Nowe metody ataku na ChatGPT i Gemini – jak obejść zabezpieczenia?

Wstęp: AI pod lupą – czy ChatGPT i Gemini są naprawdę bezpieczne?

Ostatnie lata to prawdziwy bum na narzędzia oparte na sztucznej inteligencji. Bez przesady można chyba stwierdzić, że takie chatboty jak ChatGPT czy Gemini masowo zagościły w naszej codzienności – od szybkiego sprawdzania wiedzy na przerwie po rozpisywanie strategii sprzedażowych na spotkaniach z klientem. W czasach, gdy „AI” wpisała się już w nasz sposób pracy i nauki, wielu z nas zakłada, iż korzysta z rozwiązań mniej więcej tak samo bezpiecznych, jak dobrze poprowadzony bankomat. No cóż, naukowcy pokazali właśnie pewien kruczek, który wywraca te przekonania do góry nogami.

Jako osoba długo związana z wdrożeniami rozwiązań AI w biznesie, mam na co dzień kontakt z tym, jak te narzędzia funkcjonują pod maską. Wiem, jak wiele energii firmy wkładają w zabezpieczanie modeli oraz filtrów treści. Jednak przecież nie da się ukryć, że „kreatywność” niektórych użytkowników i badaczy bywa, delikatnie mówiąc, wyzwaniem nawet dla najwięcej obiecujących systemów.

Jak wygląda nowy rodzaj ataku na AI? Przełomowe odkrycie naukowców

Ostatnie badania pokazują, że systemy takie jak ChatGPT czy Gemini nadal bywają „niewinne” wobec nietypowych taktyk omijania zabezpieczeń. Jeszcze do niedawna typowe próby obchodzenia zabezpieczeń AI polegały na eksperymentowaniu z wieloma wersjami poleceń tekstowych – najczęściej sprowadzało się to do „przypadkowego” omijania filtrów czy przemycania zabronionych słów w dziwaczny sposób.

Najnowsze odkrycia wskazują, że można znacznie subtelniej manipulować językiem, kontekstem lub formą polecenia. W efekcie chatboty zaczynają „gubić się” w swoich zabezpieczeniach, pozostawiając pole dla wyciągania informacji, które teoretycznie powinny być zablokowane.

Manipulacja kontekstem: nowe pole do popisu dla atakujących

O ile wcześniejsze ataki przypominały próbę „przechytrzenia” systemu tępym narzędziem, obecnie coraz częściej badacze stosują rozwiązania:

• Zmiana kontekstu rozmowy – pytania nie są zadawane wprost, ale umieszczane w metaforach, opowieściach czy powiązaniach kulturowych.
• Zamaskowane polecenia – teksty wyglądające niewinnie, których prawdziwą intencję AI „rozpoznaje” dopiero na etapie generowania odpowiedzi, często przełamując swoje filtry.
• Tworzenie nietypowych sytuacji – symulowanie rozbudowanego dialogu, w którym odpowiedź AI zostaje „oszukana” przez kontekst lub kolejność wątków.
• Niekonwencjonalna składnia – stosowanie myślników, przerywników, emotikonek czy nawet kodowania znaków.

Te metody czasami bardziej przypominają zabawę w kotka i myszkę niż prostą próbę złamania barier. W praktyce dla osób technicznych, takich jak ja czy moi znajomi z branży, to sygnał, że „koszula bliższa ciału”. Jasne, wygoda jest, ale trzeba mieć z tyłu głowy, że zawsze może znaleźć się ktoś, kto postanowi obejść system dla zabawy czy nie do końca uczciwych celów.

Praktyczne skutki dla użytkowników ChatGPT i Gemini

Większość z nas korzysta z AI jak z „ekspresu do informacji” – podaję prompt, dostaję odpowiedź i lecę dalej. Jeżeli jednak pojawiają się nowe metody omijania zabezpieczeń, wbudowane narzędzia mogą zacząć „przeciekać”, nawet jeśli tego nie zauważasz.

Czy powinieneś się martwić, korzystając z chatbotów AI?

