Raport Check Point „2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation” ostrzega, że bezpieczeństwo przedsiębiorstw pozostaje w tyle za wdrażaniem AI

Adopcja sztucznej inteligencji przyspiesza szybciej niż zespoły bezpieczeństwa mogą się dostosować, według nowego raportu „2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation” przygotowanego przez Check Point i Cybersecurity Insiders. Raport twierdzi, że największym problemem, z którym borykają się organizacje, nie jest już to, czy przyjmują AI, ale czy ich architektura bezpieczeństwa może poradzić sobie ze skalą, szybkością i autonomią, jaką systemy AI wprowadzają do środowisk produkcyjnych.

Wyniki sugerują, że wiele przedsiębiorstw wkracza w niebezpieczny okres przejściowy. Asystenci AI, copiloci, autonomiczni agenci oraz przepływy pracy sterowane przez maszyny są szybko wdrażane w operacje biznesowe, jednak kontrola nad nimi pozostaje fragmentaryczna. Tradycyjne architektury bezpieczeństwa zostały zaprojektowane wokół przewidywalnego zachowania ludzi, stabilnych aplikacji i wyraźnie określonych granic sieci. Systemy AI zmieniają wszystkie te elementy jednocześnie.

AI już przeniknęło do produkcji

Jednym z najbardziej wyraźnych wniosków z raportu jest to, że eksperymenty z AI są w dużej mierze zakończone. Około 70% organizacji, które wzięły udział w badaniu, stwierdziło, że już teraz uruchamiają obciążenia generatywnej AI w środowiskach produkcyjnych, podczas gdy 64% zgłosiło, że mają agentów AI we wdrożeniach pilotażowych lub produkcyjnych.

To, że AI przeniknęło do produkcji, ma znaczenie, ponieważ agenci AI nie są już ograniczeni do generowania tekstu lub podsumowywania informacji. Coraz częściej łączą się z aplikacjami przedsiębiorstw, API, wewnętrznymi bazami danych i systemami obsługi operacji. W niektórych przypadkach organizacje nadają tym systemom nawet uprzywilejowany dostęp do podstawowej infrastruktury.

Raport zauważa, że 12% organizacji już udzieliło agentom AI uprzywilejowanego dostępu do krytycznych systemów. To tworzy zupełnie inny rodzaj problemu związanego z cyberbezpieczeństwem. Zespoły bezpieczeństwa nie zarządzają już tylko interakcjami pracowników z narzędziami AI, takimi jak ChatGPT lub Gemini. Zmuszone są teraz do zarządzania autonomicznymi systemami, które mogą podejmować działania w środowiskach produkcyjnych.

Według raportu, 83% respondentów stwierdziło, że zabezpieczenie aplikacji generatywnej AI jest trudniejsze niż ochrona tradycyjnych środowisk oprogramowania.

Incydenty bezpieczeństwa są już powszechne

Wyniki ankiety sugerują, że problemy związane z bezpieczeństwem AI nie są już teoretyczne. Ponad połowa organizacji, które wzięły udział w badaniu, zgłosiła co najmniej jeden potwierdzony incydent związany z AI, podczas gdy kolejne 24% podejrzewały incydenty, ale nie miały wystarczającej widoczności, aby je potwierdzić.

To oznacza, że 78% organizacji albo wie, że doświadczyły incydentów związanych z AI, albo nie może ich z pewnością wykluczyć.

Rodzaje incydentów są bardzo różnorodne. Niektóre dotyczą nieautoryzowanego użycia zewnętrznych narzędzi AI przez pracowników, często określanych jako „shadow AI”. Inne dotyczą wycieku wrażliwych danych przez systemy AI lub ataków phishingowych i deepfake wygenerowanych przez AI.

Raport podkreśla, że ruch AI coraz bardziej przypomina legalną aktywność przedsiębiorstwa, co znacznie utrudnia wykrywanie. Wywołania API, żądania modelu i połączenia wychodzące z usługami AI mogą wyglądać normalnie na poziomie sieci, chyba że systemy inspekcji są w stanie analizować zachowanie samej interakcji.

To tworzy środowisko, w którym złośliwe działania mogą zmieszać się z legalnym użyciem AI.

