczeń, które organizacje powinny uwzględnić, gdy sztuczna inteligencja staje się centralnym elementem pracy. Od ułatwiania zapobiegania nadużyciom i egzekwowania zasad zarządzania po monitorowanie i kontrolowanie dostępu — pokazujemy, jak organizacje mogą korzystać ze sztucznej inteligencji bezpiecznie i skutecznie.

Coraz więcej sposobów wykorzystywania aplikacji AI

Rosnąca zależność od sztucznej inteligencji tworzy kolejne potencjalne ścieżki wejścia, które mogą zostać wykorzystane przez źródła zagrożeń. Cyberprzestępcy mogą dziś używać sztucznej inteligencji do skalowania kampanii ataków mających na celu wyłudzanie informacji, personalizowania wiadomości inżynierii społecznej lub automatyzowania powtarzalnych zadań ofensywnych.

Wraz z tym, jak narzędzia AI stają się integralną częścią operacji biznesowych, organizacje muszą mieć świadomość, że ich wdrożenie poszerza obszar podatny na ataki i wzmacnia istniejące ryzyka. Oto cztery kluczowe obszary wymagające uwagi:

Ryzyko związane z danymi: Przy odpowiednich uprawnieniach funkcja Microsoft Copilot może uzyskiwać dostęp do wiadomości e-mail, dokumentów i wiadomości w usłudze Teams w celu udzielania odpowiedzi uwzględniających kontekst. Taki dostęp może spowodować nieumyślne ujawnienie informacji poufnych. Na przykład jeśli użytkownik uwzględni w poleceniu informacje poufne, takie jak hasła, zastrzeżony kod lub poufne dane, mogą one zostać ujawnione. Organizacje mogą ograniczyć to ryzyko dzięki zasadom ochrony przed utratą danych (DLP) w usłudze Microsoft Purview, dostępowi o najmniejszych uprawnieniach oraz wymuszonej klasyfikacji danych.

Ryzyko związane z zawartością i zachowaniem AI: Funkcja Copilot odpowiada bezpośrednio na otrzymywane dane wejściowe. Złośliwe lub mylące instrukcje — osadzone albo ukryte w dokumentach czy bazach wiedzy — mogą prowadzić do wygenerowania niebezpiecznych wyników. Ataki z użyciem wstrzykiwania poleceń lub uszkodzonej zawartości mogą ujawnić informacje poufne albo skutkować błędnymi rekomendacjami. Zagrożeniem nie są wyłącznie przeciwnicy zewnętrzni — pracownicy z uzasadnionym dostępem również mogą niewłaściwie używać systemów. Organizacje mogą ograniczyć ryzyko, stosując weryfikowanie danych wejściowych, monitorowanie ryzyka wewnętrznego, skanowanie metadanych, kontrolowane pozyskiwanie zawartości oraz weryfikację ręczną.

Automatyzacja i nadużycia operacyjne:
sztuczna inteligencja szybko wykonuje powtarzalne zadania — od tworzenia wersji roboczych wiadomości e-mail po generowanie raportów. Ta wydajność może potęgować błędy lub zostać wykorzystana przez osoby wewnątrz organizacji. Na przykład analityk zabezpieczeń działający pod presją mógłby zbyt mocno polegać na danych wyjściowych narzędzia Security Copilot i przeoczyć kluczowy kontekst. Połączenie weryfikacji ręcznej, monitorowania i zasad zarządzania, takich jak obowiązkowe szkolenia pracowników, zapewnia, że sztuczna inteligencja wspiera ludzi, zamiast zastępować ich osąd.

Ryzyko związane z wdrażaniem i infrastrukturą:
funkcja Copilot głęboko integruje się z platformami Microsoft 365, Azure i aplikacjami innych firm. Błędnie skonfigurowane łączniki lub zbyt swobodne integracje mogą rozszerzać dostęp, tworząc potencjalne punkty wejścia dla atakujących. Regularne przeglądy konfiguracji, zasady dostępu warunkowego i monitorowanie interfejsów API pomagają utrzymać bezpieczne środowisko.

