| REKLAMA |
 |
Cyberprzestępcy mogą zmienić niewielki odsetek zdjęć, by wyglądały na należące do innej kategorii, co może zmylić model AI. Taki atak często pozostaje niezauważony, dopóki system AI nie zostanie wdrożony w rzeczywistych warunkach, co czyni go szczególnie niebezpiecznym.
Zatrucie danych jest jak trucizna, która wnika do zdrowego systemu, zatruwając jego funkcjonalność. Zatrucie danych może również umożliwić atakującym przeprowadzenie ataków phishingowych. Scenariusz phishingowy może polegać na tym, że atakujący trują system AI obsługi klienta, aby bot skierował użytkowników na sztucznie stworzoną stronę phishingową kontrolowaną przez atakujących. Dodając integracje API, można stworzyć scenariusz, w którym atakujący mogą łatwo wykradać wszelkie dane, które użytkownik nieświadomie udostępni chatbotowi.
Zatrucie danych może pozwolić atakującym na wprowadzenie dezinformacji w celu zmiany zachowania modelu. Zatrucie danych treningowych używanych podczas tworzenia modelu LLM pozwala atakującym na modyfikowanie sposobu, w jaki model zachowuje się po wdrożeniu. Może to prowadzić do mniej przewidywalnego, bardziej podatnego na błędy modelu. Może to także skutkować generowaniem mowy nienawiści lub teorii spiskowych.
Rola sztucznej inteligencji w urządzeniach medycznych
Urządzenia medyczne wspomagane przez sztuczną inteligencję rewolucjonizują opiekę zdrowotną. Pomagają analizować dane z zawrotną prędkością, dostarczają analiz predykcyjnych i zwiększają możliwości monitorowania pacjentów. Jednak ta innowacja wiąże się z wyzwaniami. Zagrożenia cybernetyczne czają się w cieniu, gotowe wykorzystać luki w systemach.
Zatruwanie systemów sztucznej inteligencji, szczególnie w urządzeniach medycznych, oznacza to celowe wprowadzenie złośliwych danych do zestawu szkoleniowego. Cel? Zniekształcenie wyników AI, co prowadzi do błędnych decyzji, które mogą zagrażać bezpieczeństwu pacjentów. Wyobraźmy sobie system AI do analizy obrazów medycznych, który został wytrenowany na tysiącach zdjęć rentgenowskich. Jeśli atakujący wprowadzi zmodyfikowane obrazy, model może błędnie zinterpretować, jak wygląda zdrowe zdjęcie rentgenowskie. Może to wprowadzić w błąd lekarzy i prowadzić do poważnych zagrożeń zdrowotnych.
Integracja AI w urządzeniach medycznych umożliwia podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, co może znacząco poprawić wyniki leczenia pacjentów. Na przykład algorytmy AI mogą szybciej wykrywać nieprawidłowości w oznakach życiowych niż ludzie, co pozwala na natychmiastową interwencję medyczną. Jednak ta zależność od technologii budzi obawy dotyczące potencjalnych konsekwencji cyberataku.
Sztuczna inteligencja w urządzeniach medycznych w dużej mierze polega na danych, aby zapewnić dokładność diagnozy. Zatrucie tych danych może prowadzić do katastrofalnych wyników. Skutki takich ataków wykraczają poza błędny wynik badania. Mogą prowadzić do poważnych konsekwencji finansowych dla szpitali, utraty zaufania pacjentów do opieki zdrowotnej. W skrajnych przypadkach procedury ratujące życie mogą zostać opóźnione lub stać się nieskuteczne.
Ale skutki zatrucia danych nie ograniczają się tylko do bezpośredniej opieki nad pacjentem. Mogą również hamować rozwój technologii AI w medycynie. W miarę jak dostawcy usług medycznych stają się coraz bardziej zależni od AI w diagnostyce i rekomendacjach terapeutycznych, kilka głośnych niepowodzeń spowodowanych przez zatrucie danych może prowadzić do powszechnego sceptycyzmu wobec niezawodności systemów AI. Taki sceptycyzm może spowolnić integrację korzystnych technologii AI w opiece zdrowotnej, co ostatecznie pozbawi pacjentów innowacji, które mogłyby poprawić ich opiekę.
