Przewodniki
26.08.2025
Zarządzanie bezpieczeństwem danych w rozwiązaniach opartych na AI oraz chmurze
- Adam Pastuszka
- Business Development Manager
Budowanie rozwiązań AI w chmurze stanowi przełomową zmianę technologiczną, otwierającą przed organizacjami nowe możliwości rozwoju. Jednakże to także źródło istotnych wyzwań związanych z ochroną danych. Szczególnie wrażliwe stają się dane wykorzystywane do trenowania modeli AI – ich niewłaściwe zabezpieczenie może prowadzić do poważnych konsekwencji prawnych, finansowych i reputacyjnych. Jak skutecznie i bezpiecznie wykorzystywać sztuczną inteligencję, aby przynosiła organizacji przewagę konkurencyjną, a nie generowała ryzyka i zagrożenia?
Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji oraz integracja modeli AI z kluczowymi procesami biznesowymi sprawiają, że dane wykorzystywane do ich trenowania przestają być jedynie technicznym zasobem, a stają się strategicznym aktywem organizacji. W połączeniu ze środowiskami chmurowymi, które oferują niespotykaną dotąd skalowalność i dostępność mocy obliczeniowej, firmy zyskują ogromne możliwości, ale także pojawiają się nowe obszary ryzyka. Dane niezbędne do trenowania modeli AI coraz częściej zawierają informacje, które nie tylko podlegają regulacjom prawnym, ale też stanowią nośnik wiedzy biznesowej o klientach, produktach czy procesach wewnętrznych. Dlatego temat bezpieczeństwa danych w kontekście AI i chmury wymaga nie tylko podejścia technologicznego, lecz również strategicznego – z uwzględnieniem aspektów prawnych, procesowych oraz kompetencyjnych.
Jakie dane trafiają do trenowania modeli AI?
W praktyce dane treningowe bywają pozyskiwane z wielu źródeł – zarówno wewnętrznych systemów organizacji, jak i publicznych repozytoriów. W projektach korporacyjnych często są to dane pochodzące z CRM-ów, systemów ERP, rejestrów zgłoszeń serwisowych, czatów usprawniających komunikację z klientami czy korespondencji e-mailowej. Złożoność danych rośnie wraz ze specyfiką branży – w sektorze ochrony zdrowia mogą zawierać wyniki badań laboratoryjnych i dane kliniczne, a w logistyce – historię zamówień i dane geolokalizacyjne. Ważne jest, by już na etapie selekcji danych zidentyfikować, czy nie zawierają one informacji objętych tajemnicą przedsiębiorstwa, poufnością kontraktową lub ochroną danych osobowych. Różnica między danymi treningowymi a produkcyjnymi nie polega wyłącznie na czasie ich przetwarzania, bowiem dane treningowe często przechodzą przez etapy czyszczenia, transformacji i anonimizacji, co może prowadzić do błędnych założeń, że nie są one już wrażliwe. Tymczasem w wielu przypadkach istnieje możliwość ich częściowej rekonstrukcji, co czyni je obszarem wymagającym szczególnego nadzoru.
Dlaczego dane stosowane podczas trenowania algorytmów AI zasługują na specjalną ochronę?
Zabezpieczenie danych treningowych staje się coraz bardziej wymagające ze względu na pojawienie się nowej klasy zagrożeń specyficznych dla systemów uczących się. Modele językowe operują na setkach miliardów parametrów i potrafią „zapamiętywać” fragmenty danych, które zostały użyte do ich trenowania. Przykłady pokazujące, jak użytkownicy byli w stanie wydobyć adresy e-mail lub informacje o kartach kredytowych użytych do płatności za subskrypcję z modelu pokazują, że ryzyko nie jest teoretyczne, lecz realne. Dodatkowo, coraz bardziej powszechne są próby odtworzenia danych źródłowych przez tzw. ataki typu model inversion, których skuteczność rośnie wraz ze złożonością modelu. Kolejnym zagrożeniem jest także narażenie modeli na niedozwolony dostęp poprzez interfejsy API lub manipulację parametrami żądań. Dla organizacji konsekwencje mogą być dotkliwe, gdyż oprócz oczywistych naruszeń RODO i ryzyka nałożenia kar finansowych, pojawia się także niebezpieczeństwo utraty przewagi konkurencyjnej, jeśli dane wykorzystywane do trenowania ujawniają algorytmy, strategie operacyjne lub informacje o zachowaniach klientów.
