Bezpieczeństwo pracy z AI: jak chronić dane wrażliwe podczas używania modeli LLM

Wprowadzenie do dużych modeli językowych i ich zastosowań w organizacjach

Duże modele językowe (LLM, z ang. Large Language Models) to zaawansowane systemy oparte na sztucznej inteligencji, które potrafią generować, interpretować i analizować tekst w sposób zbliżony do ludzkiego. Dzięki ogromnemu zbiorowi danych, na którym zostały wytrenowane, są w stanie rozumieć kontekst językowy, udzielać odpowiedzi, podsumowywać dokumenty, tłumaczyć teksty, a także wspierać procesy decyzyjne w organizacjach.

W ostatnich latach LLM zyskały ogromną popularność w sektorze biznesowym, administracyjnym oraz naukowym. Ich zastosowania obejmują między innymi:

• automatyzację obsługi klienta (np. chatboty i asystenci głosowi),
• wsparcie w tworzeniu treści marketingowych i technicznych,
• analizę dużych zbiorów danych tekstowych (np. dokumentacji, raportów, opinii klientów),
• pomoc w programowaniu poprzez generowanie lub uzupełnianie kodu,
• wspomaganie procesów badawczo-rozwojowych poprzez szybsze wyszukiwanie i analizę informacji.

Organizacje inwestują w integrację LLM z istniejącymi systemami, aby zwiększyć efektywność operacyjną, usprawnić komunikację wewnętrzną oraz poprawić jakość usług świadczonych klientom. O ile jednak korzyści z zastosowania tych technologii są znaczące, to ich wykorzystanie wiąże się również z istotnymi wyzwaniami – szczególnie w kontekście bezpieczeństwa danych i ochrony informacji wrażliwych.

Potencjalne zagrożenia związane z udostępnianiem danych wrażliwych

Wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM) w środowisku organizacyjnym niesie ze sobą szereg wyzwań związanych z bezpieczeństwem informacji. Chociaż te modele oferują szerokie możliwości usprawnienia procesów, ich stosowanie może prowadzić do niezamierzonego ujawnienia danych wrażliwych, co wiąże się z poważnymi konsekwencjami prawnymi i reputacyjnymi. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Jednym z głównych zagrożeń jest przesyłanie danych poufnych do zewnętrznych systemów, które mogą być obsługiwane przez dostawców trzecich. Przesyłając treści do publicznych interfejsów LLM, użytkownicy mogą nieświadomie udostępnić informacje objęte tajemnicą służbową, dane osobowe klientów, informacje finansowe lub szczegóły dotyczące projektów i strategii firmy.

Kolejnym ryzykiem jest brak kontroli nad tym, jak dane są przetwarzane i przechowywane. W wielu przypadkach organizacje nie mają wglądu w to, czy dane wprowadzone do modelu są tymczasowe, czy też wykorzystywane do dalszego trenowania modelu, co może prowadzić do ich nieautoryzowanego ponownego wykorzystania.

Dodatkowo, modele LLM mogą generować odpowiedzi zawierające informacje z wcześniejszych zapytań innych użytkowników, jeśli nie są odpowiednio odizolowane lub zabezpieczone. Pojawia się również ryzyko, że dane wprowadzone do modelu mogą zostać odtworzone lub wycieknięte w wyniku ataków typu prompt injection lub innych technik inżynierii odwrotnej.

Nie można także pominąć czynnika ludzkiego – niewiedza użytkowników o zagrożeniach często prowadzi do nieświadomego dzielenia się newralgicznymi informacjami z modelem, traktowanym jako bezpieczne narzędzie do codziennej pracy. Brak jasnych wytycznych i polityk organizacyjnych dodatkowo zwiększa ryzyko naruszeń prywatności.

Świadomość tych zagrożeń jest kluczowym krokiem do zapewnienia bezpiecznego korzystania z LLM w organizacjach i stanowi fundament budowania odpowiednich procedur ochrony danych.

Anonimizacja i pseudonimizacja danych – dobre praktyki

W kontekście bezpieczeństwa pracy z dużymi modelami językowymi (LLM), ochronę danych wrażliwych należy traktować priorytetowo. Dwie kluczowe techniki umożliwiające minimalizowanie ryzyka naruszenia prywatności to anonimizacja oraz pseudonimizacja. Ich właściwe zastosowanie pozwala organizacjom korzystać z LLM bez narażania integralności i poufności danych osobowych.