Jeżeli używasz ChatGPT czy Gemini wyłącznie do prostych czynności, zagrożenie wydaje się marginalne. Myślę tu o typowym wyszukiwaniu wiedzy, wspomaganiu pracy czy żartobliwych rozmowach – tu AI raczej nie zrobi krzywdy, nawet jeśli ktoś próbowałby coś „przemycić”.

Problemy zaczynają się wtedy, gdy:

• Jesteś odpowiedzialny za wdrożenie AI w firmie lub szkole i masz na głowie poufne dane.
• Twój chatbot jest zintegrowany z danymi klientów, systemem zamówień albo obsługą wniosków.
• Zależy ci na zgodności z RODO lub branżowymi przepisami.
• AI występuje jako rzecznik marki lub obsługi klienta i wizerunek firmy jest dla ciebie cenny.

W takich przypadkach nie wystarczy już, że „AI jest generalnie bezpieczne”. Trzeba dmuchać na zimne, bo łatwo można „wyjść na swoje” i popaść w tarapaty przez nieuwagę.

Techniczne niuanse nowych rodzajów ataku – jak AI daje się nabrać?

Sam nieraz podczas testowania AI spotkałem się z sytuacją, gdy model nagle „puścił” treść ewidentnie niepasującą do polityki platformy. Od razu przypomniało mi się przysłowie „człowiek uczy się całe życie, a i tak głupi umrze” – w świecie AI pasuje jak ulał.

Nowe typy ataków polegają często na wykorzystaniu zjawisk takich jak:

• Prompt injection – sztuczka polegająca na wstrzyknięciu polecenia w taki sposób, by AI „pomieszała” zadania użytkownika z instrukcjami modelu wytrenowanego przez firmę.
• Meta-kontekst – AI jest zachęcana do rozważania alternatywnych rzeczywistości, symulowania rozmów, pisania „fikcyjnych historii”, a dopiero potem wydobywa się z niej interesujące szczegóły.
• Obfuskacja językowa – słowa podzielone spacjami, zamienione na symbole lub synonimy, mieszanie kodu z tekstem.

Innymi słowy: obecny poziom AI to taka sprytna maszyna, ale potrafi wpaść w pułapki przygotowane przez ludzi, którzy mają zacięcie detektywa i trochę wolnego czasu.

Reakcje twórców AI – jak długo trwa łatanie dziur?

Firmy, które stoją za popularnymi chatbotami, starają się grać w otwarte karty – reagują na zgłoszenia, aktualizują zabezpieczenia i „łatki”, poprawiają modele. Jednak nie ukrywajmy: to swoisty wyścig na pomysły pomiędzy twórcami AI a tymi, którzy chcą obejść system.

O tym, jak wygląda reakcja twórców, z mojego doświadczenia mogę powiedzieć tyle: firmy często stawiają na reakcję na zgłoszenia, bo przewidzenie wszystkich nietypowych przypadków po prostu się nie da. W praktyce:

• Zespół bezpieczeństwa monitoruje fora, media społecznościowe i specjalistyczne platformy, gdzie pojawiają się nowe techniki ataków.
• Regularnie wdrażane są poprawki (patches) i aktualizacje modeli.
• Rośnie liczba tzw. „bug bounty” – przedsiębiorstwa nagradzają finansowo za wykrycie luk, zachęcając do zgłaszania problemów zamiast ich wykorzystywania.

To niestety nie rozwiązuje problemu raz na zawsze. Jak to w polskim powiedzeniu – „co głowa, to rozum”, a obie strony tej „zabawy” są coraz lepiej przygotowane.

Rola automatyzacji biznesowych – Make.com, n8n i bezpieczeństwo

Automatyzacje biznesowe, które wdrażam lub doradzam moim klientom, coraz częściej opierają się o zewnętrzne API – w tym te oferowane przez ChatGPT i Gemini. W narzędziach takich jak Make.com czy n8n można w kilka chwil zbudować przepływ danych wywołujący AI i pobierający odpowiedzi, które potem trafiają do systemu CRM, sklepu czy raportu.

