| REKLAMA |
 |
Cyberprzestępcy mogą zmienić niewielki odsetek zdjęć, by wyglądały na należące do innej kategorii, co może zmylić model AI. Taki atak często pozostaje niezauważony, dopóki system AI nie zostanie wdrożony w rzeczywistych warunkach, co czyni go szczególnie niebezpiecznym.
Zatrucie danych jest jak trucizna, która wnika do zdrowego systemu, zatruwając jego funkcjonalność. Zatrucie danych może również umożliwić atakującym przeprowadzenie ataków phishingowych. Scenariusz phishingowy może polegać na tym, że atakujący trują system AI obsługi klienta, aby bot skierował użytkowników na sztucznie stworzoną stronę phishingową kontrolowaną przez atakujących. Dodając integracje API, można stworzyć scenariusz, w którym atakujący mogą łatwo wykradać wszelkie dane, które użytkownik nieświadomie udostępni chatbotowi.
Zatrucie danych może pozwolić atakującym na wprowadzenie dezinformacji w celu zmiany zachowania modelu. Zatrucie danych treningowych używanych podczas tworzenia modelu LLM pozwala atakującym na modyfikowanie sposobu, w jaki model zachowuje się po wdrożeniu. Może to prowadzić do mniej przewidywalnego, bardziej podatnego na błędy modelu. Może to także skutkować generowaniem mowy nienawiści lub teorii spiskowych.
Rola sztucznej inteligencji w urządzeniach medycznych
Urządzenia medyczne wspomagane przez sztuczną inteligencję rewolucjonizują opiekę zdrowotną. Pomagają analizować dane z zawrotną prędkością, dostarczają analiz predykcyjnych i zwiększają możliwości monitorowania pacjentów. Jednak ta innowacja wiąże się z wyzwaniami. Zagrożenia cybernetyczne czają się w cieniu, gotowe wykorzystać luki w systemach.
Zatruwanie systemów sztucznej inteligencji, szczególnie w urządzeniach medycznych, oznacza to celowe wprowadzenie złośliwych danych do zestawu szkoleniowego. Cel? Zniekształcenie wyników AI, co prowadzi do błędnych decyzji, które mogą zagrażać bezpieczeństwu pacjentów. Wyobraźmy sobie system AI do analizy obrazów medycznych, który został wytrenowany na tysiącach zdjęć rentgenowskich. Jeśli atakujący wprowadzi zmodyfikowane obrazy, model może błędnie zinterpretować, jak wygląda zdrowe zdjęcie rentgenowskie. Może to wprowadzić w błąd lekarzy i prowadzić do poważnych zagrożeń zdrowotnych.
Integracja AI w urządzeniach medycznych umożliwia podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, co może znacząco poprawić wyniki leczenia pacjentów. Na przykład algorytmy AI mogą szybciej wykrywać nieprawidłowości w oznakach życiowych niż ludzie, co pozwala na natychmiastową interwencję medyczną. Jednak ta zależność od technologii budzi obawy dotyczące potencjalnych konsekwencji cyberataku.
Sztuczna inteligencja w urządzeniach medycznych w dużej mierze polega na danych, aby zapewnić dokładność diagnozy. Zatrucie tych danych może prowadzić do katastrofalnych wyników. Skutki takich ataków wykraczają poza błędny wynik badania. Mogą prowadzić do poważnych konsekwencji finansowych dla szpitali, utraty zaufania pacjentów do opieki zdrowotnej. W skrajnych przypadkach procedury ratujące życie mogą zostać opóźnione lub stać się nieskuteczne.
Ale skutki zatrucia danych nie ograniczają się tylko do bezpośredniej opieki nad pacjentem. Mogą również hamować rozwój technologii AI w medycynie. W miarę jak dostawcy usług medycznych stają się coraz bardziej zależni od AI w diagnostyce i rekomendacjach terapeutycznych, kilka głośnych niepowodzeń spowodowanych przez zatrucie danych może prowadzić do powszechnego sceptycyzmu wobec niezawodności systemów AI. Taki sceptycyzm może spowolnić integrację korzystnych technologii AI w opiece zdrowotnej, co ostatecznie pozbawi pacjentów innowacji, które mogłyby poprawić ich opiekę.
Zatrucie danych jest jak trucizna, która wnika do zdrowego systemu, zatruwając jego funkcjonalność. Zatrucie danych może również umożliwić atakującym przeprowadzenie ataków phishingowych. Scenariusz phishingowy może polegać na tym, że atakujący trują system AI obsługi klienta, aby bot skierował użytkowników na sztucznie stworzoną stronę phishingową kontrolowaną przez atakujących. Dodając integracje API, można stworzyć scenariusz, w którym atakujący mogą łatwo wykradać wszelkie dane, które użytkownik nieświadomie udostępni chatbotowi.