51-punktowa luka w bezpieczeństwie AI

Być może najbardziej uderzającą statystyką w raporcie jest to, co badacze określają jako „51-punktową lukę gotowości”.

Chociaż 77% organizacji stwierdziło, że zmieniło swoją ogólną strategię bezpieczeństwa w odpowiedzi na adopcję AI, tylko 26% uważa, że ich obecna architektura bezpieczeństwa jest naprawdę przygotowana do obsługi obciążeń napędzanych przez AI bez znaczącej przebudowy.

Raport twierdzi, że ta rozbieżność wyjaśnia, dlaczego organizacje nadal doświadczają nieskuteczności zasad, luk w zarządzaniu i problemów z widocznością, pomimo zwiększonych inwestycji i uwagi ze strony kierownictwa.

W wielu środowiskach obciążenia AI przechodzą między usługami chmurowymi, aplikacjami SaaS, infrastrukturą prywatną, API i zdalnymi punktami końcowymi. Istniejące mechanizmy kontroli bezpieczeństwa często tracą spójność na tych granicach.

Badacze twierdzą, że organizacje coraz bardziej potrzebują zunifikowanych architektur bezpieczeństwa, które mogą stosować spójne polityki w środowiskach hybrydowych, zamiast polegać na odrębnych, niezależnie działających narzędziach.

Widoczność aktywności AI pozostaje ekstremalnie ograniczona

Raport wielokrotnie podkreśla, że wiele organizacji nadal nie ma podstawowej widoczności w swoich środowiskach AI.

Tylko 5% respondentów stwierdziło, że mają pełną widoczność tego, które narzędzia AI są używane przez pracowników, w jaki sposób są dostępne i gdzie płyną wrażliwe dane, gdy wchodzą do systemów AI.

Podobny procent stwierdził, że mogą niezawodnie odróżnić legalną aktywność AI od podejrzanej lub nieautoryzowanej.

To tworzy istotne luki w widoczności operacyjnej. Asystenci AI działający w przeglądarce mogą pozostawić niewiele dowodów na poziomie punktu końcowego, podczas gdy interakcje AI oparte na API mogą ominąć tradycyjne systemy wykrywania SaaS całkowicie. Agenci AI działający pod kontami usług mogą również wyglądać nieodróżnialnie od normalnego automatycznego zachowania systemu.

Bez specyficznej telemetrii i monitorowania AI wiele organizacji próbuje zabezpieczyć środowiska, których w pełni nie mogą obserwować.

Istniejąca infrastruktura nie została zaprojektowana dla ruchu AI

Raport twierdzi również, że AI fundamentalnie zmienia wzorce ruchu w przedsiębiorstwach.

Organizacje zgłosiły dramatyczny wzrost ruchu opartego na API, przepływów komunikacji między użytkownikami a systemami AI, ruchu wschód-zachód wewnątrz centrów danych oraz żądań wychodzących do zewnętrznych usług AI.

Te zmiany obciążają istniejące narzędzia bezpieczeństwa infrastruktury.

Tylko 24% organizacji stwierdziło, że ich narzędzia bezpieczeństwa sieci mogą w pełni inspekcjonować ruch AI bez obniżania wydajności. Tymczasem 67% zgłosiło fragmentaryczne polityki bezpieczeństwa w środowiskach hybrydowych.

Badacze twierdzą, że tradycyjne architektury zbudowane wokół przewidywalnych sesji użytkowników i stabilnych przepływów aplikacji są teraz zmuszane do zarządzania dynamicznymi interakcjami, intensywnie korzystającymi z API i zachodzącymi za pośrednictwem usług, które występują jednocześnie w wielu środowiskach.

Raport wskazuje również na rosnącą migrację obciążeń AI z powrotem do prywatnych centrów danych i infrastruktury hybrydowej. Około 29% organizacji stwierdziło, że już teraz przenosi obciążenia AI do środowisk prywatnych lub lokalnych, podczas gdy kolejne 49% rozważa tę możliwość.

Trend ten jest częściowo napędzany przez obawy dotyczące regulacji, wymagania dotyczące wydajności oraz pragnienie umieszczenia obliczeń AI bliżej wrażliwych danych przedsiębiorstwa.

