Bezpieczeństwo AI
Ochrona wrażliwych danych w erze narzędzi AI i GenAI
27 artykuły
Prewencja PII w czasie rzeczywistym oszczędza 2,2 mln dol.
IBM odnotował różnicę kosztów rzędu 2,2 mln dol. między prewencją a wykrywaniem. Oto rachunki, które sprawiają, że przechwytywanie PII w czasie rzeczywistym jest niezbędne dla zespołów bezpieczeństwa.
Art. 32 RODO: monitorowanie ekspozycji PII w narzędziach AI
Zespoły compliance w przedsiębiorstwach potrzebują wymiernych dowodów skuteczności kontroli PII w narzędziach AI. Sieciowy DLP nie obejmuje interakcji AI w przeglądarce.
Prewencja PII w czasie rzeczywistym dla wycieków danych AI
Gdy pracownik wpisuje nazwisko klienta w ChatGPT, dane natychmiast opuszczają kontrolę organizacji. Retroaktywny DLP nie cofnie tego zdarzenia.
RODO a AI w obsłudze klienta: niestandardowe identyfikatory
Wiadomości klientów do działu obsługi zawierają imiona i nazwiska, adresy e-mail ORAZ numery zamówień. Standardowe narzędzia PII usuwają adresy e-mail, ale pozostawiają numery zamówień niezmienione.
Czy Twoje narzędzie AI do ochrony prywatności kradnie Twoje dane?
67% rozszerzeń Chrome opartych na AI zbiera dane użytkowników. W grudniu 2025 r. 900 tys. użytkowników padło ofiarą rozszerzeń podszywających się pod narzędzia chroniące prywatność.
3,8 przypadkowych ujawnień danych osobowych dziennie w zespołach wsparcia
Każdy agent obsługi klienta używający ChatGPT wkleja wrażliwe dane średnio 3,8 razy dziennie. Dla 100-osobowego zespołu to 380 incydentów narażenia na naruszenie RODO każdego dnia.
Po incydencie z rozszerzeniem zainstalowanym przez 900 tys. użytkowników
W styczniu 2026 r. dwa złośliwe rozszerzenia Chrome zainstalowane przez ponad 900 tys. użytkowników co 30 minut eksportowały pełne rozmowy z ChatGPT i DeepSeek.
Dlaczego polityki firmowe nie powstrzymują wycieków danych przez ChatGPT
77% pracowników korporacyjnych kopiuje dane do zapytań chatbotów. Niemal 40% przesyłanych plików zawiera dane osobowe lub dane kart płatniczych. Proponowana aktualizacja zasad bezpieczeństwa HIPAA.
AI w przedsiębiorstwie: dostęp dla deweloperów bez ryzyka
Banki zakazały ChatGPT. Ich deweloperzy i tak używali go z domu. 27,4% wszystkich treści przekazywanych do korporacyjnych chatbotów AI zawiera dane wrażliwe (Zscaler).
Cursor i Claude bez wycieku kodu — jak to zrobić
Cursor domyślnie ładuje pliki .env do kontekstu AI. Firma z sektora finansowego straciła 12 milionów dolarów po tym, jak zastrzeżone algorytmy tradingowe trafiły do asystenta AI.
Polityka AI bez mechanizmów technicznych jest nieskuteczna
77% pracowników udostępnia wrażliwe dane służbowe narzędziom AI pomimo polityk zabraniających tego. Wykonawca rządowy wkleił dane wnioskodawców o pomoc powodziową FEMA do ChatGPT.
IDE kontra przeglądarka: bezpieczeństwo AI dla deweloperów
Deweloperzy korzystają z AI w dwóch środowiskach: IDE (Cursor, VS Code) i przeglądarce (Claude.ai, ChatGPT). Każde wymaga innych mechanizmów ochrony.
83% rozszerzeń AI nigdy nie jest audytowanych
83% rozszerzeń Chrome z szerokimi uprawnieniami nigdy nie przeszło audytu bezpieczeństwa (USENIX 2025). 45% pracowników korporacyjnych używa niezatwierdzonych rozszerzeń.
39 mln wycieków z GitHub: ryzyko kodowania z AI
67% programistów przypadkowo ujawniło sekrety w kodzie (GitGuardian 2025). W 2024 r. na GitHubie wyciekło 39 milionów sekretów — wzrost o 25% rok do roku.
Vibe coding i wycieki danych osobowych: zagrożenie, o którym nikt nie mówi
Kod generowany przez AI rzadko uwzględnia obsługę danych osobowych. 73% aplikacji tworzonych metodą vibe coding przetwarza wrażliwe dane bez anonimizacji. Oto, co powinni wiedzieć programiści.
Bezpieczeństwo serwerów MCP 2026: 8 000 wystawionych, 492 bez uwierzytelniania
Ponad 8 000 serwerów Model Context Protocol jest publicznie dostępnych. 492 nie ma żadnego uwierzytelniania. 36,7% jest podatnych na SSRF. Jak chronić dane osobowe w narzędziach MCP.
Przeglądarkowy DLP: blokowanie kontra anonimizacja – porównanie 2026
Dwa podejścia do przeglądarkowego DLP: blokowanie uniemożliwia przesyłanie danych osobowych do narzędzi AI; anonimizacja przekształca dane przed wysłaniem. Obiektywne porównanie.
