Bezpieczeństwo OpenAI Codex: Jak chronić kod firmy?
Dowiedz się jak skonfigurować OpenAI Codex, by chronić kod firmy. Tryby sandbox, approval policy, OpenTelemetry i praktyczne scenariusze.
15 artykuly
Dowiedz się jak skonfigurować OpenAI Codex, by chronić kod firmy. Tryby sandbox, approval policy, OpenTelemetry i praktyczne scenariusze.
Dowiedz się jak skonfigurować uprawnienia w Claude Code. Tryby plan/acceptEdits, reguły allow/deny, wzorce Bash i bezpieczna praca z AI.
Prompt injection, data poisoning, AI Act — poznaj nowe zagrożenia AI i praktyczny framework bezpieczeństwa. Checklist + incident response playbook.
Prompt injection to atak, na który Twój agent AI prawdopodobnie nie jest gotowy. Jak działa, przykłady z życia i praktyczne metody obrony.
Wybór modelu AI to nie tylko wydajność i koszt — to decyzja bezpieczeństwa. Porównanie GPT-4, Claude, Gemini pod kątem odporności na ataki.
Defense in Depth dla agentów AI: wielowarstwowe zabezpieczenia, walidacja I/O, monitoring i architektura odporna na prompt injection.
Twój agent AI ma dostęp do danych klientów, czyta formularze kontaktowe i może wysyłać odpowiedzi? Poznaj trzy warunki, które czynią go wektorem ataku.
Zanim wdrożysz agenta AI, zadaj te 5 pytań. Odpowiedzi powiedzą ci wszystko o poziomie bezpieczeństwa rozwiązania.
Prompt injection to fundamentalne zagrożenie dla AI w firmie. Czym jest, jak działa i dlaczego każdy system z LLM jest potencjalnie podatny?
Twój AI analizuje dokumenty od kontrahentów? Mogą zawierać ukryte instrukcje. Jak bezpiecznie przetwarzać zewnętrzne pliki bez ryzyka prompt injection?
Jak zbudować agenta AI, który nie stanie się wektorem ataku? Trzy warstwy ochrony: izolacja, minimalne uprawnienia i ludzki nadzór.
Dodanie drugiego modelu AI do sprawdzania pierwszego brzmi logicznie. Problem? Te same podatności dotyczą też strażnika. Oto dlaczego to nie działa.
Pełna automatyzacja brzmi świetnie — dopóki agent nie wyśle klientowi czegoś, czego nie powinien. Kiedy automatyzować, a kiedy zostawić człowiekowi?
Computer-Use i Browser-Use Agents to nowa kategoria ryzyka. Badania VPI-Bench pokazują podatność do 100%. Jak chronić agentów AI z dostępem do ekranu?
Jak wdrożyć OpenClaw dla zespołu 10-50 osób. Gateway, multi-agent, uprawnienia, kanały. Plan wdrożenia w 7 dni + case study software house.