Zatrucie danych może pozwolić atakującym na wprowadzenie dezinformacji w celu zmiany zachowania modelu. Zatrucie danych treningowych używanych podczas tworzenia modelu LLM pozwala atakującym na modyfikowanie sposobu, w jaki model zachowuje się po wdrożeniu. Może to prowadzić do mniej przewidywalnego, bardziej podatnego na błędy modelu. Może to także skutkować generowaniem mowy nienawiści lub teorii spiskowych.
Rola sztucznej inteligencji w urządzeniach medycznych
Urządzenia medyczne wspomagane przez sztuczną inteligencję rewolucjonizują opiekę zdrowotną. Pomagają analizować dane z zawrotną prędkością, dostarczają analiz predykcyjnych i zwiększają możliwości monitorowania pacjentów. Jednak ta innowacja wiąże się z wyzwaniami. Zagrożenia cybernetyczne czają się w cieniu, gotowe wykorzystać luki w systemach.
Zatruwanie systemów sztucznej inteligencji, szczególnie w urządzeniach medycznych, oznacza to celowe wprowadzenie złośliwych danych do zestawu szkoleniowego. Cel? Zniekształcenie wyników AI, co prowadzi do błędnych decyzji, które mogą zagrażać bezpieczeństwu pacjentów. Wyobraźmy sobie system AI do analizy obrazów medycznych, który został wytrenowany na tysiącach zdjęć rentgenowskich. Jeśli atakujący wprowadzi zmodyfikowane obrazy, model może błędnie zinterpretować, jak wygląda zdrowe zdjęcie rentgenowskie. Może to wprowadzić w błąd lekarzy i prowadzić do poważnych zagrożeń zdrowotnych.
Integracja AI w urządzeniach medycznych umożliwia podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, co może znacząco poprawić wyniki leczenia pacjentów. Na przykład algorytmy AI mogą szybciej wykrywać nieprawidłowości w oznakach życiowych niż ludzie, co pozwala na natychmiastową interwencję medyczną. Jednak ta zależność od technologii budzi obawy dotyczące potencjalnych konsekwencji cyberataku.
Sztuczna inteligencja w urządzeniach medycznych w dużej mierze polega na danych, aby zapewnić dokładność diagnozy. Zatrucie tych danych może prowadzić do katastrofalnych wyników. Skutki takich ataków wykraczają poza błędny wynik badania. Mogą prowadzić do poważnych konsekwencji finansowych dla szpitali, utraty zaufania pacjentów do opieki zdrowotnej. W skrajnych przypadkach procedury ratujące życie mogą zostać opóźnione lub stać się nieskuteczne.
Ale skutki zatrucia danych nie ograniczają się tylko do bezpośredniej opieki nad pacjentem. Mogą również hamować rozwój technologii AI w medycynie. W miarę jak dostawcy usług medycznych stają się coraz bardziej zależni od AI w diagnostyce i rekomendacjach terapeutycznych, kilka głośnych niepowodzeń spowodowanych przez zatrucie danych może prowadzić do powszechnego sceptycyzmu wobec niezawodności systemów AI. Taki sceptycyzm może spowolnić integrację korzystnych technologii AI w opiece zdrowotnej, co ostatecznie pozbawi pacjentów innowacji, które mogłyby poprawić ich opiekę.
Walka z zatruciem danych to nie tylko kwestia ochrony pojedynczych pacjentów; chodzi o zabezpieczenie przyszłości samej technologii medycznej – podkreślają eksperci firmy Check Point podczas konferencji CPX 2025 w Wiedniu.
Najnowsze wiadomości
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.
Jak wycisnąć 100% z Microsoft 365 – sprawdzone rozwiązania
Współczesne organizacje, które integrują swoje systemy ERP czy CRM z Microsoft 365, coraz częściej… / Czytaj więcej
Polska lokalizacja autorstwa IT.integro z certyfikatem zgodności z Ustawą o Rachunkowości
Aplikacja lokalizacyjna dla Dynamics 365 Business Central opracowana przez IT.integro - Polish Loca… / Czytaj więcej
IBM Power11 wyznacza nowe standardy w zakresie infrastruktury IT dla przedsiębiorstw
IBM zaprezentował nową generację serwerów IBM® Power®. Serwery IBM Power11 zostały przeprojektowane… / Czytaj więcej
Nowy model co rok? Fani elektroniki już jej nie kupują, tylko wynajmują
Po co kupować, skoro jutro pojawi się nowszy model? Z takiego założenia wychodzi coraz więcej konsu… / Czytaj więcej
Według najnowszego badania Slack, codzienne korzystanie z AI wzrosło o 233%
Z najnowszego raportu Slack Workforce Index wynika, że wykorzystanie sztucznej inteligencji wśród p… / Czytaj więcej
AI napędza polski przemysł
Sztuczna inteligencja przestaje być wizją przyszłości, a staje się jednym z kluczowych czynników ws… / Czytaj więcej
