Nowe szkolenie Cyberbezpieczeństwo AI – jak bezpiecznie wdrażać GenAI i chronić dane w organizacji

Poznaj nowe szkolenie Cyberbezpieczeństwo AI – dla kogo jest i jakie problemy rozwiązuje

Kurs Cyberbezpieczeństwo AI – Security Lab: bezpieczna AI w organizacji, ochrona danych i odpowiedzialne wykorzystanie narzędzi GenAI to szkolenie dla firm i specjalistów, którzy chcą korzystać z generatywnej AI świadomie, bez narażania danych, procesów i reputacji organizacji. Kurs będzie przydatny osobom pracującym z dokumentami, analizą, komunikacją, systemami firmowymi i automatyzacją, a także zespołom IT, bezpieczeństwa, compliance i menedżerom wdrażającym nowe narzędzia. Pomaga uporządkować podstawowe pojęcia, zrozumieć różnice między modelami publicznymi i prywatnymi oraz rozpoznać realne ryzyka, takie jak wycieki informacji, błędne rekomendacje AI, prompt injection czy niebezpieczne integracje. To praktyczny temat dla organizacji, które chcą rozwijać wykorzystanie GenAI odpowiedzialnie i bez kosztownych błędów.

Dlaczego bezpieczeństwo AI i odpowiedzialne korzystanie z GenAI stały się ważne w biznesie

Generatywna AI bardzo szybko weszła do codziennej pracy firm. Pomaga tworzyć treści, analizować informacje, porządkować dokumenty i przyspieszać wiele zadań, ale jednocześnie otwiera nowy obszar ryzyka. Właśnie dlatego bezpieczeństwo AI i odpowiedzialne korzystanie z GenAI stały się dziś ważnym tematem dla biznesu, nie tylko dla działów IT.

• Pracownicy coraz częściej korzystają z narzędzi AI w komunikacji, analizie i automatyzacji, więc organizacja musi wiedzieć, jakie zasady obowiązują przy pracy z danymi.
• Publiczne modele AI, narzędzia firmowe i rozwiązania wdrażane lokalnie różnią się poziomem kontroli nad informacjami, integracjami i sposobem przetwarzania danych.
• Do narzędzi GenAI łatwo wkleić dane osobowe, finansowe, handlowe lub fragmenty dokumentacji wewnętrznej, co może prowadzić do nieświadomego ujawnienia informacji poufnych.
• AI bywa pomocna, ale potrafi też generować halucynacje, błędne podsumowania i nietrafne rekomendacje, a to przekłada się na realne ryzyko operacyjne i złe decyzje biznesowe.
• Cyberprzestępcy wykorzystują AI do tworzenia bardziej wiarygodnych wiadomości phishingowych, fałszywych dokumentów, deepfakeów i komunikatów manipulacyjnych.
• Nowe wektory ataków, takie jak prompt injection, jailbreak modeli czy nadużycia w agentach AI, pokazują, że bezpieczeństwo musi obejmować nie tylko użytkownika, ale też całe środowisko pracy.
• Integracje AI z pocztą, dokumentami, CRM, ERP i bazami wiedzy zwiększają wygodę, ale jednocześnie mogą stać się źródłem wycieków lub nieautoryzowanego dostępu do danych.
• W biznesie rośnie znaczenie zgodności z regulacjami, przejrzystości użycia AI i dokumentowania ryzyka, zwłaszcza gdy narzędzia wpływają na procesy, decyzje i obsługę klientów.
• Firmy potrzebują dziś nie tylko technologii, ale też wspólnego słownika pojęć, takich jak model AI, prompt, dane wejściowe, dane wyjściowe, model publiczny, model prywatny czy agenci AI.
• Odpowiedzialne korzystanie z GenAI pomaga połączyć korzyści z automatyzacji i oszczędności czasu z ochroną danych, reputacji firmy oraz jakości pracy.

Korzyści z nauki na praktycznych przykładach związanych z ochroną danych i wykorzystaniem AI

W kursie Kurs Cyberbezpieczeństwo AI – Security Lab: bezpieczna AI w organizacji, ochrona danych i odpowiedzialne wykorzystanie narzędzi GenAI duży nacisk położono na praktykę. Nauka na realnych sytuacjach z pracy pomaga szybciej zrozumieć, gdzie kończy się wygoda korzystania z AI, a zaczyna ryzyko dla danych, procesów i decyzji biznesowych.

