FTC zakazuje GM sprzedaży danych kierowców przez pięć lat

FTC nakłada na GM pięcioletni zakaz sprzedaży danych kierowców brokerom

Federalna Komisja Handlu (FTC) wydała pięcioletni zakaz, który uniemożliwia General Motors sprzedawanie danych klientów agencjom raportującym o konsumentach oraz brokerom danych. GM zbierał informacje o tym, jak często kierowcy przekraczali prędkość i czy prowadzili nocą, a następnie sprzedawał je brokerom w celu tworzenia profili ryzyka dla firm ubezpieczeniowych. Dane trafiły między innymi do LexisNexis i Verisk, które współpracują z branżą ubezpieczeniową.

Wielu kierowców nie było świadomych skali zbierania danych. Część z nich wyraziła zgodę nieświadomie, zapisując się na plan usług połączonych OnStar, który aktywował funkcję Smart Driver gromadzącą dane o stylu jazdy. Jak ujawnił w 2024 roku dziennikarsko śledczy reportaż New York Times, niektórzy kierowcy zauważyli wzrost składek ubezpieczeniowych po tym, jak ich dane trafiły do brokerów, a sam proces rejestracji był na tyle niejasny, że wielu właścicieli pojazdów nie wiedziało o przekazywaniu informacji dalej.

W ramach ugody z FTC General Motors musi ułatwić kierowcom wyłączanie śledzenia lokalizacji oraz umożliwić im dostęp do danych zebranych przez producenta i ich usuwanie. Sprawa pokazuje rosnącą presję regulacyjną na przemysł motoryzacyjny, który coraz częściej traktuje pojazdy jako źródło danych o zachowaniach konsumentów.

Your car is selling your data →

Kalifornia zakazuje trenowania AI na danych uczniów

Gubernator Kalifornii Gavin Newsom podpisał Assembly Bill 1159, zaostrzającą zasady prywatności uczniów wobec dostawców technologii edukacyjnych, w tym Canvas i Duolingo. Nowe przepisy, które wejdą w życie w przyszłym roku, zakazują firmom technologicznym wykorzystywania danych uczniów do trenowania lub rozwijania modeli sztucznej inteligencji. Ma to szczególne znaczenie w momencie, gdy kalifornijskie szkoły podstawowe, średnie, uczelnie i uniwersytety coraz częściej opierają się na AI w nauce, ocenianiu i obsłudze spraw administracyjnych.

Projekt przygotowała posłanka Dawn Addis, demokratka z San Luis Obispo. Ustawa rozszerza kalifornijskie pionierskie prawo dotyczące technologii edukacyjnych z 2014 roku, które ograniczało wykorzystanie danych uczniów w przedszkolach i szkołach podstawowych oraz średnich. Nowe przepisy stosują te same zasady do danych studentów uczelni wyższych i poszerzają krąg firm objętych regulacjami. Addis podkreśliła w komunikacie, że zapewnienie prywatności i ochrony danych jest kluczowe dla dobra, godności i prawa dzieci do nauki.

Ustawę poparły związki zawodowe reprezentujące kalifornijskich nauczycieli, pielęgniarki i wykładowców akademickich. Przeciwko były TechNet i Kalifornijska Izba Handlowa, które nie odpowiedziały na prośbę o komentarz. Nowe prawo mówi, że każda firma, która wie, że jej produkty są używane w szkołach i są projektowane lub reklamowane dla uczniów, nie może sprzedawać zebranych danych ani wykorzystywać ich do celów innych niż edukacja danego ucznia. Ustawa prawdopodobnie nie obejmie jednak wszystkich danych dzieci, zwłaszcza w aplikacjach i witrynach używanych poza klasą szkolną.

Tech companies are selling kids’ data. A new California law aims to protect their privacy →

Floryda potwierdza wyciek bazy DMV przez skradzione konto policji

Departament Bezpieczeństwa Drogowego i Pojazdów Silnikowych Florydy (FLHSMV) potwierdził, że jego baza kierowców DAVID została naruszona po tym, jak grupa wymuszająca okup ShinyHunters twierdziła, że przejęła system. Agencja podała, że 4 września 2026 roku dowiedziała się o wycieku dokonanym przez międzynarodową organizację cyberprzestępczą, że incydent szybko opanowano i że nie doszło do dalszego naruszenia. Dochodzenie wykazało, że atakujący wykorzystał skradzione dane logowania należące do jednego użytkownika z Departamentu Policji w Plant City, które były niewłaściwie przechowywane na osobistym urządzeniu elektronicznym pracownika.