Incydenty dotyczące AI w praktyce: wnioski z rzeczywistych ataków

Wraz z tym, jak narzędzia AI, takie jak Microsoft Copilot, stają się coraz ważniejsze dla działania przedsiębiorstw, badania i testy w warunkach rzeczywistych ujawniają nowe luki w zabezpieczeniach. Atakujący szybko eksplorują kolejne sposoby wykorzystywania tych narzędzi, na przykład włączając je w swój łańcuch ataku, tak jak technikę LOTL w atakach tradycyjnych. Choć ta technologia jest nowa, firma Microsoft integruje ją ze sprawdzonymi procesami, takimi jak skoordynowane ujawnianie luk w zabezpieczeniach, aby zapewnić bezpieczne identyfikowanie i ograniczanie zagrożeń. Te przypadki dostarczają organizacjom cennych wniosków nie dlatego, że narzędzia „zawiodły” w klasycznym sensie, ale dlatego, że ujawniają nieoczekiwane sposoby, w jakie sztuczna inteligencja może być nadużywana w interakcjach z danymi i przepływami pracy ludzi.

CVE-2025-32711 (2025)
EchoLeak — obecnie naprawiona — była techniką wieloetapowego ataku polegającego na krzyżowym wstrzykiwaniu poleceń, która w określonych warunkach mogła przechwytywać ograniczone dane, do których ofiara już miała dostęp. Starannie przygotowana wiadomość e-mail — pozornie nieszkodliwa — mogłaby po cichu „zatruć” polecenie widoczne dla funkcji Copilot, powodując ujawnienie ograniczonych danych wewnętrznych bez wiedzy ofiary. Firma Microsoft szybko udostępniła aktualizacje usuwające lukę CVE-2025-32711. Ta podatność uwydatniła subtelne, ale poważne ryzyko: systemy AI mogą nieumyślnie ujawniać poufne dane klientów w wyniku pośredniej manipulacji poleceniami.

Ryzyka związane z udzieleniem nadmiernych uprawnień
Funkcja Copilot dziedziczy uprawnienia po swoich użytkownikach. Jeśli ktoś zachował dostęp do danych z poprzedniego działu, funkcja Copilot może korzystać z tych informacji w generowanych odpowiedziach. Podobnie dane poufne dostępne dla jednego pracownika mogą pojawić się w podsumowaniach sztucznej inteligencji, stwarzając zagrożenia dla zgodności z przepisami i prywatności. Organizacje mogą ograniczyć to ryzyko dzięki zasadzie najmniejszych uprawnień, mechanizmom kontroli opartym na rolach oraz zasadom DLP w usłudze Microsoft Purview. Dodatkowo korzystanie z trybu Badacz funkcji M365 Copilot może pomóc proaktywnie wykrywać luki w uprawnieniach, zanim zaczną stanowić problem dla zabezpieczeń. Kluczowa zasada brzmi: powierzaj AI tylko te dane, do których dostępu nie obawiasz się udzielić — czyli takie, których ujawnienie jest dla Ciebie do zaakceptowania. Organizacje powinny wdrożyć ocenę modelu ryzyka oraz plan ograniczenia ryzyka, aby dokładnie określić, z jakimi danymi funkcja Copilot może bezpiecznie pracować, zamiast umieszczać ją w centrum przepływów pracy o wysokiej poufności.

Nadużycia wewnętrzne i błędy operacyjne
Nie wszystkie incydenty wynikają z zagrożeń zewnętrznych. W niektórych przypadkach użytkownicy wewnętrzni mogą używać narzędzi, takich jak funkcja Copilot, do generowania raportów zawierających dane poufne, bez ich dokładnej weryfikacji. Ograniczenie ryzyka obejmuje szkolenia, monitorowanie, wykrywanie anomalii oraz zasady zarządzania w celu zapewnienia, że sztuczna inteligencja pozostanie zaufanym asystentem, a nie niekontrolowanym narzędziem.