Zatrucie danych jest jak trucizna, która wnika do zdrowego systemu, zatruwając jego funkcjonalność. Zatrucie danych może również umożliwić atakującym przeprowadzenie ataków phishingowych. Scenariusz phishingowy może polegać na tym, że atakujący trują system AI obsługi klienta, aby bot skierował użytkowników na sztucznie stworzoną stronę phishingową kontrolowaną przez atakujących. Dodając integracje API, można stworzyć scenariusz, w którym atakujący mogą łatwo wykradać wszelkie dane, które użytkownik nieświadomie udostępni chatbotowi.
Zatrucie danych może pozwolić atakującym na wprowadzenie dezinformacji w celu zmiany zachowania modelu. Zatrucie danych treningowych używanych podczas tworzenia modelu LLM pozwala atakującym na modyfikowanie sposobu, w jaki model zachowuje się po wdrożeniu. Może to prowadzić do mniej przewidywalnego, bardziej podatnego na błędy modelu. Może to także skutkować generowaniem mowy nienawiści lub teorii spiskowych.
Rola sztucznej inteligencji w urządzeniach medycznych
Urządzenia medyczne wspomagane przez sztuczną inteligencję rewolucjonizują opiekę zdrowotną. Pomagają analizować dane z zawrotną prędkością, dostarczają analiz predykcyjnych i zwiększają możliwości monitorowania pacjentów. Jednak ta innowacja wiąże się z wyzwaniami. Zagrożenia cybernetyczne czają się w cieniu, gotowe wykorzystać luki w systemach.
Zatruwanie systemów sztucznej inteligencji, szczególnie w urządzeniach medycznych, oznacza to celowe wprowadzenie złośliwych danych do zestawu szkoleniowego. Cel? Zniekształcenie wyników AI, co prowadzi do błędnych decyzji, które mogą zagrażać bezpieczeństwu pacjentów. Wyobraźmy sobie system AI do analizy obrazów medycznych, który został wytrenowany na tysiącach zdjęć rentgenowskich. Jeśli atakujący wprowadzi zmodyfikowane obrazy, model może błędnie zinterpretować, jak wygląda zdrowe zdjęcie rentgenowskie. Może to wprowadzić w błąd lekarzy i prowadzić do poważnych zagrożeń zdrowotnych.
Integracja AI w urządzeniach medycznych umożliwia podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, co może znacząco poprawić wyniki leczenia pacjentów. Na przykład algorytmy AI mogą szybciej wykrywać nieprawidłowości w oznakach życiowych niż ludzie, co pozwala na natychmiastową interwencję medyczną. Jednak ta zależność od technologii budzi obawy dotyczące potencjalnych konsekwencji cyberataku.
Sztuczna inteligencja w urządzeniach medycznych w dużej mierze polega na danych, aby zapewnić dokładność diagnozy. Zatrucie tych danych może prowadzić do katastrofalnych wyników. Skutki takich ataków wykraczają poza błędny wynik badania. Mogą prowadzić do poważnych konsekwencji finansowych dla szpitali, utraty zaufania pacjentów do opieki zdrowotnej. W skrajnych przypadkach procedury ratujące życie mogą zostać opóźnione lub stać się nieskuteczne.
Ale skutki zatrucia danych nie ograniczają się tylko do bezpośredniej opieki nad pacjentem. Mogą również hamować rozwój technologii AI w medycynie. W miarę jak dostawcy usług medycznych stają się coraz bardziej zależni od AI w diagnostyce i rekomendacjach terapeutycznych, kilka głośnych niepowodzeń spowodowanych przez zatrucie danych może prowadzić do powszechnego sceptycyzmu wobec niezawodności systemów AI. Taki sceptycyzm może spowolnić integrację korzystnych technologii AI w opiece zdrowotnej, co ostatecznie pozbawi pacjentów innowacji, które mogłyby poprawić ich opiekę.
Walka z zatruciem danych to nie tylko kwestia ochrony pojedynczych pacjentów; chodzi o zabezpieczenie przyszłości samej technologii medycznej – podkreślają eksperci firmy Check Point podczas konferencji CPX 2025 w Wiedniu.
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
