Artykuł: „Niewidzialne zagrożenie” w świecie AI – dlaczego piaskownica już nie wystarcza?

Wyobraź sobie, że otwierasz zupełnie zwyczajny dokument Worda. Na pierwszy rzut oka – nic podejrzanego: kilka stron tekstu, wykresy, może jakaś tabela. Klikasz „Otwórz” i spokojnie wracasz do pracy, nieświadomy, że właśnie zaprosiłeś intruza do swojego cyfrowego świata.

Nie ma wirusa, który próbuje zainstalować złośliwe oprogramowanie. Nie ma podejrzanego linku ani załącznika. A jednak coś zaczyna się dziać. Twój system AI zaczyna odpowiadać dziwnie, zdradza informacje, których nie powinien znać, albo wykonuje nieautoryzowane działania. Jak to możliwe?

Witamy w erze niewidzialnych ataków na sztuczną inteligencję.

Nowa twarz cyberzagrożeń: ataki, których nie widać

W ostatnich miesiącach eksperci ds. bezpieczeństwa obserwują gwałtowny wzrost liczby ataków na systemy oparte o duże modele językowe (LLM). Ale to już nie jest klasyczne „złośliwe oprogramowanie”. Zamiast wirusów czy trojanów pojawiła się nowa broń: prompt injection – ukryte instrukcje tekstowe, które system AI odczytuje jako „nasze” polecenia.

Te „podszepty” mogą kryć się wszędzie: w dokumentach PDF, arkuszach Excela, stylach CSS, a nawet w metadanych plików. Dla człowieka są niewidoczne – mogą być zapisane w ukrytych znakach Unicode albo schowane w komentarzach. Ale AI je widzi. I co gorsza – słucha.

Jak działa ten scenariusz?

Historia wygląda zazwyczaj tak:

1. Cyberprzestępca wprowadza do pliku starannie ukryte instrukcje.
2. Twój model AI analizuje ten plik, traktując treść jak zwykły tekst.
3. Nieświadomie wykonuje polecenia: modyfikuje odpowiedzi, ujawnia poufne dane albo inicjuje działania, których nikt nie zlecał.

To nie jest „atak na system”. To manipulacja jego logiką. A to czyni ją wyjątkowo trudną do wykrycia.

Sandbox – potężne, ale ślepe narzędzie

W świecie cyberbezpieczeństwa od lat polegamy na piaskownicach (ang. sandbox), które analizują potencjalnie groźne pliki poprzez ich wykonanie lub otwarcie wykonalnych elementów. Blokują ich dostęp do zasobów systemu jeśli coś odkryją.
Problem w tym, że prompt injection nie jest kodem. To po prostu tekst. Sandbox nie ma pojęcia, że coś jest nie tak – bo z technicznego punktu widzenia plik wygląda zupełnie normalnie – po prostu plik z tekstem. Dodatkowo nadmieńmy Sandbox analizuje pliki te które, trafiają do nas najczęściej mailem.

Efekt? AI działa w pełni legalnie, ale pod wpływem wrogich instrukcji (z preparowanego pliku) może np. wysłać dane na zewnątrz lub całkowicie zmienić swoje zachowanie.

To tak, jakbyśmy zamknęli złodzieja w pokoju i pozwolili mu przekonać ochroniarza, że ma otworzyć drzwi – i to zgodnie z procedurami.

Co możemy zrobić?

Ochrona systemów AI wymaga nowego podejścia. Eksperci są zgodni: klasyczne narzędzia to za mało. Potrzebujemy nowej linii obrony, skoncentrowanej nie na kodzie, ale na treści.

 Skuteczne metody obrony:

• Skanowanie zawartości dokumentów pod kątem ukrytych znaków, sekwencji i nietypowych struktur językowych.
• Warstwowa analiza plików – nie tylko treści, ale także formatowania i metadanych.
• Ścisła separacja kontekstu – AI nie powinno łączyć danych z różnych źródeł bez walidacji.
• Monitorowanie zachowań modelu – każde nietypowe działanie to sygnał alarmowy.

 Dlaczego to takie ważne?

Prompt injection to nie tylko ryzyko wycieku danych. To realne zagrożenie dla zaufania do sztucznej inteligencji. Jeśli AI może zostać zmanipulowane przez niewidzialny tekst w pliku, oznacza to, że przyszłość oparta na LLM – od asystentów biurowych po autonomiczne systemy – stoi przed poważnym wyzwaniem.

Nie bez powodu podatność tego typu odkryto nawet w popularnych rozwiązaniach, takich jak Microsoft 365 Copilot (CVE-2025-32711).

Nowy paradygmat cyberbezpieczeństwa

Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa przypomina nam, że zagrożenia ewoluują szybciej niż nasze nawyki. Sandbox był (i nadal jest) ważnym elementem obrony, ale w epoce AI musi zostać uzupełniony o nowe warstwy bezpieczeństwa – analizę semantyczną, filtrowanie treści i kontrolę kontekstu.

Bo dziś nie chodzi już o to, co znajduje się w kodzie. Chodzi o to, co AI „słyszy” – i komu decyduje się zaufać.

Podsumowanie:
„Niewidzialne” infekcje w plikach to nie science fiction – to rzeczywistość, z którą mierzą się organizacje na całym świecie. Ochrona przed nimi wymaga nie tylko technologii, ale też zmiany myślenia: z reaktywnej obrony na proaktywną analizę i kontrolę.

W świecie, gdzie każda linijka tekstu może być poleceniem, czujność staje się naszym najważniejszym firewallem.

Kontakt - Atende