| REKLAMA |
 |
W związku z powyższym, Cisco ogłosiło, że wszyscy użytkownicy rozwiązań Cisco Secure Endpoint i Email Threat Protection są teraz chronieni przed złośliwymi komponentami w łańcuchu dostaw AI, niezależnie od tego, z jakiego źródła są one pobierane.
Bezpieczeństwo łańcucha dostaw AI
Organizacje obawiają się różnych zagrożeń związanych z AI, takich jak ataki typu prompt injection czy jailbreaki, a ich pierwszą reakcją jest zabezpieczenie łańcucha dostaw AI. Zespoły Machine Learning napotykają poważne wyzwanie: działy bezpieczeństwa często całkowicie blokują dostęp do platform takich jak Hugging Face, co ogranicza wykorzystanie modeli open source. Z jednej strony brak dostępu do innowacyjnych rozwiązań może skutkować opóźnieniem w rozwoju, ale z drugiej strony obawy dotyczące potencjalnie szkodliwych modeli są w pełni uzasadnione.
Bezpieczeństwo łańcucha dostaw AI obejmuje praktyki i środki ochrony przedsiębiorstw oraz aplikacji na każdym etapie tworzenia i wdrażania AI. Obejmuje to zabezpieczenie stosów oprogramowania, danych treningowych oraz modeli zewnętrznych przed różnymi podatnościami, takimi jak luki w oprogramowaniu, błędy deserializacji, backdoory, czy ataki polegające na zatruciu danych i modeli.
1. Bezpieczeństwo oprogramowania
Bezpieczeństwo oprogramowania w kontekście łańcucha dostaw AI jest odpowiedzią na wyzwania w kilku kluczowych obszarach:
2. Bezpieczeństwo modeli
Modele AI niosą ze sobą unikalne zagrożenia bezpieczeństwa, w tym:
3. Bezpieczeństwo danych
Bezpieczeństwo danych w AI koncentruje się na:
Wyzwania związane z bezpieczeństwem łańcucha dostaw AI
Organizacje stoją więc przed wieloma trudnościami w zakresie ochrony łańcucha dostaw AI:
Ochrona Cisco Secure Endpoint dla AI
Cisco ogłosiło, że wszyscy klienci korzystający z rozwiązania Cisco Secure Endpoint automatycznie otrzymują ochronę przed złośliwymi składnikami AI pobieranymi z Hugging Face. Rozwiązanie zapewnia:
Ulepszone zabezpieczenia chronią przed pięcioma głównymi zagrożeniami:
Cisco nieustannie rozwija swoje rozwiązania w zakresie bezpieczeństwa AI. W ramach badań nad zagrożeniami dla AI, zespół Cisco AI Security Threat Research wdrożył zaawansowane narzędzia ochrony, w tym bazę AI Risk Database, opracowaną wspólnie z MITRE.
Bezpieczeństwo łańcucha dostaw AI to kluczowy element rozwoju nowoczesnych systemów. Organizacje nie muszą wybierać między bezpieczeństwem a innowacją – dzięki Cisco mogą korzystać z zaawansowanych modeli AI przy zachowaniu pełnej ochrony przed zagrożeniami.
Źródło: Cisco
Bezpieczeństwo łańcucha dostaw AI
Organizacje obawiają się różnych zagrożeń związanych z AI, takich jak ataki typu prompt injection czy jailbreaki, a ich pierwszą reakcją jest zabezpieczenie łańcucha dostaw AI. Zespoły Machine Learning napotykają poważne wyzwanie: działy bezpieczeństwa często całkowicie blokują dostęp do platform takich jak Hugging Face, co ogranicza wykorzystanie modeli open source. Z jednej strony brak dostępu do innowacyjnych rozwiązań może skutkować opóźnieniem w rozwoju, ale z drugiej strony obawy dotyczące potencjalnie szkodliwych modeli są w pełni uzasadnione.
Bezpieczeństwo łańcucha dostaw AI obejmuje praktyki i środki ochrony przedsiębiorstw oraz aplikacji na każdym etapie tworzenia i wdrażania AI. Obejmuje to zabezpieczenie stosów oprogramowania, danych treningowych oraz modeli zewnętrznych przed różnymi podatnościami, takimi jak luki w oprogramowaniu, błędy deserializacji, backdoory, czy ataki polegające na zatruciu danych i modeli.