FLHSMV powiadomił Biuro Prokuratora Generalnego Florydy i współpracuje z Florida Digital Service oraz Florida Department of Law Enforcement. Agencja zapowiedziała, że więcej informacji poda w odpowiednim czasie, ponieważ śledztwo karne jest w toku. ShinyHunters twierdzą, że wykorzystali inną metodę dostępu niż ustalenia FLHSMV. Według hakerów mieli wykorzystać lukę w mechanizmie resetowania hasła, aby uzyskać dostęp do wielu kont DAVID, w tym kont pracowników DMV i agenta FBI, a następnie przeglądać identyfikatory rekordów i pobierać powiązane strony HTML oraz obrazy od 3 września.

Jako dowód przestępcy udostępnili zrzut ekranu rekordu DAVID należącego do Jeffreya Epsteina, zawierającego wrażliwe dane osobowe i informacje o pojazdach. ShinyHunters twierdzą, że ukradli ponad 200 tysięcy rekordów kierowców, ale FLHSMV nie ujawnił, ile rekordów uzyskano ani skradziono, i nie potwierdził tej liczby. Grupa poinformowała później BleepingComputer, że utraciła dostęp do systemu i uważa, że luka została załatana.

Florida confirms DMV database breached via stolen police account →

Ring wprowadza szyfrowanie TAKE, ale EFF widzi w nim ograniczenia

Amazon wprowadził dla swoich kamer Ring nowy schemat zarządzania kluczami o nazwie Throw Away the Key Encryption (TAKE), który ma ograniczyć ilość treści wideo dostępnych dla firmy, a potencjalnie także dla organów ścigania. W ramach TAKE klucz przechowuje urządzenie użytkownika, a Ring tymczasowo trzyma klucze szyfrujące w swojej infrastrukturze chmurowej. Serwery Ring otrzymują klucze na 24 godziny, aby firma mogła świadczyć funkcje, których — jak twierdzi — nie może oferować przy pełnym szyfrowaniu end-to-end, w tym opisy wideo, inteligentne alerty i wyszukiwanie wideo. Po tym czasie klucz jest usuwany.

Różni się to od dotychczasowego rozwiązania, w którym nagrania są szyfrowane w tranzycie i w spoczynku, a następnie odszyfrowywane przez Ring, który zawsze ma dostęp do nagrań, aby przetwarzać te funkcje. W praktyce system jako całość niewiele różni się od szyfrowania w spoczynku, gdzie serwer przechowuje klucze — urządzenie klienta zasadniczo zajmuje miejsce sprzętowego modułu bezpieczeństwa (HSM), udostępniając klucze serwerowi, kiedy tylko są potrzebne. TAKE dodaje niewielkie zabezpieczenia z użyciem bezpiecznych enklaw, aby utrudnić bezpośredni eksport materiału kluczowego, ale klucze nadal trafiają do usług, które można modyfikować.

Ring zapewnia, że nie przechowuje kopii zapasowych kluczy i że żaden pracownik nie ma dostępu do nagrań, a odszyfrowane treści są usuwane z serwerów. Firma twierdzi też, że zgodnie z projektem TAKE nie będzie w stanie dostarczyć kluczy szyfrujących ani odszyfrowanej treści, a w odpowiedzi na ważne procesy prawne będzie przekazywać wyłącznie zaszyfrowane pliki wideo. EFF zauważa jednak, że ze względu na sposób działania dostępu i rotacji kluczy technicznie nadal możliwe jest, aby Ring zmienił swoją praktykę pod naciskiem organów ścigania — podobnie jak w innych systemach szyfrowania w spoczynku, gdzie firma posiada klucze. Organizacja wskazuje, że TAKE nie jest szyfrowaniem end-to-end i nie chroni przed masową inwigilacją, a Ring nie oferuje zewnętrznym obserwatorom niczego poza białym papierem i zapewnieniem, że można mu zaufać. W odpowiedzi Ring podkreślił, że przeprowadza rygorystyczne przeglądy bezpieczeństwa i rozważa dalsze niezależne audyty.