Pośrednie zatruwanie danych i manipulacja poleceniami
Systemy AI są podatne na wiele zagrożeń, w tym na subtelne, ale bardzo skuteczne techniki, takie jak pośrednie zatruwanie danych i manipulacja poleceniami, które mogą po cichu kształtować zachowanie modelu bez wyraźnych sygnałów ostrzegawczych. Te metody polegają na tworzeniu danych wejściowych, które kierują odpowiedzi w ryzykowną stronę — na przykład w celu ujawnienia informacji poufnych lub wprowadzenia stronniczości. Ukryte polecenia, takie jak tekst zakodowany szesnastkowo lub niewidoczne formatowanie, mogą subtelnie wpływać na podsumowania funkcji Copilot i czasami ujawniać nieaktualne lub nieoczekiwane informacje. Stosując kontrolowane pozyskiwanie zawartości, weryfikację metadanych i świadomy nadzór nad interakcjami ze sztuczną inteligencją, organizacje mogą utrzymać niezawodność narzędzi AI i zapewnić, że nadal przynoszą one wartość bez wprowadzania niezamierzonych zagrożeń.

Powyższe przykłady pokazują, że zabezpieczenia sztucznej inteligencji często zależą od ludzkich zachowań, sposobu przetwarzania danych i interpretacji, a nie tylko od błędów oprogramowania. Przy odpowiednich zabezpieczeniach organizacje mogą skutecznie korzystać z narzędzi funkcji Copilot, jednocześnie minimalizując niezamierzoną ekspozycję. Dowiedz się więcej na stronie Bezpieczna sztuczna inteligencja dla silnych fundamentów — Szkolenie | Microsoft Learn.

Gotowość na zdarzenia w erze AI: mapa zapobiegania — wykrywania — reagowania


Droga naprzód nie polega na eliminowaniu każdego możliwego zagrożenia — to nierealistyczne. Chodzi o to, by od samego początku projektować z myślą o zabezpieczeniach. To oznacza stosowanie podejścia Zero Trust. Najbardziej odporne organizacje to te, które traktują takie zdarzenia jako okazję do nauki i adaptacji, uwzględniając wszystkie wyciągnięte wnioski w swoich strukturach zabezpieczeń.

Poniżej zamieszczono odwzorowanie praktycznych scenariuszy zagrożeń na zapobiegawcze mechanizmy kontroli, sygnały wykrywania i plany reagowania, których organizacje mogą używać do budowania swojej odporności od samego początku.
  • Zapobieganie: Stosuj etykiety poufności usługi Purview i reguły DLP. Blokuj przetwarzanie przez funkcję Copilot plików oznaczonych jako „Wysoce poufne”.

    Wykrywanie:
    Dzienniki usługi Purview/UAL pokazują zapytania funkcji Copilot dotyczące plików zastrzeżonych. Alerty DLP usługi Sentinel.

    Reagowanie:
    Umieść wynik w kwarantannie, powiadom właściciela pliku, dostosuj zasady DLP.

    Praktyczny scenariusz:
    Dyrektor finansowy prosi funkcję Copilot o „podsumowanie wszystkich raportów kwartalnych”. Uwzględnianie poufnych dokumentów zarządu jest zablokowane.
  • Zapobieganie: Włącz funkcję Prompt Shields. Oczyszczaj dane wejściowe z wiadomości e-mail, dzienników i źródeł zewnętrznych, zanim przetworzy je funkcja Copilot.

    Wykrywanie:
    Alerty usługi Sentinel dotyczące podejrzanych danych wejściowych użytkownika lub prób wykonania jailbreaku zarejestrowanych przez czatbota.

    Reagowanie:
    Zablokuj złośliwą sesję, usuń niebezpieczne dane wyjściowe, wzmocnij zabezpieczenia.

