Tag: ochrona danych

Kategorie
Bezpieczeństwo Internet

Zagrożenia ukryte w linkach: Jak nie dać się złapać?

Zagrożenia ukryte w linkach: Jak nie dać się złapać? To pytanie zadaje sobie każdy, kto choć raz otrzymał podejrzaną wiadomość tekstową lub e-mail od rzekomego kuriera czy banku. Mechanizm manipulacji jest tutaj wyjątkowo prosty, a zarazem skuteczny, ponieważ opiera się na ataku na nasze najsłabsze ogniwo: emocje i pośpiech. Cyberprzestępcy nie potrzebują zaawansowanej wiedzy o łamaniu haseł, jeśli sami podamy im dane na tacy, klikając w niepozorny odnośnik prowadzący do sfałszowanej strony logowania.

Zrozumienie technicznych aspektów phishingu wymaga spojrzenia poza samą treść komunikatu. Fałszywe adresy URL są konstruowane tak, aby na pierwszy rzut oka nie budzić podejrzeń.

Czytaj dalej „Zagrożenia ukryte w linkach: Jak nie dać się złapać?”

Kategorie
Bezpieczeństwo Biznes

Prywatne instancje AI: Jak chronić firmowe sekrety

Prywatne instancje AI: Jak chronić firmowe sekrety to temat, który stał się fundamentem nowoczesnej strategii bezpieczeństwa danych w przedsiębiorstwach operujących na dużej ilości wrażliwych informacji. W dobie powszechnego dostępu do publicznych czatbotów, wiele organizacji nieświadomie wystawia swój kapitał intelektualny na ryzyko, karmiąc ogólnodostępne algorytmy kodem źródłowym, strategiami marketingowymi czy dokumentacją projektową. Mechanizm działania publicznych modeli językowych opiera się na ciągłym uczeniu, co w praktyce oznacza, że dane wprowadzone przez pracownika mogą pojawić się w odpowiedziach generowanych dla użytkowników spoza danej firmy. Rozwiązaniem tego problemu jest budowa infrastruktury odseparowanej od publicznych zasobów, gdzie pełna kontrola nad przepływem bajtów pozostaje w rękach wewnętrznych działów IT i bezpieczeństwa.

Kluczem do zrozumienia różnicy między rozwiązaniem publicznym a prywatnym jest lokalizacja danych. Publiczne modele AI działają w infrastrukturze dostawcy, co wymusza przesyłanie informacji poza firmowy firewall. Nawet jeśli dostawca deklaruje anonimizację danych, ryzyko przypadkowego wycieku lub ataku na infrastrukturę pośrednika pozostaje wysokie.

Czytaj dalej „Prywatne instancje AI: Jak chronić firmowe sekrety”