Pozostają jednak pewne niuanse techniczne, nad którymi warto się pochylić.

Typowe wyzwania bezpieczeństwa przy integracjach AI z narzędziami automatyzującymi

Z mojej praktyki najczęściej spotykam się z sytuacjami, w których:

• Integracja nie filtruje wcale odpowiedzi AI, tylko „łyka” wszystko jak leci – co by nie wygenerowało, trafi do klienta, CRM lub nawet publicznego raportu.
• Brak kontroli wersji API, przez co „łatki” wprowadzone przez dostawcę AI nie docierają do automatyzacji i system korzysta z przestarzałych zabezpieczeń.
• Systemy biznesowe mają zablokowane logi lub monitoring, więc ewentualny „wyciek informacji” wychodzi na jaw stanowczo za późno.
• Ktoś przypadkiem zintegrował AI z workflow, który przetwarza dane osobowe lub finanse – często bez sporządzenia kompletnej analizy ryzyka.

Tutaj polecam gorąco:

• Stały audyt używanych automatyzacji, w tym przegląd logów i wersji API.
• Filtrowanie odpowiedzi AI pod kątem fraz zabronionych czy typów danych, zanim trafią do dalszych narzędzi.
• Weryfikowanie scenariuszy „co jeśli” – bo lepiej dmuchać na zimne niż potem ganiać się po sądach.

Nie ma drugiego dna: w świecie automatyzacji AI i bezpieczeństwo muszą iść ramię w ramię, bo jeden nietrafiony prompt potrafi rozłożyć na łopatki najbardziej zaawansowany przepływ danych.

AI a ochrona danych osobowych i poufności – wyzwanie dla firm i instytucji

Wdrażając AI we wnętrzu firmy albo instytucji publicznej, odpowiedzialność za bezpieczeństwo nie kończy się na zakupie abonamentu czy kliknięciu „zgadzam się” pod regulaminem. Zgodność z RODO czy lokalnymi regulacjami branżowymi stawia poprzeczkę znacznie wyżej. Tutaj już nie wystarczy mieć „nadzieję”, że AI się nie pomyli.

Z własnej praktyki wiem, że:

• Nierzadko modele AI gromadzą dane do analizy i uczenia – nie zawsze jest jasne, jakie dokładnie dane „uciekają” poza nasz system.
• Pracownicy – nawet nieświadomie – mogą przesyłać do AI treści wrażliwe, które nie powinny znaleźć się poza zamkniętą siecią.
• Brak szczegółowych logów utrudnia śledztwo, jeśli okaże się, że coś „nie zagrało” i poufne dane „wypłynęły”.
• Brak regularnych szkoleń pracowników powoduje, że rutynowo „klikają co popadnie”, a potem firma płaci frycowe.

Pewna anegdota z życia: kiedyś podczas rozmowy z klientem usłyszałem, że „to tylko chatbot, tam i tak nikt nie zagląda” – tydzień później AI wypluło w raporcie firmy dane, których nie powinno mieć nawet w swojej pamięci krótkoterminowej. Oj, było grubo… Dobrze, że obyło się bez poważnych konsekwencji, ale nauka na przyszłość – nie zostawia się AI „samej sobie” nawet na chwilę.

Perspektywa rozwoju AI i wyzwań związanych z bezpieczeństwem

Patrząc z perspektywy kilku lat pracy w branży, odnoszę wrażenie, że każdy rok to nowy rozdział w „wyścigu zbrojeń” między twórcami zabezpieczeń a osobami szukającymi luk.

Co zauważam na własnym podwórku i wśród kolegów „po fachu”:

• Automatyczne systemy bezpieczeństwa – coraz częściej oparte są na oddzielnej AI pilnującej, by główny chatbot nie był „wyprowadzony na manowce”.
• Rozwijane algorytmy analizy kontekstu – modele uczą się rozpoznawać nie tylko zakazane słowa, ale także zależności i niuanse w języku.
• Ręczne testowanie i raporty od użytkowników – właśnie tu społeczność odgrywa rolę nieocenioną, bo nikt nie wymyśli tylu podchwytliwych promptów, co prawdziwi ludzie z fantazją.
• Błyskawiczne wdrażanie poprawek – czas reakcji skraca się z miesięcy do dni, a czasem nawet godzin, gdy ktoś wykryje poważną lukę.
• Szczegółowe logowanie i monitoring – w narzędziach biznesowych coraz częściej pojawiają się moduły wczesnego ostrzegania i analizy anomalii.