• Uczestnik ćwiczy ocenę, jakie dane można przekazać do narzędzia AI, a jakich nie wolno wprowadzać do modeli publicznych.
• Na konkretnych przykładach uczy się rozpoznawać ryzykowne prompty, poprawiać je i tworzyć bezpieczne wersje do codziennej pracy.
• Analiza scenariuszy biznesowych pokazuje, jak unikać ujawnienia danych klientów, informacji finansowych, dokumentów wewnętrznych i innych treści poufnych.
• Praktyczne case studies pomagają lepiej zrozumieć zjawiska takie jak halucynacje AI, prompt injection, phishing wspierany przez AI czy wycieki przez integracje.
• Ćwiczenia uczą szybkiej weryfikacji odpowiedzi generowanych przez AI, dzięki czemu łatwiej ograniczyć błędne rekomendacje i nietrafione decyzje.
• Praca na przykładach z organizacji ułatwia przełożenie wiedzy na własne procedury, obieg dokumentów i zasady korzystania z narzędzi GenAI.
• Szkolenie pokazuje, kiedy warto skonsultować użycie AI z IT, bezpieczeństwem, DPO lub działem prawnym, zanim pojawi się realny problem.
• Taki sposób nauki przyspiesza wdrożenie nowych umiejętności, bo uczestnik po kursie ma gotowe schematy działania, listy kontrolne i lepsze nawyki pracy z AI.

Program szkolenia Cyberbezpieczeństwo AI – czego uczestnik nauczy się krok po kroku

1.Wprowadzenie do cyberbezpieczeństwa AI

• czym jest generatywna AI i jak zmienia sposób pracy organizacji,
• najczęściej wykorzystywane narzędzia AI w środowisku biznesowym,
• różnice między publicznymi modelami AI, narzędziami firmowymi i rozwiązaniami wdrażanymi lokalnie,
• dlaczego AI staje się nowym obszarem ryzyka dla organizacji,
• kluczowe pojęcia: model AI, prompt, dane wejściowe, dane wyjściowe, halucynacje, model publiczny, model prywatny, integracje, agenci AI,
• najważniejsze kategorie ryzyk: cyberbezpieczeństwo, dane poufne, własność intelektualna, zgodność regulacyjna, reputacja, błędne decyzje biznesowe.

2.Zagrożenia wynikające z wykorzystania narzędzi generatywnej AI

• najczęstsze zagrożenia związane z korzystaniem z AI w pracy zawodowej,
• wprowadzanie danych poufnych, osobowych, finansowych i biznesowych do narzędzi AI,
• ryzyko nieświadomego ujawnienia informacji objętych tajemnicą przedsiębiorstwa,
• halucynacje AI i błędne rekomendacje jako ryzyko operacyjne,
• fałszywe treści generowane przez AI: deepfake, phishing, fałszywe dokumenty, fałszywe instrukcje,
• automatyczne generowanie złośliwego kodu, wiadomości phishingowych i manipulacyjnych komunikatów,
• nadużycia związane z wykorzystaniem AI przez cyberprzestępców,
• ryzyka wynikające z korzystania z niezweryfikowanych narzędzi, rozszerzeń, chatbotów i integracji AI,
• przykłady incydentów i scenariuszy zagrożeń w organizacji.

3.Nowe wektory ataków związane z wykorzystaniem AI

• Prompt injection – czym jest i dlaczego stanowi zagrożenie,
• Jailbreak modeli AI i obchodzenie ograniczeń bezpieczeństwa,
• ataki na chatboty, agentów AI i systemy zintegrowane z danymi firmowymi,
• manipulowanie modelem przez odpowiednio przygotowane dane wejściowe,
• wycieki danych przez integracje AI z pocztą, dokumentami, CRM, ERP i bazami wiedzy,
• ataki z wykorzystaniem fałszywych poleceń, dokumentów i stron internetowych,
• ryzyko automatycznego wykonywania działań przez agentów AI bez wystarczającej kontroli człowieka,
• AI w phishingu, social engineeringu i atakach na użytkowników końcowych,
• jak rozpoznawać podejrzane działania i nietypowe odpowiedzi systemów AI.