    Praktyczny scenariusz:
    Źródło zagrożenia wysyła spreparowane polecenie, aby zmanipulować obsługiwanego przez sztuczną inteligencję czatbota obsługi klienta w organizacji, czatbot ignoruje wstrzyknięte instrukcje.
  • Zapobieganie: Weryfikuj źródła pozyskiwania danych, wymuszaj podpisywanie źródeł i ograniczaj dostęp do zapisu.

    Wykrywanie: Dzienniki inspekcji i alerty o dostępie do dokumentu będącego przynętą. Usługa Sentinel wykrywa nietypowe aktualizacje bazy wiedzy.

    Reagowanie:
    Wycofaj skażoną bazę wiedzy, unieważnij klucze do pozyskiwania danych, powiadom zespół reagowania na zdarzenia.

    Praktyczny scenariusz:
    Złośliwy użytkownik wewnętrzny przesyła fałszywy plan „reagowania na zdarzenia”, dokument będący przynętą uruchamia wykrywanie.
  • Zapobieganie: Weryfikuj źródła pozyskiwania danych, wymuszaj podpisywanie źródeł i ograniczaj dostęp do zapisu.

    Wykrywanie:
    Dzienniki inspekcji i alerty o uzyskaniu dostępu do dokumentu będącego przynętą. Usługa Sentinel wykrywa nietypowe aktualizacje bazy wiedzy.

    Reagowanie:
    Unieważnij ujawnione poświadczenia, usuń niebezpieczne zatwierdzenie, przeprowadź ponowne szkolenie zespołu.

    Praktyczny scenariusz:
    Młodszy deweloper wkleja klucz interfejsu API do kodu. Funkcja Copilot sugeruje go w innym miejscu, ale skanowanie tajemnic powstrzymuje scalanie.
  • Zapobieganie: Kontrola dostępu na podstawie ról i zasada najmniejszych uprawnień dla łączników, ograniczenie dostępu do systemów poufnych.

    Wykrywanie:
    Wykrywanie anomalii w usłudze Sentinel dla zbiorczych zapytań dotyczących danych wykonywanych przez funkcję Copilot.

    Reagowanie:
    Wyłącz łącznik, zawieś konto, przeprowadź przegląd HR/zabezpieczeń.

    Praktyczny scenariusz:
    Pracownik działu sprzedaży pobiera tysiące rekordów klientów za pomocą funkcji Copilot, nietypowa liczba zapytań uruchamia alert.
  • Zapobieganie: Ogranicz uprawnienia łącznika funkcji Copilot. Monitoruj przenoszenie danych między dzierżawami oraz na zewnątrz.

    Wykrywanie: Alerty usługi Purview i Sentinel dotyczące dużych transferów plików lub nietypowego użycia łączników.

    Reagowanie: Zablokuj łącznik, unieważnij tokeny, poddaj dane wyjściowe kwarantannie.

    Scenariusz praktyczny: Funkcja Copilot połączona z usługą OneDrive próbuje wysłać dokumenty oznaczone etykietami do osobistego łącznika usługi Gmail.
  • Zapobieganie: Zastosuj dostęp warunkowy i usługę Defender for Cloud Apps w celu blokowania niezatwierdzonych usług AI.

    Wykrywanie: Alerty usługi Microsoft Cloud App Security / Defender dotyczące ruchu aplikacji AI. Analizy usługi Sentinel dotyczące zdarzeń udzielania uprawnień OAuth.

    Reagowanie:
    Unieważnij tokeny, powiadom użytkownika, wymuś korzystanie z zatwierdzonej funkcji Copilot.

    Praktyczny scenariusz:
    Pracownik próbuje bez zatwierdzenia połączyć funkcję Copilot z zewnętrznym narzędziem AI do podsumowań.
  • Zapobieganie: Skonfiguruj bezpieczne linki / bezpieczne załączniki, przeszkol pracowników z zagrożeń wyłudzania informacji wspieranych przez funkcję Copilot.

    Wykrywanie:
    Usługa Defender wykrywa nietypowe skoki w liczbie wysyłanych wiadomości lub wzorce formułowania wypowiedzi generowane przez funkcję Copilot.