Samsung trzykrotnie ujawnił kod źródłowy przez ChatGPT
Trzy oddzielne zespoły inżynierów Samsunga wkleiły zastrzeżony kod i poufne dane do ChatGPT w kwietniu 2023 roku. Każdy incydent ujawnił inny aspekt luki, która do dziś dotyczy przedsiębiorstw.
Zakazy AI w przedsiębiorstwach: wydajność kontra ryzyko
27,4% treści wprowadzanych do korporacyjnych chatbotów AI zawiera dane wrażliwe – wzrost o 156% rok do roku. Jednak 71,6% pracowników objętych zakazami AI i tak korzysta z tych narzędzi przez konta prywatne.
Bezpieczne rozszerzenia Chrome dla AI w 2026 roku
W styczniu 2026 roku dwa złośliwe rozszerzenia Chrome z ponad 900 000 użytkowników zostały przyłapane na eksfiltracji rozmów z ChatGPT i DeepSeek co 30 minut. Oto jak rozróżnić bezpieczne od niebezpiecznych.
Przeglądarkowy DLP dla ChatGPT, Claude i Gemini – przewodnik 2026
Tradycyjny korporacyjny DLP był budowany z myślą o transferach plików i poczcie e-mail, nie o chatbotach AI. Ten przewodnik omawia natywną przeglądarkową ochronę przed utratą danych w ChatGPT.
Wklej i zapomnij: dlaczego automatyczne podświetlanie bije szkolenia z compliance
62% pracowników korzystających z narzedzi AI do danych klientów „czasami” lub „często” zapomina usunąć dane osobowe przed wklejeniem. Dlaczego automatyczne podświetlanie eliminuje ten problem z procesem.
Zrzuty ekranu z danymi osobowymi: wycieki w narzędziach wewnętrznych
Slack, Teams, Jira i poczta elektroniczna regularnie otrzymują zrzuty ekranu zawierające dane osobowe klientów. To naruszenie kontroli dostępu omija wszystkie narzędzia DLP.
Dane osobowe w firmowym wiki: dane klientów w Confluence
Zespoły wsparcia dokumentują procesy za pomocą zrzutów ekranu kont klientów. Przez trzy lata daje to tysiące naruszeń zasady minimalizacji danych RODO w twoim systemie.
Asystenci AI do kodowania ujawniają produkcyjne dane osobowe
Fixtures testów jednostkowych z prawdziwymi danymi klientów. Pliki logów z danymi produkcyjnymi do debugowania. GitHub ujawnił wyciek 39 milionów sekretów w 2024 roku.
900 tys. Użytkowników Miało Skradzione Rozmowy z AI
Dwa złośliwe rozszerzenia Chrome ukradły rozmowy z ChatGPT od ponad 900 000 użytkowników. Jedno miało odznakę Google 'Featured'.
AI: Główny Kanał Wycieku Danych
77% pracowników wkleja poufne dane do narzędzi AI. GenAI odpowiada już za 32% wszystkich korporacyjnych wycieków danych. Dowiedz się, jak chronić swoją organizację.
Zacznij chronić swoje dane już dziś
285+ typów podmiotów, 48 języków, bezpieczeństwo klasy przedsiębiorstw w cenach startowych.
About this page
We update this page when our platform or the law changes.
Read our founder note for how we work.
Each change shows up in the timestamp at the top.
Related reading
We follow these rules
- GDPR (EU 2016/679).
- ISO/IEC 27001:2022.
- NIS2 (EU 2022/2555).
- HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).
Our promise
We do not sell your data.
We do not train models on your text.
We store your files in Germany.
You can delete your account at any time.
You own your work.
Where we run
Our company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.
Hetzner holds ISO 27001 certification.
All data stays in the EU.
Backups run every day.
Need help?
Email support@anonym.legal.
We reply within one business day.
How we test
We run a full check suite on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We track recall and precision on a labelled set.
Bad runs block the deploy.
What we never do
- We never sell your information to third parties.
- We never train models on what you upload.
- We never keep your work after you delete it.
- We never share keys with any outside firm.
- We never run ads inside the product.
Plans in plain words
We sell credits, not seats.
One credit covers one short job.
Long jobs use a few credits each.
You can top up at any time.
Unused credits roll over each month.
Read the plans page for current rates.
Who built this
A small team of engineers and lawyers built this.
We ship from Europe and work in the open.
Our founder note spells out why we started.
Where to start
- Open the web app and try a sample file.
- Learn how credits get counted.
- See current plans and limits.
- Meet the team behind the product.
How the parts fit
A browser add-on cleans text inside Chrome.
A Word plug-in handles drafts in Office.
A small desktop tool works on whole folders.
An agent protocol link feeds large models safely.
All four share one core engine and one rule set.
Words from our team
We started this work after a lunch about cookies.
One friend kept getting odd ads on her phone.
We asked why a court file leaked through a draft.
We sketched the first build on a napkin that week.
By month three we had a tiny demo for a friend.
She used it on her first case the next day.
Common questions we hear
Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.
Does it work on long files? Yes, in small chunks.
Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.
Does it run offline? The desktop build runs offline.
Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.
Will it learn from my work? No, we never train on inputs.
A short tour of the workflow
Upload a file or paste a snippet of prose.
Pick the entities you want gone from the draft.
Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.
Press run and watch the side panel show each hit.
Skim the result and tweak any rule that misfired.
Save the cleaned file or send it to a teammate.