Jakie zagrożenia czyhają na dane wykorzystywane w procesach AI?
Jednym z najczęstszych powodów wycieków danych są błędy ludzkie, a szczególnie brak świadomości w zakresie odpowiedzialności za ew. incydenty związane z informacjami poufnymi. Zbyt szeroko otwarte uprawnienia, brak izolacji sieciowej lub brak szyfrowania wrażliwych danych to podstawowe problemy, które są niejednokrotnie ujawniane dopiero po incydencie. Dodatkowym ryzykiem jest brak mechanizmów detekcji – organizacja może nie zauważyć, że jej dane są eksponowane publicznie lub że środowisko zostało skompromitowane. Warto również zwrócić uwagę na zaniedbania w zakresie edukacji pracowników i brak jasno określonych procedur bezpieczeństwa, co dodatkowo zwiększa podatność organizacji na incydenty. Nieumiejętne zarządzanie kluczami dostępowymi oraz kontami serwisowymi może umożliwiać nieautoryzowany dostęp do krytycznych zasobów, co znacząco utrudnia wykrycie i ograniczenie skutków naruszenia bezpieczeństwa. Regularne testy bezpieczeństwa, przeglądy konfiguracji oraz wdrażanie automatycznych alertów mogą istotnie zmniejszyć ryzyko oraz pozwolić na szybką reakcję w przypadku wykrycia niepożądanej aktywności.
Jak zabezpieczyć dane do trenowania modeli AI w chmurze?
Ochrona danych w chmurze wymaga kompleksowej strategii bezpieczeństwa, obejmującej zarówno warstwę infrastrukturalną, jak i procesową. Szyfrowanie danych jest dziś absolutnym standardem, ale coraz częściej firmy sięgają po mechanizmy confidential computing, które umożliwiają wykonywanie obliczeń na zaszyfrowanych danych bez ich odszyfrowywania. Pozwala to chronić dane nawet w czasie ich aktywnego przetwarzania. Skuteczne zarządzanie dostępem, to nie tylko ograniczanie uprawnień, bo także ich regularny przegląd i egzekwowanie zasad najmniejszego uprzywilejowania. Segmentacja środowisk np. oddzielenie warstwy trenowania od warstwy API czy interfejsu użytkownika pozwala ograniczyć skutki potencjalnego naruszenia. Z kolei włączenie monitoringu i alertowania w czasie rzeczywistym umożliwia szybkie wykrycie prób dostępu nieautoryzowanego i skuteczną reakcję na incydenty. Kluczowe jest także posiadanie gotowego planu reakcji oraz przeprowadzanie testów odzyskiwania danych i ciągłości działania.
Compliance i ochrona danych – jakie regulacje mają zastosowanie?
Zgodność z przepisami prawa nie może być traktowana jako formalność, lecz jako integralna część strategii ochrony danych AI. RODO wprowadza m.in. obowiązek wykazania legalności przetwarzania danych osobowych, a także zapewnienia tzw. privacy by design i by default. Oznacza to konieczność wdrażania środków ochrony już na etapie projektowania modelu, nie zaś dopiero w momencie jego wdrożenia. W przypadku sektora finansowego coraz większe znaczenie ma rozporządzenie DORA, które wymusza zdolność organizacji do utrzymania ciągłości działania nawet w przypadku poważnych zakłóceń technologicznych. Dyrektywa NIS2, rozszerzająca obowiązki względem cyberbezpieczeństwa, obejmuje także firmy prywatne działające w sektorach uznanych za „ważne” dla gospodarki, co w praktyce obejmuje również dostawców AI. Regulacje te nie tylko obligują do wdrożenia środków technicznych, ale również do ich udokumentowania, audytowania i okresowego przeglądu. Kluczowym zagadnieniem staje się także lokalizacja danych – przetwarzanie danych poza terytorium UE może narazić organizację na konsekwencje prawne, szczególnie jeśli nie zapewniono odpowiednich gwarancji transferu.