Anonimizacja polega na trwałym usunięciu identyfikatorów osobistych w taki sposób, że nie jest możliwe odtworzenie tożsamości osoby, której dane dotyczą. Jest to proces nieodwracalny. Pseudonimizacja z kolei oznacza zastąpienie identyfikatorów danymi pośrednimi (np. losowymi identyfikatorami), które mogą być powiązane z pierwotną tożsamością tylko przy użyciu dodatkowych informacji przechowywanych oddzielnie i chronionych.

W praktyce warto stosować podejście mieszane, w którym dane są anonimizowane lub pseudonimizowane w zależności od kontekstu użycia i potrzeb analitycznych. Dla przykładu, przed przesłaniem danych do modelu LLM można usunąć lub zamienić:

• Imiona i nazwiska na inicjały lub identyfikatory (np. Użytkownik_123)
• Adresy e-mail na losowe ciągi znaków
• Numery identyfikacyjne (PESEL, NIP) na zanonimizowane placeholdery
• Adresy fizyczne na regiony lub kody pocztowe

Przykład prostego narzędzia pseudonimizującego dane w Pythonie:

import hashlib

def pseudonymize(value):
    return hashlib.sha256(value.encode()).hexdigest()

email = "jan.kowalski@example.com"
print(pseudonymize(email))

Dobre praktyki obejmują również dokumentowanie procesów anonimizacji, testowanie skuteczności usunięcia danych identyfikujących oraz ograniczanie dostępu do danych źródłowych. Już na etapie przygotowania danych warto planować, w jaki sposób informacje będą przekształcane przed ich użyciem w systemach AI. Osoby zainteresowane pogłębieniem wiedzy w tym zakresie mogą skorzystać z Kursu Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models.

Polityki prywatności i regulacje dotyczące korzystania z LLM

Wraz z rosnącym wykorzystaniem dużych modeli językowych (LLM) w środowisku biznesowym rośnie również znaczenie przepisów dotyczących ochrony danych oraz rozwijania wewnętrznych polityk prywatności. Organizacje muszą odpowiednio dostosować swoje działania do obowiązujących regulacji prawnych oraz wdrożyć procedury kontrolujące sposób wykorzystywania LLM, szczególnie w kontekście danych wrażliwych i poufnych. W Cognity omawiamy to zagadnienie zarówno od strony technicznej, jak i praktycznej – zgodnie z realiami pracy uczestników.

Regulacje prawne a wykorzystanie LLM

Zastosowanie LLM w firmach podlega wielu przepisom dotyczącym ochrony prywatności i danych osobowych. Oto kluczowe regulacje, które mają bezpośredni wpływ na sposób korzystania z tych technologii:

• RODO (GDPR) – obowiązujące w Unii Europejskiej rozporządzenie dotyczące ochrony danych osobowych. Podkreśla m.in. zasadę minimalizacji danych, prawo do bycia zapomnianym oraz obowiązek informowania o przetwarzaniu danych.
• Ustawa o ochronie danych osobowych (Polska) – krajowe rozwinięcie RODO, wskazujące na konkretne obowiązki administratorów danych w Polsce.
• AI Act (projekt UE) – planowane rozporządzenie dotyczące systemów sztucznej inteligencji, które klasyfikuje zastosowania AI według poziomu ryzyka i nakłada różne wymogi na ich stosowanie.
• HIPAA (dla podmiotów medycznych w USA) – reguluje sposób przetwarzania danych zdrowotnych, co jest istotne przy używaniu LLM w medycynie.

Polityki prywatności w organizacjach

Obok regulacji prawnych, firmy powinny wdrażać wewnętrzne polityki prywatności regulujące wykorzystanie LLM. Oto podstawowe elementy takich polityk:

• Zakres dopuszczalnych danych wejściowych – określenie, jakie dane mogą być wprowadzane do modelu (np. zakaz wprowadzania danych osobowych czy informacji poufnych).
• Zasady logowania i audytu – monitorowanie aktywności użytkowników korzystających z LLM oraz rejestrowanie zapytań i odpowiedzi dla celów bezpieczeństwa.
• Wybór dostawcy i lokalizacja danych – uwzględnienie, czy model działa lokalnie, czy w chmurze, oraz gdzie fizycznie przechowywane są dane.
• Uprawnienia i dostęp – ustalanie, kto w organizacji może korzystać z LLM oraz jakie dane mogą być przetwarzane w ramach jego zastosowania.

Porównanie: Regulacje vs. polityki wewnętrzne

Efektywne wdrożenie polityk prywatności oraz przestrzeganie obowiązujących regulacji to kluczowe elementy zapewnienia bezpieczeństwa danych wrażliwych w kontekście użycia LLM. Nie tylko ograniczają ryzyko prawne, ale również budują zaufanie klientów i partnerów do organizacji wykorzystującej nowoczesne technologie.