4.Ochrona danych i informacji poufnych podczas pracy z AI

• jakie dane nie powinny być przekazywane do publicznych narzędzi AI,
• dane osobowe, dane klientów, dane finansowe, dokumentacja wewnętrzna, hasła, tokeny, kody źródłowe i umowy,
• klasyfikacja informacji przed użyciem narzędzia AI,
• zasady anonimizacji i pseudonimizacji danych,
• bezpieczne przygotowanie materiałów do analizy przez AI,
• praca z dokumentami firmowymi i załącznikami,
• ryzyko kopiowania treści z poczty, komunikatorów i systemów wewnętrznych,
• zasady korzystania z AI w pracy z danymi klientów i kontrahentów,
• odpowiedzialność użytkownika za dane przekazywane do modelu,
• praktyczna lista kontrolna: czy mogę użyć tych danych w narzędziu AI?

5.Higiena pracy z AI

• dobre praktyki codziennego korzystania z narzędzi AI,
• zasada ograniczonego zaufania do wyników generowanych przez AI,
• weryfikacja odpowiedzi, źródeł, obliczeń, rekomendacji i podsumowań,
• kiedy AI może wspierać pracę, a kiedy nie powinno zastępować decyzji człowieka,
• bezpieczne logowanie, konta firmowe, dostęp do narzędzi i kontrola uprawnień,
• korzystanie z zatwierdzonych narzędzi AI zamiast przypadkowych aplikacji internetowych,
• ryzyko używania prywatnych kont do celów służbowych,
• praca z AI w modelu „człowiek nadzoruje – AI wspiera”,
• ograniczanie danych wejściowych do niezbędnego minimum,
• dokumentowanie wykorzystania AI w zadaniach biznesowych.

6.Bezpieczne tworzenie i wykorzystywanie promptów

• czym jest prompt i jak wpływa na jakość oraz bezpieczeństwo odpowiedzi,
• elementy bezpiecznego promptu: cel, kontekst, ograniczenia, format odpowiedzi, wyłączenia,
• jak pisać prompty bez ujawniania danych wrażliwych i poufnych,
• bezpieczne zastępowanie danych rzeczywistych przykładami lub danymi fikcyjnymi,
• promptowanie z wykorzystaniem ról, procedur i zasad bezpieczeństwa,
• jak prosić AI o analizę bez przekazywania pełnych dokumentów,
• jak ograniczać ryzyko wygenerowania nieprawdziwych, niezgodnych lub ryzykownych treści,
• przykłady bezpiecznych i niebezpiecznych promptów,
• ćwiczenie: poprawianie ryzykownych promptów i tworzenie bezpiecznych wersji.

7.Identyfikacja ryzyk związanych z przekazywaniem danych do modeli AI

• jak ocenić ryzyko przed użyciem AI w konkretnym zadaniu,
• matryca ryzyka: rodzaj danych, cel przetwarzania, narzędzie, użytkownik, możliwe skutki,
• ryzyka dla danych osobowych i zgodności z RODO,
• ryzyka dla tajemnicy przedsiębiorstwa i przewagi konkurencyjnej,
• ryzyka dla bezpieczeństwa systemów IT,
• ryzyka reputacyjne i prawne,
• ryzyka związane z automatyzacją decyzji i rekomendacji,
• kiedy wymagana jest konsultacja z IT, bezpieczeństwem, DPO lub działem prawnym,
• ćwiczenie: ocena przypadków użycia AI pod kątem ryzyka.

8.AI Act i aspekty regulacyjne

• najważniejsze założenia AI Act,
• podejście oparte na ryzyku: systemy zakazane, wysokiego ryzyka, ograniczonego ryzyka i minimalnego ryzyka,
• rola organizacji jako użytkownika, wdrażającego lub dostawcy rozwiązań AI,
• obowiązki dostawców i podmiotów wdrażających systemy AI,
• AI literacy – obowiązek rozwijania kompetencji i świadomości AI w organizacji,
• wpływ AI Act na organizacje, działy IT, compliance, HR, bezpieczeństwo i zarządzanie danymi,
• przejrzystość wykorzystania AI i informowanie użytkowników o interakcji z systemami AI,
• znaczenie dokumentowania zastosowań AI, oceny ryzyka i nadzoru człowieka,
• relacja AI Act do RODO, cyberbezpieczeństwa, ochrony danych i wewnętrznych polityk organizacyjnych,
• praktyczne konsekwencje regulacji dla codziennego korzystania z narzędzi generatywnej AI.