Cold TAKE: Amazon’s New Encryption Method Still Doesn’t Deliver Real Privacy →

Byli pracownicy Census Bureau kwestionują niezależność agencji po zmianach w komitecie DSEP

Obecni i byli pracownicy Biura Spisu Ludności USA twierdzą, że zmiany w zarządzaniu kluczowym komitetem agencji otworzyły drzwi do ingerencji administracji Trumpa i usunęły mechanizmy odpowiedzialności z procesu decyzyjnego Biura. Komitet Data Stewardship Executive Policy Committee (DSEP) to organ kierowniczy, który wspiera kadrę szczebla dyrektorskiego w polityce wewnętrznej i decyzjach, ze szczególnym uwzględnieniem Title 13 — prawa zobowiązującego Biuro Spisu Ludności do ochrony poufności respondentów. Od powstania komitetu w 2001 roku polityczni nominaci tradycyjnie nie zajmowali w nim stałych stanowisk.

Pod koniec lipca zaktualizowano statut DSEP, czyniąc zastępcę dyrektora ds. danych, polityki i nauki — nowo utworzone, politycznie mianowane stanowisko — współprzewodniczącym komitetu. Funkcję tę pełni Michael Lachanski, dwukrotny stypendysta Claremont Institute, konserwatywnego think tanku, który dostarczał kadry na kluczowe stanowiska w federalnej administracji Trumpa. Lachanski był także starszym doradcą w Biurze Podsekretarza ds. Ekonomicznych Departamentu Handlu, gdy departament wprowadzał zakaz stosowania metody ochrony prywatności w spisie ludności zwanej prywatnością różnicową, którą naukowcy uznali za bezpieczną i skuteczną. Prawicowi influencerzy i republikańscy politycy atakowali tę metodę, fałszywie twierdząc, że pomaga Demokratom zdobywać władzę polityczną.

Inne zmiany w statucie obejmują usunięcie wymogu, by Biuro odrzucało wpływy polityczne, oraz wyeliminowanie zobowiązania do sprawiedliwego wykorzystywania danych federalnych. Statut dodaje też kolejnych politycznie mianowanych pracowników do komitetu DSEP. Część zmian, jak usunięcie słowa sprawiedliwy, można wyjaśnić styczniowym rozporządzeniem wykonawczym Trumpa z 2025 roku o eliminacji inicjatyw i języka różnorodności, równości i włączenia; inne są bardziej ukierunkowane na włączenie nominatów politycznych do wcześniej niepolitycznego komitetu. Były naukowiec Biura Simson Garfinkel powiedział, że zmiana statutu DSEP jest zgodna z poglądem administracji, iż działania władzy wykonawczej powinny być zgodne z celami i politykami administracji, oraz że zmiany te stoją w sprzeczności z wcześniejszymi standardami statystycznymi Biura. Były wieloletni pracownik Biura, mówiący anonimowo, ocenił, że zmiany mogą przynieść odwrotny skutek: wycięły DSEP z kluczowych inicjatyw, które w innym wypadku analizowałby i opiniował, co stłumi debatę, bo komitet albo nie dopuści pewnych tematów, albo sami prezentujący będą się autocenzurować.

Ex-Staffers Question Census Bureau Independence After Political Changes to Key Oversight Committee →

Revolut potwierdza wyciek danych klientów po fałszywych wnioskach rządowych

Revolut potwierdził, że wrażliwe dane klientów zostały ujawnione nieuprawnionej stronie po otrzymaniu fałszywych wniosków wysłanych z domeny e-mail należącej do legalnej agencji rządowej. Rzecznik spółki powiedział agencji Reuters w sobotę, że po wykryciu incydentu Revolut natychmiast zablokował adres i powiadomił odpowiednią agencję rządową oraz organy ścigania, organy ochrony danych i regulatorów finansowych. Systemy Revoluta i środki klientów nie zostały naruszone — zapewnił rzecznik, nie ujawniając dokładnej liczby poszkodowanych osób.

Skompromitowane dane obejmowały daty urodzenia klientów, adresy pocztowe i e-mailowe, numery telefonów, a także kopie dokumentów tożsamości, w tym paszportów i praw jazdy. Revolut przygotowuje się do potencjalnego debiutu giełdowego i dąży do wyceny sięgającej 200 miliardów dolarów. Firma jest jednym z najbardziej udanych europejskich fintechów i nie posiada fizycznych oddziałów bankowych.

Sprawa pokazuje rosnące ryzyko ataków socjotechnicznych wymierzonych w instytucje finansowe, w których przestępcy podszywają się pod zaufane podmioty rządowe, by wyłudzić dane. Revolut nie ujawnił, ilu klientów dotknął wyciek ani jak dokładnie przebiegała weryfikacja fałszywych wniosków.

