Thales wprowadza AI Security Fabric, zapewniając bezpieczeństwo czasu wykonania dla agentowej AI oraz aplikacji opartych na LLM

Materiał sponsorowany

Nowe funkcjonalności odpowiadają na pojawiające się, specyficzne dla AI zagrożenia – takie jak ataki typu prompt injection, wycieki danych, manipulacja modelami czy niezabezpieczone potoki RAG – pomagając organizacjom bezpiecznie wdrażać innowacje przy jednoczesnym zachowaniu zgodności z regulacjami.

Dzięki planowanym rozszerzeniom w 2026 roku Thales dąży do zapewnienia kompleksowej warstwy bezpieczeństwa dla ekosystemów AI, umożliwiającej przedsiębiorstwom pewne i skalowalne wdrażanie AI zarówno w chmurze, jak i w środowiskach lokalnych.

Sztuczna inteligencja jest jedną z najszybciej rozwijających się technologii w historii nowoczesnego biznesu. Ma potencjał do rewolucjonizowania branż, optymalizacji operacji i napędzania innowacji, ale jednocześnie wprowadza nowe luki bezpieczeństwa, ryzyka i podatności. Według McKinsey, 78% organizacji korzysta z AI w co najmniej jednym obszarze biznesowym – wobec 55% dwa lata temu. W rezultacie 73% z nich inwestuje w narzędzia bezpieczeństwa dedykowane AI, zarówno z nowych, jak i istniejących budżetów – wynika z raportu 2025 Thales Data Threat Report.

Thales wprowadza pierwsze, fundamentalne funkcjonalności AI Security Fabric, których celem jest ochrona rdzenia oraz brzegu (core i edge) ekosystemów AI w przedsiębiorstwach.

Thales AI Security Fabric – ochrona aplikacji opartych na LLM, danych i tożsamości

Dzięki Thales AI Security Fabric organizacje będą mogły:

• Bezpiecznie uwalniać wzrost napędzany AI: maksymalizować wartość biznesową AI poprzez wspieranie innowacji i ekspansji, przy jednoczesnym ograniczaniu ryzyk takich jak  prompt injection, wycieki danych, manipulacja modelami czy ujawnienie danych wrażliwych lub regulowanych.
• Chronić dane, aplikacje i tożsamości end-to-end: zapewnić agentowej AI i GenAI kontrolowany dostęp do zbiorów danych, wdrażać bezpieczeństwo czasu wykonania w środowiskach chmurowych i lokalnych oraz zabezpieczać wszystkie interakcje AI przy minimalnym nakładzie integracyjnym.
• Opierać się na ochronie klasy enterprise, zgodnej ze standardami: wykorzystywać sprawdzone mechanizmy bezpieczeństwa, które bezpośrednio adresują najważniejsze zagrożenia z listy OWASP Top 10 i zapobiegają kosztownym lub szkodzącym reputacji incydentom, zanim wpłyną one na organizację.

Pierwsze dostępne już dziś funkcjonalności obejmują:

• AI Application Security: rozwiązanie bezpieczeństwa zaprojektowane do ochrony aplikacji tworzonych wewnętrznie, które wykorzystują LLM. Zapewnia ochronę w czasie rzeczywistym przed zagrożeniami specyficznymi dla AI, w tym prompt injection, jailbreaking, wyciekiem promptów systemowych, atakami typu denial-of-service na modele, wyciekiem informacji wrażliwych oraz problemami z moderacją treści. Oferuje elastyczne i płynne opcje wdrożenia dopasowane do każdej architektury – chmurowej, lokalnej lub hybrydowej.
• AI Retrieval-Augmented Generation (RAG) Security: umożliwia wykrywanie i zabezpieczanie wrażliwych, ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych przedsiębiorstwa przed ich wykorzystaniem w aplikacjach typu RAG, z wykorzystaniem kompleksowych mechanizmów ochrony danych, takich jak szyfrowanie i zarządzanie kluczami. Pomaga również zabezpieczyć komunikację pomiędzy LLM a zewnętrznymi źródłami danych.

W miarę jak AI zmienia sposób funkcjonowania biznesu, organizacje potrzebują rozwiązań bezpieczeństwa dopasowanych do specyficznych zagrożeń wynikających z zastosowania agentowej AI i aplikacji GenAI. Thales AI Security Fabric oferuje przedsiębiorstwom wyspecjalizowane narzędzia do zabezpieczania aplikacji AI przy jednoczesnym ograniczeniu złożoności operacyjnej. Wspierany dekadami doświadczeń w obszarze bezpieczeństwa, Thales umożliwia firmom pewne skalowanie wdrożeń AI, chroniąc wrażliwe dane, aplikacje oraz interakcje użytkowników.
Sebastien Cano, Senior Vice President w obszarze Cyber Security Products w Thales*

Thales planuje rozszerzyć AI Security Fabric w 2026 roku o nowe funkcje bezpieczeństwa czasu wykonania, w tym zapobieganie wyciekom danych, bramę bezpieczeństwa Model Context Protocol (MCP) oraz kompleksową kontrolę dostępu w czasie wykonania. Funkcje te wzmocnią ochronę przepływów danych, zabezpieczą dostęp agentowej AI do danych oraz zapewnią spójne i zgodne z regulacjami zarządzanie interakcjami pomiędzy użytkownikami, modelami i źródłami danych.

Więcej informacji oraz dostęp do wersji testowych wybranych narzędzi można znaleźć na stronie Thales AI Security Fabric.

Chcesz dowiedzieć się, jak Thales AI Security Fabric może pomóc Twojej organizacji bezpiecznie wdrażać i skalować rozwiązania AI?

Skontaktuj się z naszymi ekspertami, aby omówić potrzeby Twojej organizacji, zobaczyć rozwiązanie w praktyce lub umówić się na konsultację:

• Mateusz Paściak – IT Security Consultant, CLICO - mail: [email protected]
• Piotr Majek – IT Security Consultant, CLICO - mail: [email protected]
• Jarosław Ulczok – Senior Sales Engineer, Thales - mail: [email protected]
• Bartosz Chmielewski – Senior Sales Engineer, Thales - mail: [email protected]

Zapraszamy do kontaktu i rozmowy o bezpiecznej przyszłości AI w Twojej organizacji.