9.Budowanie kultury AI w organizacji

• czym jest odpowiedzialna kultura korzystania z AI,
• rola pracowników, menedżerów, działu IT, bezpieczeństwa, HR i compliance,
• tworzenie zasad korzystania z narzędzi AI w organizacji,
• polityka AI: co powinna regulować i jak ją komunikować,
• standardy zatwierdzania narzędzi AI i integracji z systemami firmowymi,
• zasady korzystania z AI w komunikacji, analizie danych, tworzeniu treści i automatyzacji pracy,
• rozwój kompetencji AI w organizacji,
• budowanie świadomości ryzyk i dobrych praktyk,
• reagowanie na incydenty związane z AI,
• jak zachęcać do korzystania z AI bez obniżania poziomu bezpieczeństwa.

Zapisy na szkolenie Cyberbezpieczeństwo AI – aktualne terminy i rezerwacja miejsca

Kraków

02 gru

8 godzin lekcyjnych

4800 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

16 gru

8 godzin lekcyjnych

4800 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

23 gru

8 godzin lekcyjnych

4800 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

06 sty

8 godzin lekcyjnych

4800 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

20 sty

8 godzin lekcyjnych

4800 zł netto + VAT

Zapisz się

Praktyczne zastosowanie wiedzy o bezpiecznej AI i GenAI po szkoleniu

Po ukończeniu szkolenia uczestnik potrafi przełożyć zasady bezpiecznej AI na codzienną pracę z dokumentami, analizą informacji, komunikacją i automatyzacją zadań. Kurs pomaga nie tylko lepiej korzystać z narzędzi GenAI, ale przede wszystkim robić to w sposób zgodny z zasadami ochrony danych, wymaganiami organizacji i zdrowym podejściem do ryzyka.

• bezpieczniej przygotuje prompty i materiały do analizy, bez ujawniania danych poufnych, danych klientów, haseł, tokenów czy informacji objętych tajemnicą przedsiębiorstwa,
• szybciej oceni, czy dane zadanie można wykonać w publicznym narzędziu AI, czy lepiej użyć rozwiązania firmowego albo skonsultować temat z IT, bezpieczeństwem, DPO lub działem prawnym,
• sprawniej wychwyci ryzykowne sytuacje, takie jak halucynacje AI, podejrzane odpowiedzi, prompt injection, niebezpieczne integracje czy fałszywe treści generowane przez cyberprzestępców,
• lepiej wykorzysta AI do tworzenia podsumowań, analiz, treści roboczych i wsparcia operacyjnego, zachowując zasadę człowiek nadzoruje, AI wspiera,
• wdroży w codziennej pracy prostą higienę korzystania z AI, w tym ograniczanie danych wejściowych, weryfikację wyników i korzystanie z zatwierdzonych narzędzi,
• będzie umieć klasyfikować informacje przed użyciem modelu oraz stosować anonimizację i pseudonimizację tam, gdzie to potrzebne,
• łatwiej włączy wymagania AI Act, RODO i wewnętrznych polityk do realnych procesów biznesowych, zamiast traktować je wyłącznie jako teorię lub formalność.

Najczęstsze błędy w korzystaniu z AI i ochronie danych oraz jak szkolenie pomaga ich unikać

W wielu organizacjach problemem nie jest samo korzystanie z AI, ale brak jasnych zasad, oceny ryzyka i bezpiecznych nawyków. Kurs Cyberbezpieczeństwo AI – Security Lab: bezpieczna AI w organizacji, ochrona danych i odpowiedzialne wykorzystanie narzędzi GenAI pomaga uporządkować pracę z narzędziami GenAI tak, aby wspierały efektywność bez zwiększania ryzyka dla danych, procesów i decyzji biznesowych.

