GenAI w organizacji: najważniejsze ataki i gdzie zaczyna się ryzyko

W przypadku systemów opartych na generatywnej sztucznej inteligencji ryzyko zaczyna kształtować się znacznie wcześniej, niż wskazują na to formalne procesy jego identyfikacji. Już na etapie projektowania sposobu wykorzystania modeli, integracji z danymi oraz definiowania procesów biznesowych powstają warunki, które mogą wpływać na bezpieczeństwo całego rozwiązania.

Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) to klasa modeli AI, które na podstawie wzorców zawartych w danych wejściowych generują nowe, syntetyczne treści, takie jak tekst, obrazy, dźwięk, wideo czy inne treści cyfrowe.

W przypadku systemów opartych na generatywnej sztucznej inteligencji ocena ryzyka nie powinna zaczynać się dopiero na etapie audytu czy kontroli. Ryzyko kształtuje się znacznie wcześniej – już podczas projektowania sposobu wykorzystania modeli, integracji z danymi oraz definiowania procesów biznesowych.

Z perspektywy osoby pracującej na styku produktu, bezpieczeństwa i zgodności widać, że GenAI nie jest wyłącznie kolejną technologią wspierającą organizację. To warstwa, która przetwarza dane, generuje odpowiedzi, podejmuje decyzje wspierające użytkownika i bardzo często działa w oparciu o kontekst dostarczany dynamicznie. To właśnie ten kontekst staje się jednym z kluczowych wektorów ryzyka.

Dlatego w przypadku GenAI warto odwrócić perspektywę – zamiast pytać wyłącznie o zgodność rozwiązania, należy sprawdzić, gdzie i w jaki sposób atakujący może je zmanipulować.

Najczęstsze kategorie ataków na systemy GenAI

W analizach ryzyka zgodnych z AI Act, NIST AI RMF oraz OWASP Top 10 for LLM Applications powtarza się kilka kluczowych kategorii ataków. To one najczęściej pojawiają się w praktyce i to wokół nich budowane są mechanizmy zabezpieczeń.

Pierwszą grupą są ataki związane z manipulacją wejściem do modelu. Prompt Injection polega na wstrzyknięciu do zapytania treści, które zmieniają zachowanie modelu lub omijają jego ograniczenia. Jailbreak idzie krok dalej – atakujący próbuje całkowicie obejść zabezpieczenia i skłonić system do wygenerowania odpowiedzi, których normalnie nie powinien udostępnić.

Druga kategoria to manipulacja samym modelem lub jego zachowaniem. Adversarial Attacks wykorzystują specjalnie przygotowane dane wejściowe, które powodują błędne lub nieprzewidywalne odpowiedzi. Data Poisoning dotyczy etapu trenowania lub aktualizacji modelu – wprowadzenie złośliwych danych może wpłynąć na jego późniejsze decyzje.

Kolejna grupa dotyczy kradzieży danych i naruszenia prywatności. Data Exfiltration polega na wyciąganiu poufnych informacji z modelu lub systemu. Atak Model Inversion pozwala odtworzyć dane wykorzystane do trenowania modelu, natomiast Membership Inference umożliwia ustalenie, czy konkretne dane trafiły do zbioru treningowego.

Coraz większe znaczenie mają również ataki na warstwę kontekstową, czyli integracje typu RAG (Retrieval-Augmented Generation). RAG Poisoning polega na wprowadzeniu złośliwych lub zmanipulowanych danych do źródeł wiedzy, z których korzysta model. W praktyce oznacza to manipulację odpowiedzią bez ingerencji w sam model.

Podział według celu ataku – co naprawdę chce osiągnąć atakujący

Z perspektywy organizacji ważniejsze niż sama technika ataku jest jego cel, ponieważ to on determinuje sposób projektowania zabezpieczeń oraz monitoringu. W systemach GenAI wiele zagrożeń nie polega na przełamaniu zabezpieczeń technicznych, lecz na wykorzystaniu sposobu działania modelu.

Prompt Injection i Jailbreak

Obejście zabezpieczeń realizowane jest głównie przez Prompt Injection i Jailbreak. Atakujący manipuluje danymi wejściowymi tak, aby zmienić zachowanie modelu lub ominąć jego ograniczenia. W praktyce oznacza to konieczność traktowania każdego inputu jako potencjalnie nieufnego oraz separowania kontekstu.

Adversarial Attacks i Data Poisoning

Manipulacja modelem obejmuje Adversarial Attacks i Data Poisoning. Celem jest wpływ na odpowiedzi modelu – jednorazowo lub trwale. Szczególne znaczenie ma ryzyko wynikające z niekontrolowanych danych treningowych oraz źródeł wykorzystywanych przez system podczas uczenia i procesów RAG.