Techniczne środki ochrony: lokalne instancje modeli i klasyfikatory poufności

W miarę jak organizacje coraz chętniej sięgają po duże modele językowe (LLM), rośnie potrzeba wdrażania technicznych środków zabezpieczających dane wrażliwe. Dwa z kluczowych podejść to uruchamianie lokalnych instancji modeli oraz stosowanie klasyfikatorów poufności w celu wykrywania i filtrowania informacji, które nie powinny trafić do modelu.

Lokalne instancje modeli

Uruchamianie LLM na infrastrukturze lokalnej (on-premise) lub w środowiskach prywatnych chmur pozwala organizacjom na zachowanie pełnej kontroli nad przesyłanymi danymi. Rozwiązanie to eliminuje ryzyko wycieku poufnych informacji do zewnętrznych dostawców usług chmurowych lub publicznych API.

Główne zalety lokalnych instancji to:

• brak przesyłania danych poza organizację,
• możliwość dostosowania modelu do potrzeb instytucji (fine-tuning),
• pełna kontrola nad procesem rejestrowania i logowania zapytań.

Przykładowo, popularne frameworki takie jak Hugging Face Transformers lub LLama.cpp umożliwiają uruchamianie modeli na własnym sprzęcie, przy zachowaniu względnej prostoty wdrożenia:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model/nazwa")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model/nazwa")

Klasyfikatory poufności

Drugim narzędziem są klasyfikatory poufnych treści, które analizują dane wejściowe przed przesłaniem ich do modelu w celu wykrycia potencjalnie wrażliwych informacji. Mogą one działać w czasie rzeczywistym i zostać zintegrowane z interfejsem użytkownika LLM, blokując lub anonimizując newralgiczne dane przed wysłaniem zapytania.

Typowe zastosowania klasyfikatorów to:

• identyfikacja numerów PESEL, danych finansowych czy informacji medycznych,
• oznaczanie i zakrywanie nazwisk oraz adresów,
• weryfikacja zgodności danych wejściowych z wewnętrznymi politykami bezpieczeństwa.

Porównanie lokalnych instancji i klasyfikatorów poufności

Oba podejścia mogą być stosowane komplementarnie – lokalne środowisko minimalizuje ryzyko wypływu danych, natomiast klasyfikatory działają jako zabezpieczenie pierwszej linii, niezależnie od metody wdrożenia LLM. Osoby zainteresowane pogłębieniem wiedzy i zastosowaniem tych rozwiązań w praktyce mogą rozważyć udział w Kursie RAG w praktyce – nowoczesne techniki wydobywania i generowania danych.

Szkolenia i podnoszenie świadomości pracowników

Bezpieczne korzystanie z dużych modeli językowych (LLM) w środowisku organizacyjnym wymaga nie tylko wdrożenia odpowiednich narzędzi technicznych i polityk, ale również zaangażowania zespołów poprzez edukację i budowanie świadomości. Pracownicy są często pierwszym ogniwem w łańcuchu odpowiedzialności za ochronę danych, dlatego to właśnie oni powinni być dobrze przygotowani do pracy z technologią LLM.

Dlaczego szkolenia są kluczowe?

Nawet najlepiej zaprojektowany system może zawieść, jeśli użytkownicy nie rozumieją zagrożeń związanych z nieodpowiednim korzystaniem z LLM. Szkolenia pomagają m.in.:

• rozpoznać, jakie dane można, a jakich nie wolno wprowadzać do modeli językowych,
• zrozumieć, jak działają mechanizmy anonimizacji i pseudonimizacji,
• wdrożyć dobre praktyki w codziennym korzystaniu z narzędzi opartych na AI,
• poznać obowiązujące regulacje prawne i wewnętrzne polityki firmy.

Formaty szkoleń

Szkolenia mogą przybierać różne formy, dostosowane do potrzeb i poziomu zaawansowania użytkowników:

Elementy skutecznego programu edukacyjnego

• Regularność: szkolenia powinny być aktualizowane i powtarzane cyklicznie w miarę rozwoju technologii i zmieniających się zagrożeń.
• Personalizacja: dostosowanie treści do ról i obowiązków konkretnych grup pracowników.
• Udział praktyczny: symulacje sytuacji ryzyka zwiększają zrozumienie i zapamiętywanie zagadnień.
• System ocen: testy wiedzy i certyfikaty pozwalają mierzyć skuteczność programu szkoleniowego.

