Zagrożenia AI, crawlerzy, wyciek do modelu i fałszywy kontrahent
Opselis
Boty treningowe zbierają treść sklepu i dokumentacji. Ludzie wklejają sekrety do czatu. Zakres to polityka crawlerów, DLP i granica danych w asystencie. Origin zostaje poza zasięgiem, a log pytań idzie do dyżuru.
Ruch AI to nie tylko ChatGPT w przeglądarce. Crawlerzy OpenAI, Google, Anthropic, ByteDance i Perplexity odwiedzają dokumentację, blog i karty produktów milionami żądań. Cloudflare AI Crawl Control pokazuje operatora, ścieżkę i czy request dostał 200. Stąd decyzja: allow, block, albo twardszy robots.txt.
Drugi wektor jest wewnętrzny. Pracownik wkleja dump bazy, klucz API albo umowę do modelu. Tu nie pomoże WAF. Potrzebna jest inwentaryzacja narzędzi, DLP na poczcie i stacjach, sekrety poza czatem oraz jasny zakaz danych klientów w modelach publicznych.
Trzeci wektor to Wasz własny asystent przy produkcie. Prompt injection i wyciek kontekstu z bazy RAG. Model dostaje tylko to, na co użytkownik ma uprawnienie. Log pytania i odpowiedzi idzie do SIEM, z retencją pod audyt.
Czwarty to socjotechnika: faktura i głos „z zarządu” wygenerowane modelem. Weryfikacja przelewu zostaje w procesie, nie w intuicji. Zakres prac: polityka crawlerów na krawędzi, kontrola cieniowego AI, twarda granica danych w asystencie, playbook dla fałszywego kontrahenta.