Data Exfiltration, Model Inversion i Membership Inference

Kradzież danych (Data Exfiltration, Model Inversion, Membership Inference) pokazuje, że model może stać się pośrednikiem w dostępie do informacji. Odpowiednio prowadzone zapytania mogą ujawnić dane, do których użytkownik nie powinien mieć dostępu.

Ataki inferencyjne

Naruszenie prywatności wynika z ataków inferencyjnych. Nawet bez bezpośredniego ujawnienia danych analiza odpowiedzi modelu może prowadzić do wniosków o użytkownikach lub danych wejściowych.

RAG

Manipulacja wiedzą modelu dotyczy głównie systemów RAG. Zmiana lub zatruwanie źródeł danych wpływa na odpowiedzi modelu bez konieczności ingerencji w sam model. To przenosi ciężar bezpieczeństwa na zarządzanie jakością i wiarygodnością danych.

Authorization-aware retrieval

Eskalacja uprawnień pojawia się w kontekście authorization-aware retrieval. Błędy w kontroli dostępu lub w logice łączenia danych mogą prowadzić do ujawnienia informacji spoza zakresu uprawnień użytkownika.

W praktyce ten podział pokazuje jedną rzecz – w GenAI dane, użytkownik i logika systemu tworzą wzajemnie zależny ekosystem. Dlatego skuteczne zabezpieczenia wymagają nie tylko kontroli dostępu, ale również świadomego zarządzania kontekstem, danymi i sposobem wykorzystania modelu.

Dlaczego GenAI zmienia sposób myślenia o bezpieczeństwie

W klasycznych systemach IT kontrola opiera się na jasno zdefiniowanych regułach, rolach i przepływach danych. W przypadku GenAI pojawia się dodatkowa warstwa – model, który interpretuje dane wejściowe i generuje odpowiedzi w sposób probabilistyczny.

To oznacza, że:

zachowanie systemu nie zawsze jest w pełni deterministyczne,
granica między danymi wejściowymi a logiką systemu zaczyna się zacierać,
użytkownik staje się częścią mechanizmu decyzyjnego.

W praktyce prowadzi to do sytuacji, w której atak nie musi polegać na przełamaniu zabezpieczeń technicznych. Wystarczy odpowiednio przygotowany kontekst.

Gdzie pojawiają się pierwsze sygnały ryzyka

Podobnie jak w przypadku klasycznych produktów, wiele sygnałów pojawia się, zanim organizacja formalnie rozpozna je jako ryzyko.

Jednym z nich jest rosnąca liczba wyjątków i niestandardowych scenariuszy obsługi. Jeżeli model zaczyna reagować inaczej w zależności od kontekstu, warto zrozumieć dlaczego.

Kolejnym sygnałem są sytuacje, w których użytkownicy znajdują sposoby na uzyskanie odpowiedzi spoza pierwotnych założeń. Często są one traktowane jako ciekawostka lub „sprytne obejście”, ale z perspektywy bezpieczeństwa mogą wskazywać na podatność.

Istotna jest również obserwacja źródeł danych. W przypadku RAG każda zmiana w repozytorium wiedzy może wpływać na odpowiedzi modelu, nawet jeżeli sam model pozostaje niezmieniony.

Od zgodności do odporności w systemach GenAI

Zgodność z regulacjami, takimi jak AI Act czy wytyczne NIST AI RMF, stanowi fundament bezpiecznego wykorzystania GenAI. Jednak sama zgodność nie gwarantuje odporności na ataki.

Odporność oznacza zdolność organizacji do:

rozpoznawania nietypowych zachowań modeli,
analizowania kontekstu odpowiedzi,
reagowania na próby manipulacji,
ciągłego monitorowania jakości danych i wyników.

Z perspektywy praktyki najważniejszy wniosek jest spójny z tym, co widać w innych obszarach zarządzania ryzykiem – zagrożenia rzadko pojawiają się nagle. Zanim dojdzie do incydentu, wcześniej widoczne są sygnały wskazujące, że sposób wykorzystania technologii zaczyna odbiegać od pierwotnych założeń.

Dlatego kluczowe pytanie nie brzmi, czy organizacja korzystająca z GenAI jest zgodna z wymaganiami, ale czy potrafi zauważyć moment, w którym ktoś zaczyna tę technologię wykorzystywać inaczej, niż została zaprojektowana.

To właśnie w tym miejscu zaczyna się realne bezpieczeństwo.

źródło: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405959525001997 https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf(dostęp 09.08.2026)