    Reagowanie:
    Zablokuj nadawcę, unieważnij tokeny skrzynki pocztowej, automatycznie wyłącz reguły.

    Praktyczny scenariusz:
    Konto z naruszonymi zabezpieczeniami używa funkcji M365 Copilot do tworzenia kampanii spersonalizowanego wyłudzania informacji.
  • Zapobieganie: Przeszkol pracowników w zakresie ograniczeń funkcji Copilot. W przypadku poufnych przepływów pracy wymuszaj weryfikację przez człowieka.

    Wykrywanie:
    Usługa Sentinel wykrywa działania wysokiego ryzyka wyzwolone przez zapytania sugerowane przez sztuczną inteligencję.

    Reagowanie:
    Wycofaj działanie, powiadom osobę zatwierdzającą, ponownie przeszkol użytkownika.

    Praktyczny scenariusz:
    Funkcja Copilot sugeruje niewłaściwe polecenie wykonania działań naprawczych w alercie centrum operacji zabezpieczeń (SOC). Weryfikacja przez analityka zapobiega szkodom.

Budowanie bezpiecznej AI od samego początku

Funkcje Copilot oparte na sztucznej inteligencji zmieniają sposób działania organizacji — pomagają szybciej uzyskiwać szczegółowe informacje, ograniczać pracę ręczną i pozwalają zespołom skupić się na zadaniach o większej wartości. Ale postęp bez ochrony jest krótkotrwały. Prawdziwa przewaga konkurencyjna nie polega na najszybszym wdrożeniu sztucznej inteligencji, ale na wdrażaniu jej bezpiecznie i odpowiedzialnie od pierwszego dnia.

Ekosystem funkcji Microsoft Copilot, w tym narzędzie Security Copilot, pokazuje, jak wygląda ta równowaga w praktyce: wprowadzanie innowacji zgodnie z zasadami zarządzania. Gdy organizacje wdrażają silne mechanizmy kontroli dostępu, solidne zasady przetwarzania danych i stały nadzór nad sposobem korzystania z funkcji Copilot przekształcają sztuczną inteligencję z narzędzia zwiększającego produktywność w zaufany zasób strategiczny.

Budowanie bezpiecznej sztucznej inteligencji od samego początku to nie tylko priorytet techniczny — to także imperatyw dla przywództwa. Kadra zarządzająca, która wpisuje zabezpieczenia, gotowość i przejrzystość w swoje programy AI, nie tylko ograniczy ryzyko, ale też wzmocni ufność uczestników projektu, zaufanie w kwestiach regulacyjnych i długoterminową odporność. W tym modelu Security Copilot staje się czymś więcej niż narzędziem — staje się partnerem w budowaniu bezpiecznej, odpowiedzialnej przyszłości przedsiębiorstwa.

Więcej podobnych materiałów

Okładka książki przedstawiająca osobę korzystającą z laptopa wskazującą palcem klawiaturę.

Wprowadzenie do aplikacji sztucznej inteligencji

Zbuduj solidne fundamenty dla aplikacji AI, stosując podejście etapowe.
Okładka książki przedstawiająca mężczyznę patrzącego na ekran komputera.

Strategie zarządzania sztuczną inteligencją

Praktyczne kroki do budowania zaufania, ograniczania ryzyka, redukcji kosztów i pobudzania do innowacji.
Naszkicowany białą linią rysunek dokumentu w kopercie z napisem „New” na niebieskim tle.

Uzyskaj CISO Digest

Bądź na bieżąco dzięki fachowym analizom, trendom branżowym i badaniom dotyczącym bezpieczeństwa dostępnym w tej publikowanej co dwa miesiące serii wiadomości e-mail.

Obserwuj rozwiązania zabezpieczające firmy Microsoft

Polski (Polska) Zasady prywatności dotyczące zdrowia użytkowników Skontaktuj się z Microsoft Ochrona prywatności Zarządzaj plikami cookie Zasady użytkowania Znaki towarowe Informacje o naszych reklamach EU Compliance DoCs