Nie można zapomnieć o jednym: każda nowa funkcja w AI to potencjalny „punkt wejścia” dla kogoś, kto ma nie do końca czyste intencje. Z drugiej strony – sami użytkownicy muszą mieć świadomość, jak „podstępna” bywa czasem AI. Wszystko można obejść, jeśli po drugiej stronie stoi wystarczająco uparty człowiek.

Zalecenia praktyczne – jak zabezpieczyć automatyzacje AI w środowisku biznesowym?

Patrząc na mnogość scenariuszy możliwych ataków i omijania zabezpieczeń, polecam kilka konkretnych zasad, które wdrażam u siebie oraz doradzam klientom:

1. Regularny audyt wdrożeń AI – nie czekaj, aż coś się wysypie. Lepiej przejrzeć logi i konfiguracje raz na kwartał niż potem płacić za prawników.
2. Szczegółowe rozdzielenie uprawnień – każde narzędzie AI powinno mieć dostęp wyłącznie do minimum danych potrzebnych do działania.
3. Szkolenia dla pracowników – niech każdy wie, czym jest „prompt injection” albo jak wygląda niebezpieczny przypadek użycia AI w automatyzacji.
4. Dodatkowe filtry i walidacje – przed przekazaniem odpowiedzi AI do klienta czy bazy danych, wprowadzaj punkty kontrolne filtrujące niedozwoloną treść lub dane.
5. Stały monitoring przepływu odpowiedzi – w razie podejrzanych działań, system powinien sam blokować dalszy transfer danych i zgłaszać problem administratorowi.
6. Zgłaszanie nietypowych lub podejrzanych przypadków – zarówno do producenta AI, jak i wewnętrznego działu IT.

Mały protip: w Make.com czy n8n zawsze warto ustawić „checkpoints”, czyli punkty kontroli, zamiast polegać tylko na automatycznym przepływie.

Ciekawostki i anegdoty – jak w praktyce wygląda obchodzenie zabezpieczeń AI?

Nie mogę nie wspomnieć o kilku zabawnych „smaczkach” z praktyki. Oto kilka przykładów scenariuszy, w których bezpieczeństwo AI pokazało swoje słabości w nieoczywisty, czasem wręcz komiczny sposób:

• Jeden z użytkowników odkrył, że wystarczy napisać prompt, w którym „udajesz, że jesteś profesorem na uniwersytecie” i prosisz AI o odpowiedź w formie „fikcyjnego eseju do recenzji”. Chatbot potrafił wtedy wygenerować fragmenty tekstu niezgodne z polityką platformy.
• Ktoś inny posłużył się „meta-dialogiem”: rozmowa wyglądała na przyjacielską pogawędkę, w której osoba A uczy osobę B, jak „w teorii” złamać zasady… i AI wypluwało instrukcje, których normalnie nigdy by nie wygenerowało.
• Kolejna sytuacja dotyczyła znanej firmy z branży finansów – chatbot zintegrowany z systemem zamówień przyjął prompt, w którym klient „prosił o analizę frazy pod kątem ukrytego znaczenia”. AI wygenerowało błędne odpowiedzi, ujawniając nadmiar danych z poprzednich zapytań.

Człowiek czy AI, wpadki każdemu mogą się przytrafić – dlatego lepiej zapobiegać, niż potem martwić się skutkami.

Narzędzia do testowania bezpieczeństwa AI – jak samodzielnie ocenić ryzyko?