Revolut confirms sensitive customer data breach, falling for fake government requests →

Oregon: miasta i hrabstwa zrywają umowy z Flock, prawodawcy chcą zakazu kamer

Co najmniej sześć miast i dwa hrabstwa w Oregonie anulowały lub ograniczyły w ciągu ostatniego roku umowy z firmą technologiczną Flock, która dostarcza system kamer do rozpoznawania tablic rejestracyjnych. Sprzeciw wobec kamer łączy republikańskich i demokratycznych prawodawców stanowych, którzy zapowiedzieli złożenie projektu ustawy zakazującej sieci kamer AI. System rejestruje numery tablic w ponad 500 lokalizacjach w Oregonie.

Krytycy, w tym American Civil Liberties Union oraz szeryf hrabstwa Josephine, gdzie Republikanie przeważają prawie dwa do jednego, twierdzą, że kamery naruszają prywatność, ponieważ mogą śledzić każdy samochód, nawet gdy osoba nie jest podejrzana o przestępstwo. Ethan Krow z ACLU napisał w zeznaniu przed legislaturą Oregonu, że efektem jest stale rosnąca ilość wysoce wrażliwych danych o codziennym życiu mieszkańców Oregonu. Dokładna liczba kamer Flock w stanie nie jest znana, ponieważ firma nie ujawnia ich lokalizacji. Wyceniana na 8,4 miliarda dolarów spółka podaje, że ma 120 tysięcy kamer w całym kraju, które rejestrują i przechowują obrazy tablic wraz z datą, godziną, lokalizacją i szczegółami pojazdu, takimi jak wgniecenia, naklejki czy zderzaki.

Miasta Bend, Eugene, Springfield, Talent, Winston i Woodburn podpisały umowy z Flock, ale w ostatnich miesiącach je anulowały lub zawiesiły, powołując się na względy bezpieczeństwa i prywatności. W Woodburn, najbardziej latynoskim mieście Oregonu, urzędnicy odkryli podczas testów, że zebrane dane były dostępne dla federalnych agencji imigracyjnych, co prawo Oregonu wyraźnie zakazuje. Kamery doprowadziły też do fałszywych aresztowań i zatrzymań w całym kraju, a w Los Angeles policja odnotowała 32-procentowy wskaźnik niedokładności przy identyfikacji skradzionych samochodów. Wiosną prawodawcy Oregonu uchwalili przepisy ograniczające zasięg sieci kamer AI, nakazując przechowywanie obrazów tylko przez 30 dni, chyba że kierowca jest podejrzany o wykroczenia drogowe lub poważniejsze przestępstwa. Dwóch prawodawców uważa jednak, że zmiany nie poszły wystarczająco daleko i chce całkowitego zakazu kamer do automatycznego odczytu tablic.

In Oregon, left and right find common ground in opposition to Flock cameras →

Newsom podpisuje kalifornijskie ustawy o bezpieczeństwie dzieci w sieci

Gubernator Kalifornii Gavin Newsom podpisał 12 września 2026 roku nowe ustawy mające wzmocnić ochronę dzieci w internecie poprzez nałożenie ograniczeń na sposób projektowania i działania produktów technologicznych używanych przez osoby niepełnoletnie. Podpisanie odbyło się podczas konferencji prasowej, na której Newsom zatwierdził łącznie 13 ustaw dotyczących dzieci i technologii, w tym przepisy ograniczające dostęp dzieci do chatbotów.

Newsom powiedział, że to dobry dzień dla dzieci, dla stanu Kalifornia i dla przywództwa Kalifornii. Nowe przepisy wpisują się w szerszy trend stanowych regulacji dotyczących ochrony najmłodszych użytkowników technologii, który nasilił się w ostatnich latach w Stanach Zjednoczonych. Szczegóły poszczególnych ustaw nie zostały szerzej omówione w materiale źródłowym, ale ich zakres obejmuje zarówno projektowanie produktów, jak i dostęp do funkcji opartych na sztucznej inteligencji.

Gov. Newsom signs landmark online child safety laws →

Europa rozważa walkę z inteligentnymi okularami po nagraniach kobiet

W Europie rosną wezwania do podjęcia działań przeciwko inteligentnym okularom po tym, jak w internecie pojawiły się potajemnie nagrane materiały z udziałem dziewcząt i kobiet. Petycja w Wielkiej Brytanii domaga się zakazu ich sprzedaży. Sprawa dotyczy urządzeń wyposażonych w ukryte kamery, które umożliwiają dyskretne rejestrowanie obrazu i wideo bez wiedzy osób nagrywanych.