Dobre praktyki: jak wdrożyć bezpieczne środowisko AI w chmurze?
Budowanie bezpiecznego środowiska do trenowania modeli AI powinno rozpocząć się od przeprowadzenia analizy ryzyka oraz inwentaryzacji danych, które będą przetwarzane. Warto wyznaczyć osoby odpowiedzialne za każdy etap projektu – od pozyskiwania danych, przez ich przetwarzanie, aż po wdrożenie modelu. Architektura powinna uwzględniać polityki ograniczenia dostępu, automatyzację aktualizacji oraz segmentację logiczną. W organizacjach o wyższym poziomie dojrzałości stosuje się podejścia takie jak Zero Trust Architecture, które zakładają, że żadna część systemu nie jest domyślnie zaufana. Zespoły DevSecOps powinny być zaangażowane na równi z działami ML i IT, tak aby bezpieczeństwo było integralnym elementem cyklu życia modelu. Automatyzacja polityk, testy integracyjne z komponentami bezpieczeństwa i ciągłe monitorowanie środowiska to elementy, które zwiększają odporność systemu. Szkolenia dla zespołów i aktualizacja wiedzy w zakresie regulacji to ostatni, ale równie ważny filar bezpiecznego wdrażania rozwiązań AI.
Piotr Zaborowski
Managing ConsultantOd samego początku swojej kariery zawodowej związany jest ze światem IT. To doświadczony konsultant w branży IT, z ponad 20 letnim doświadczeniem w biznesowej realizacji i zarządzaniu zaawansowanymi projektami.
Mateusz Borkowski
Z-ca Dyrektora Technicznego DCZajmuje się optymalizacją systemów chłodzenia serwerowni, ze szczególnym uwzględnieniem ich efektywności energetycznej i niezawodności pracy. Brał udział w budowie obu serwerowni Polcom.
Magdalena Kotela
Z-ca Dyrektora Działu Bezpieczeństwa i JakościDoktor nauk ekonomicznych. Specjalizuje się w obszarze cyberbezpieczeństwa, zarządzania jakością oraz audytów wewnętrznych i zewnętrznych zgodnych z normami ISO 9001 oraz ISO 27001.
Mariola Mitka
Project ManagerDoświadczony IT PM z wieloletnią praktyką w prowadzeniu projektów o międzynarodowej skali. Łączy technologię i cele strategiczne firm, aby każdy projekt realnie wpływał na rozwój biznesu.
Łukasz Kubański
Key Account ManagerOd lat związany z branżą IT oraz IoT. Odpowiada za wiele kluczowych projektów biznesowych o zasięgu krajowym i międzynarodowym, a jego głównym obszarem działań jest cloud computing i strategie efektywnej cyfryzacji.
Joanna Matlak-Oczko
Key Account ManagerOd początku kariery związana z branżą IT. Konsultant z ponad 10-letnim doświadczeniem w realizacji i zarządzaniu projektami, głównie w obszarze zamówień publicznych i usług IT dla administracji.
Jakub Kilarowski
Key Account ManagerOd ponad 10 lat związany z branżą IT. Odpowiada za wiele kluczowych projektów biznesowych o zasięgu krajowym i międzynarodowym.
Daniel Gołda
Key Account ManagerOdpowiedzialny za współpracę z kluczowymi klientami w obszarze usług cloud computing. Dzięki swojej wiedzy i doświadczeniu pełni rolę zaufanego doradcy, wspierając firmy w migracji do rozwiązań chmurowych.
Autor
Adam Pastuszka
Business Development ManagerDoświadczony doradca specjalizujący się w usługach data center i rozwiązaniach chmurowych, łącząc ekspertyzę technologiczną z praktyką wdrożeń biznesowych.
