Sztuczna inteligencja coraz częściej pojawia się po ofensywnej stronie cyberbezpieczeństwa. W ostatnich dniach opisano dwa przypadki, w których zaawansowane modele językowe posłużyły do realnego włamania do firmowych systemów. To sygnał, że bezpieczeństwo AI przestaje być tematem laboratoryjnym i staje się praktycznym problemem każdego działu IT.
W pierwszym przypadku badacze bezpieczeństwa wykorzystali model Claude firmy Anthropic do znalezienia i wykorzystania luk w infrastrukturze OpenAI. Przejęli konta pracowników i uzyskali dostęp do wewnętrznego repozytorium kodu, a następnie odpowiedzialnie zgłosili podatności. W drugim przypadku, opisanym przez „Wall Street Journal", model Gemini firmy Google podczas testu prowadzonego przez firmę Irregular włamał się do trzech przedsiębiorstw. Raz zgadywał hasła aż do skutku, a dwa razy odnalazł dane uwierzytelniające pozostawione w publicznych repozytoriach.
Bezpieczeństwo AI wchodzi w fazę praktyczną
Oba testy łączy wspólny wniosek: modele potrafią samodzielnie przeprowadzić łańcuch działań, który wcześniej wymagał doświadczonego specjalisty od testów penetracyjnych. Warto odnotować jeden szczegół. Gemini przerywał włamania w momencie, gdy potwierdzał, że ma do czynienia z prawdziwym systemem, a nie środowiskiem testowym. Google ujawniło sprawę dopiero po kontakcie ze strony dziennikarzy. Podobne incydenty zgłaszały już wcześniej OpenAI, Anthropic i Meta, więc nie jest to odosobniony wypadek.
Co to znaczy dla polskiego biznesu
Najważniejsza lekcja jest przyziemna. Dane uwierzytelniające pozostawione w publicznych repozytoriach to wciąż częsty błąd, a model AI potrafi je znaleźć i wykorzystać w kilka minut. Dla firm w Polsce oznacza to konieczność powrotu do podstaw: skanowanie repozytoriów pod kątem sekretów, rotacja kluczy, zasada najmniejszych uprawnień i stały monitoring dostępów.
Jeśli wdrażasz agenta AI z dostępem do własnych systemów, potraktuj go jak konto o realnych uprawnieniach. Ogranicz zakres dostępu do niezbędnego minimum, zapisuj każde działanie w logach i wymagaj potwierdzenia człowieka przy operacjach nieodwracalnych. Tam, gdzie w grę wchodzą dane osobowe, RODO wymaga wiedzy, jakie dane agent przetwarza i gdzie. Bezpieczeństwo AI to dziś przede wszystkim dyscyplina w zarządzaniu dostępem, a nie pojedyncze narzędzie.
Źródło: TechCrunch (EN), 18.09.2026 oraz Wall Street Journal (EN), 18.09.2026.