Zabezpieczenie łańcucha dostaw AI to nie tylko konieczność techniczna – to fundament zaufania do technologii. Organizacje na całym świecie zdają sobie sprawę, że ochrona łańcucha dostaw ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia bezpieczeństwa zarówno systemów AI, jak i tradycyjnych środowisk IT. W Cisco angażujemy się w wyznaczanie standardów w tej dziedzinie, dostarczając zaawansowane zabezpieczenia przeciwko nowym zagrożeniom. Dzięki temu mamy pewność, że wszelkie innowacje zostają wprowadzone zawsze w trosce o najwyższy poziom bezpieczeństwa – podkreśla Omar Santos, Distinguished Engineer w Cisco oraz współprzewodniczący Koalicji na rzecz Bezpiecznej AI.
Trzy filary bezpieczeństwa łańcucha dostaw AI1. Bezpieczeństwo oprogramowania
Bezpieczeństwo oprogramowania w kontekście łańcucha dostaw AI jest odpowiedzią na wyzwania w kilku kluczowych obszarach:
- luki w bibliotekach oprogramowania, które mogą narazić system na ataki,
- niezaufane repozytoria, w tym te złośliwie skonfigurowane na platformach takich jak Hugging Face,
- podatności w popularnych frameworkach AI, np. Langchain.
2. Bezpieczeństwo modeli
Modele AI niosą ze sobą unikalne zagrożenia bezpieczeństwa, w tym:
- wbudowane w pliki modelu złośliwe oprogramowanie,
- zależności od bibliotek z wykrytymi podatnościami (np. zlib.decompress),
- ukryte backdoory w architekturze modeli, • modele, których zachowanie narusza polityki bezpieczeństwa organizacji.
3. Bezpieczeństwo danych
Bezpieczeństwo danych w AI koncentruje się na:
- możliwości zatruwania danych w procesie treningowym,
- odpowiedzialności za pochodzenie danych i modeli,
- zagadnieniach licencyjnych oraz zgodności modeli z regulacjami.
Wyzwania związane z bezpieczeństwem łańcucha dostaw AI
Organizacje stoją więc przed wieloma trudnościami w zakresie ochrony łańcucha dostaw AI:
- zespoły ds. bezpieczeństwa nie mogą polegać na ręcznym skanowaniu modeli,
- podatności modeli mogą narazić aplikacje na ataki, prowadząc do naruszeń bezpieczeństwa przedsiębiorstw,
- obecne procesy bezpieczeństwa często spowalniają innowacje i rozwój.
Otwarte repozytoria, takie jak Hugging Face, to spore wyzwanie, ponieważ musimy mieć dostęp do walidacji zasobów, nad którymi pracujemy, ale jednocześnie stanowią one niekontrolowany zbiór potencjalnie złośliwych treści. Dostęp jest strategiczną koniecznością, ale równie ważne jest blokowanie wykorzystania szkodliwych rozwiązań – zauważa Sarah Winslow, Dyrektor w PSEC Emerging Technologies & AI, Veradigm,
Ochrona Cisco Secure Endpoint dla AI
Cisco ogłosiło, że wszyscy klienci korzystający z rozwiązania Cisco Secure Endpoint automatycznie otrzymują ochronę przed złośliwymi składnikami AI pobieranymi z Hugging Face. Rozwiązanie zapewnia:
- automatyczne blokowanie znanych złośliwych plików przy operacjach odczytu/zapisu/modyfikacji,
- ochronę przed różnymi wektorami ataku, w tym pobraniami bezpośrednimi i dostawą przez kanały boczne (np. pliki ZIP w udostępnionych folderach),
- możliwość konfigurowania alertów lub kwarantanny.
Ulepszone zabezpieczenia chronią przed pięcioma głównymi zagrożeniami:
- Lukami umożliwiającymi wykonanie złośliwego kodu.
- Lukami umożliwiającymi wykonanie komend systemowych.
- Zagrożeniami związanymi z sieciami i zdalnym dostępem.
- Problemami z serializacją i deserializacją.
- Manipulacjami interfejsem użytkownika i interakcjami webowymi.
Cisco nieustannie rozwija swoje rozwiązania w zakresie bezpieczeństwa AI. W ramach badań nad zagrożeniami dla AI, zespół Cisco AI Security Threat Research wdrożył zaawansowane narzędzia ochrony, w tym bazę AI Risk Database, opracowaną wspólnie z MITRE.
Bezpieczeństwo łańcucha dostaw AI to kluczowy element rozwoju nowoczesnych systemów. Organizacje nie muszą wybierać między bezpieczeństwem a innowacją – dzięki Cisco mogą korzystać z zaawansowanych modeli AI przy zachowaniu pełnej ochrony przed zagrożeniami.
Źródło: Cisco
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