Jeśli podobnie jak ja, masz duszę eksperymentatora, polecam wypróbować popularne metody testowania bezpieczeństwa narzędzi AI:

• Stosowanie promptów testowych z zamaskowanymi instrukcjami.
• Analizowanie historii konwersacji w celu znalezienia anomalii w odpowiedziach.
• Przeglądanie logów automatyzacji w Make.com/n8n pod kątem powtarzających się podejrzanych wzorców.
• Wykorzystanie open source’owych narzędzi do audytów bezpieczeństwa AI – czasem wystarczy podstawowy skrypt, by znaleźć słabe punkty.

Niemniej jednak każdy taki test warto przeprowadzać w odizolowanym środowisku – lepiej nie wystawiać do publicznej sieci „otwartego” chatbota, nawet jeśli to tylko test.

Co dalej – perspektywy rozwoju i bezpieczeństwa chatbotów AI

Obserwując branżę oraz własne wdrożenia w Marketing-Ekspercki, widzę, że:

• Modele AI stają się coraz „sprytniejsze”, ale też bardziej złożone, przez co nie zawsze łatwo przewidzieć skutki uboczne nowych funkcji.
• Proces łatania dziur trwa nieustannie, a tempo rozwoju społeczności „prompt hackerów” nie słabnie.
• Zainteresowanie automatyzacją oraz integracją AI z biznesem rośnie lawinowo, a wraz z nim rośnie zapotrzebowanie na ekspertów od bezpieczeństwa takich systemów.
• Polskie przedsiębiorstwa zaczynają zwracać większą uwagę na aspekty prawne i etyczne wdrożeń AI – to krok w dobrą stronę, choć czasem wymuszony doświadczeniami „po fakcie”.

Jestem przekonany, że kolejne miesiące przyniosą zarówno nowe możliwości, jak i nowe wyzwania. Nie ma róży bez kolców: wygoda i potencjał AI są ogromne, jednak leczenie skutków błędów bywa kosztowne finansowo i reputacyjnie.

Podsumowanie – czy jest sposób na bezpieczną pracę z AI?

Na koniec chciałbym podkreślić, jak ogromną rolę odgrywa zdrowy rozsądek w korzystaniu z narzędzi AI. Jeśli miałbym udzielić jednej, kluczowej rady – nie lekceważ testowania i monitorowania, nawet jeśli wszystko działa „jak złoto”. Automaty, nawet najlepsze, wciąż bywają „dziurawe”, a konkurencja nie śpi.

Za każdym razem, kiedy integruję rozwiązania AI u swoich klientów, zwracam uwagę, by wdrożenie było skalowalne, ale zarazem stale poddawane rewizji. Coś, co dziś działa, za tydzień może już stanowić poważne ryzyko.

Oto moje najważniejsze wskazówki:

• Bądź na bieżąco z nowymi technikami ataków.
• Nie dawaj AI pełnego dostępu do wrażliwych danych.
• Wprowadzaj wielowarstwowe filtry i walidacje w automatyzacjach.
• Stawiaj na ciągły rozwój wiedzy zespołu – szkolenia powinny być częścią rutyny.
• Nie bój się zgłaszać nawet najdrobniejszych anomalii ekspertom lub producentowi AI.

Jak mawiają, przezorny zawsze ubezpieczony – w świecie AI to powiedzenie nabiera szczególnej mocy. Trzeba wyjść na swoje, zamiast potem martwić się, kto „przechytrzył maszynę”.

Wobec dynamicznych zmian i pomysłowości „prompt hackerów” jedno jest pewne – bezpieczeństwo AI to nie sprint, lecz maraton. Lepiej być przygotowanym na dłuższą metę niż stawiać wszystko na jedną kartę.

Znając naturę AI, końca wyścigu między ochroną a kreatywnością użytkowników raczej nie zobaczymy szybko. Ale przynajmniej możemy grać z głową i sprytem, mając z tyłu głowy, że najlepiej pilnowany ogród też czasem potrzebuje nowej furtki.

Źródło: https://www.ppe.pl/news/374475/chatgpt-i-gemini-podatne-na-nowy-rodzaj-ataku-naukowcy-pokazali-jak-obejsc-zabezpieczenia-ai.html