• Wklejanie do publicznych narzędzi danych poufnych – uczestnik uczy się rozpoznawać, jakich informacji nie wolno przekazywać do modelu oraz jak stosować klasyfikację, anonimizację i zasadę minimum danych.
• Korzystanie z przypadkowych aplikacji i rozszerzeń AI – szkolenie pokazuje, jak odróżniać narzędzia zatwierdzone od niezweryfikowanych rozwiązań i dlaczego ma to znaczenie dla bezpieczeństwa organizacji.
• Bezrefleksyjne zaufanie do odpowiedzi modelu – kurs uczy weryfikacji treści, wychwytywania halucynacji AI i sprawdzania rekomendacji zanim trafią do klienta, zespołu lub dokumentacji.
• Tworzenie ryzykownych promptów – uczestnicy poznają zasady pisania poleceń, które nie ujawniają danych wrażliwych i jednocześnie dają użyteczne, bardziej przewidywalne wyniki.
• Używanie prywatnych kont do zadań służbowych – szkolenie wyjaśnia, jak pracować na kontach firmowych, kontrolować dostęp i ograniczać ryzyko utraty kontroli nad danymi oraz historią pracy z AI.
• Brak oceny ryzyka przed użyciem AI w konkretnym zadaniu – kurs pokazuje prosty sposób analizowania celu, rodzaju danych, używanego narzędzia i możliwych skutków biznesowych lub prawnych.
• Pomijanie konsultacji z IT, bezpieczeństwem lub DPO – uczestnik dowiaduje się, kiedy samodzielne działanie wystarcza, a kiedy potrzebna jest konsultacja przed wdrożeniem narzędzia lub integracji.
• Traktowanie AI jako zamiennika człowieka – szkolenie wzmacnia model pracy, w którym człowiek nadzoruje, a AI wspiera, co ogranicza błędne decyzje i niekontrolowaną automatyzację.
• Brak dokumentowania użycia AI – kurs pokazuje, dlaczego warto opisywać zastosowania AI w procesach biznesowych i jak pomaga to w zgodności, audycie i budowaniu odpowiedzialnej kultury pracy.

Efekty po szkoleniu – co uczestnik będzie potrafić zrobić samodzielnie

Po ukończeniu Kurs Cyberbezpieczeństwo AI – Security Lab: bezpieczna AI w organizacji, ochrona danych i odpowiedzialne wykorzystanie narzędzi GenAI uczestnik będzie umiał korzystać z narzędzi AI w sposób bardziej świadomy, bezpieczny i zgodny z zasadami obowiązującymi w organizacji. To kurs, po którym łatwiej samodzielnie ocenić ryzyko, dobrać właściwe narzędzie i pracować z GenAI bez narażania danych, procesów oraz reputacji firmy.

• rozpozna różnice między publicznymi modelami AI, narzędziami firmowymi i rozwiązaniami wdrażanymi lokalnie,
• samodzielnie oceni, jakie dane można przekazać do narzędzia AI, a jakich nie należy używać,
• przygotuje bezpieczne prompty bez ujawniania informacji poufnych, danych klientów, kodów, umów czy danych osobowych,
• będzie potrafić wykrywać typowe zagrożenia związane z AI, takie jak halucynacje, prompt injection, jailbreak czy ryzykowne integracje,
• nauczy się weryfikować odpowiedzi generowane przez AI i odróżniać użyteczne wsparcie od błędnych rekomendacji,
• zastosuje w praktyce zasady minimalizacji danych, anonimizacji i bezpiecznej pracy z dokumentami firmowymi,
• oceni przypadki użycia AI pod kątem ryzyka dla bezpieczeństwa, zgodności, tajemnicy przedsiębiorstwa i procesów biznesowych,
• będzie wiedzieć, kiedy korzystać z AI samodzielnie, a kiedy włączyć do decyzji IT, bezpieczeństwo, DPO lub dział prawny,
• lepiej zrozumie wymagania związane z AI Act, AI literacy, RODO oraz wewnętrznymi politykami organizacji,
• wdroży w codziennej pracy model działania, w którym człowiek nadzoruje, a AI wspiera wykonanie zadania.