Zapory aplikacji webowych i tradycyjne mechanizmy kontroli bezpieczeństwa mają trudności

Innym głównym tematem raportu jest rosnąca niezgodność między aplikacjami AI a tradycyjnymi narzędziami bezpieczeństwa sieci web.

Tylko 22% respondentów stwierdziło, że ich zapora aplikacji webowych (WAF) lub rozwiązania WAAP są skuteczne w wykrywaniu ataków specyficznych dla GenAI, takich jak wstrzyknięcie promptu. Tymczasem 71% zgłosiło zwiększoną liczbę fałszywych alarmów od momentu przyjęcia obciążeń generatywnej AI.

Tradycyjna logika WAF została zaprojektowana wokół przewidywalnego ruchu przeglądarki, znanych sygnatur i ustrukturyzowanych żądań. Systemy AI generują długie prompty, strumieniowe odpowiedzi, interakcje API specyficzne dla modelu i autonomiczne komunikacje usługi-do-usługi, które często wykraczają poza te założenia.

Ochrona w czasie wykonywania pozostaje niedojrzała.

Tylko 17% organizacji stwierdziło, że wdrożyło powszechnie mechanizmy kontroli runtime, które mogą sprawdzać wejścia i wyjścia LLM oraz egzekwować wobec nich polityki w czasie rzeczywistym. Ponad połowa zgłosiła, że nie ma formalnego procesu testowania bezpieczeństwa aplikacji GenAI lub polega tylko na testach ad hoc.

Raport ostrzega, że wiele organizacji wdraża funkcjonalność AI do środowisk produkcyjnych szybciej, niż mogą odpowiednio zweryfikować jej bezpieczeństwo.

Pracownicy nadal omijają ograniczenia AI

Nawet gdy organizacje wdrażają mechanizmy kontroli, pracownicy często je omijają.

Zgodnie z ankietą, 42% organizacji stwierdziło, że pracownicy omijają mechanizmy kontroli bezpieczeństwa AI, gdy te mechanizmy kontroli tworzą tarcie lub spowalniają produktywność.

To zachowanie obejmuje korzystanie z osobistych kont AI lub dostęp do narzędzi opartych na przeglądarce poza zatwierdzonymi środowiskami przedsiębiorstwa.

Raport twierdzi, że to odzwierciedla głębszy problem architektoniczny. Polityki bezpieczeństwa, które utrudniają przepływ pracy, często zawodzą, ponieważ pracownicy przedkładają szybkość i łatwość obsługi nad zgodność z zasadami.

Badacze sugerują, że organizacje muszą uczynić dostęp do zatwierdzonych narzędzi AI łatwiejszym i bardziej bezproblemowym niż alternatywy niezatwierdzone, jeśli mają nadzieję zmniejszyć użycie „shadow AI”.

Zmiana w kierunku zunifikowanych architektur bezpieczeństwa AI

Na przestrzeni raportu Check Point i Cybersecurity Insiders wielokrotnie powracają do idei, że bezpieczeństwo AI nie może być rozwiązane za pomocą odizolowanych rozwiązań punktowych.

Zamiast tego raport twierdzi, że organizacje stopniowo przechodzą w kierunku szerszych „hybrydowych siatek” architektur bezpieczeństwa, które mogą centralnie egzekwować polityki w chmurze, centrach danych, platformach SaaS, punktach końcowych i obciążeniach AI jednocześnie.

Zgodnie z ankietą, 86% organizacji uważa teraz zarządzanie bezpieczeństwem w sposób zunifikowany w środowiskach centrów danych, chmury i krawędzi za krytyczne dla obciążeń AI.

Raport kończy się stwierdzeniem, że AI ujawnia słabości, które już istniały w fragmentarycznych modelach bezpieczeństwa przedsiębiorstw. Wyzwaniem nie jest już tylko wykrywanie zagrożeń po ich wystąpieniu. Jest nim budowanie architektur zapobiegawczych, które mogą działać z taką samą szybkością i skalą, jak nowoczesne systemy AI.

Jak „2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation” wyraźnie stwierdza, wiele przedsiębiorstw już operacyjnie przyjęło AI, ale ich fundamenty bezpieczeństwa nadal próbują nadrobić zaległości.