Odpowiednio przeszkolony personel stanowi istotny filar w budowaniu kultury bezpieczeństwa wokół wykorzystania AI. W praktyce to właśnie ludzie — nie algorytmy — podejmują decyzje o tym, jakie dane trafiają do modelu, dlatego inwestycja w edukację przekłada się bezpośrednio na zmniejszenie ryzyka ujawnienia informacji poufnych.

Przykłady wdrożeń bezpiecznego korzystania z LLM w firmach

W ostatnich latach wiele organizacji zdecydowało się na integrację dużych modeli językowych (LLM) w swoich procesach biznesowych, przy jednoczesnym wdrożeniu procedur zapewniających ochronę danych wrażliwych. Przykłady te pokazują, że skuteczne i bezpieczne wykorzystanie AI w firmowym środowisku jest możliwe, o ile towarzyszy mu odpowiednia strategia zabezpieczeń.

• Sektor finansowy: Banki i instytucje płatnicze stosują lokalne instancje modeli LLM do obsługi zapytań wewnętrznych i przygotowywania dokumentów, eliminując ryzyko wycieku danych do zewnętrznych dostawców usług chmurowych.
• Opieka zdrowotna: Organizacje medyczne wykorzystują LLM do wspomagania analizy dokumentacji klinicznej i tworzenia raportów, przy jednoczesnym zastosowaniu technik anonimizacji danych pacjentów oraz rygorystycznych mechanizmów kontroli dostępu.
• Branża technologiczna: Firmy IT wdrażają modele językowe jako pomoc w kodowaniu i dokumentowaniu projektów, korzystając z systemów klasyfikacji informacji, które zapobiegają przypadkowemu udostępnieniu danych objętych tajemnicą handlową.
• Administracja publiczna: Niektóre instytucje rządowe testują zastosowanie LLM do automatyzacji korespondencji urzędowej i wsparcia w analizie przepisów prawnych, dbając przy tym o zgodność z lokalnymi regulacjami dotyczącymi ochrony informacji niejawnych.
• Sektor edukacyjny: Uniwersytety i szkoły wyższe wdrażają modele językowe jako narzędzia wspomagające proces nauczania i administrację, ustanawiając zasady bezpiecznego wprowadzania treści oraz ograniczając możliwość przetwarzania danych osobowych studentów.

Te przykłady pokazują, że niezależnie od branży, kluczowe jest wdrożenie odpowiednich środków technicznych i organizacyjnych, które pozwalają wykorzystać potencjał LLM, nie narażając przy tym danych wrażliwych na ryzyko.

Podsumowanie i zalecenia dla organizacji

Wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM) w środowisku biznesowym otwiera wiele możliwości – od automatyzacji obsługi klienta, przez wsparcie w analizie dokumentów, aż po generowanie treści marketingowych. Jednak wraz z rosnącą popularnością tych narzędzi pojawia się również potrzeba świadomego podejścia do kwestii bezpieczeństwa i ochrony danych wrażliwych.

Aby minimalizować ryzyko związane z nieautoryzowanym ujawnieniem informacji, organizacje powinny wdrożyć zestaw praktyk i procedur obejmujących zarówno aspekty techniczne, jak i organizacyjne.

• Ocena ryzyka: Przed rozpoczęciem korzystania z LLM należy przeanalizować, jakie dane mają być przetwarzane i czy zawierają informacje poufne lub wrażliwe.
• Ustanowienie polityk bezpieczeństwa: Jasne wytyczne dotyczące tego, kto i w jaki sposób może korzystać z modeli językowych w organizacji to podstawa bezpiecznego wdrożenia.
• Ograniczanie dostępu: Tylko upoważnieni pracownicy powinni mieć możliwość pracy z systemami wykorzystującymi LLM, szczególnie w kontekście danych wewnętrznych.
• Szkolenia pracowników: Edukacja zespołów na temat potencjalnych zagrożeń oraz bezpiecznego korzystania z AI jest równie istotna, co zabezpieczenia techniczne.
• Monitorowanie i audyt: Regularne przeglądy działań związanych z korzystaniem z modeli językowych pomagają wykrywać ewentualne naruszenia i usprawniać procedury ochrony danych.

Świadome, odpowiedzialne podejście do pracy z LLM pozwala firmom czerpać korzyści z nowoczesnych technologii bez narażania bezpieczeństwa informacji. Inwestycja w bezpieczeństwo danych to nie tylko kwestia zgodności z regulacjami, ale także budowania zaufania klientów i partnerów biznesowych. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Power Query dla analityków – jak optymalizować transformacje danych 18 sierpnia 2025

Najczęstsze błędy w prezentacjach biznesowych i jak think-cell pomaga ich uniknąć 16 sierpnia 2025