Materiał nie podaje szczegółów co do liczby nagrań ani konkretnych modeli urządzeń, ale wskazuje na rosnącą presję społeczną i polityczną, by uregulować sprzedaż i użytkowanie takich produktów. Inteligentne okulary z kamerami od lat budzą kontrowersje ze względu na możliwość naruszania prywatności w przestrzeni publicznej i prywatnej. Dyskusja w Europie może w najbliższych miesiącach zaowocować propozycjami legislacyjnymi na poziomie krajowym lub unijnym.

Europe eyes battle over ‘pervert’ AI glasses →

Czym jest eTLD+1 i dlaczego ma znaczenie dla prywatności w reklamie

eTLD+1 to najkrótsza część nazwy domeny, którą niezależny podmiot mógłby zarejestrować na własność: efektywna domena najwyższego poziomu plus jedna etykieta bezpośrednio po jej lewej stronie. W adresie www.example.com efektywną domeną najwyższego poziomu jest com, a eTLD+1 to example.com. W project.github.io jest to github.io, ponieważ GitHub pozwala każdemu zarezerwować nazwę pod tą domeną, więc eTLD+1 to project.github.io. Przeglądarki nazywają wynik witryną, a systemy reklamowe — domeną, domeną główną lub właściwością, i używają go jako jednostki, według której autoryzuje się, liczy i blokuje inwentarz reklamowy.

Termin istnieje, ponieważ granicy między przestrzenią jednej organizacji a drugiej nie da się odczytać z kształtu nazwy hosta. Liczenie kropek zawodzi, bo co.uk wygląda strukturalnie identycznie jak example.com, ale jest rejestrem, a nie witryną, i nic w systemie DNS nie oznacza, gdzie kontrola rejestracyjna przechodzi do publiczności. Granica jest wyliczana z Public Suffix List, utrzymywanej przez Mozilla Foundation jako zasób społecznościowy i publikowanej jako plik tekstowy pod adresem publicsuffix.org. Publiczny sufiks to nazwa, pod którą każdy może się zarejestrować; wpisy nazywane są też efektywnymi domenami najwyższego poziomu. Specyfikacja mówi, że domena rejestrowalna to publiczny sufiks plus jedna dodatkowa etykieta.

Na dzień 12 września 2026 roku lista zawierała 10 325 reguł, z czego 6 951 w sekcji ICANN i 3 376 w sekcji prywatnej. Wpisy prywatne mają największe znaczenie w reklamie, ponieważ to tam platformy hostingowe i wydawnicze deklarują, że ich subdomeny należą do niepowiązanych stron: blogspot.com, github.io, myshopify.com, netlify.app, pages.dev i vercel.app pojawiają się w tej sekcji. Zakres plików cookie podlega tej samej granicy: RFC 6265 traktuje sprawdzanie publicznego sufiksu jako mechanizm, który powstrzymuje wrogą witrynę przed ustawieniem pliku cookie z atrybutem Domain równym com. W reklamie najjaśniejszym zastosowaniem jest autoryzacja — specyfikacja ads.txt IAB Tech Lab definiuje domenę główną, na której wydawcy muszą opublikować plik, jako publiczny sufiks plus jeden ciąg w nazwie, i nakazuje crawlerom używanie Public Suffix List do jej wyliczenia. Granica ta bywa jednak słabsza w samych żądaniach aukcji: OpenRTB opisuje site.domain jako domenę witryny używaną do blokowania po stronie reklamodawcy, nie narzucając formatu eTLD+1, więc sprzedający wypełniają te pola niespójnie.

Explaining eTLD+1 →

Nielinkowalność: definicja, warstwy i mechanizmy ochrony

Nielinkowalność to właściwość systemu, w którym obserwator nie może ustalić, czy dwie informacje dotyczą tej samej osoby. Dwa żądania reklamowe, dwa logowania, dwa zakupy: gdy właściwość ta zachodzi, nic w danych nie ujawnia, że jeden osobnik je wygenerował. Większość szkód dla prywatności w reklamie cyfrowej nie wynika z pojedynczej obserwacji, lecz z połączeń między nimi — jedno odsłona strony jest niemal bezwartościowa, ale ta sama odsłona przypisana do czterystu wcześniejszych tworzy profil.

Definicja referencyjna pochodzi z pracy terminologicznej Andreasa Pfitzmanna z TU Dresden i Marit Hansen z organu ochrony danych Szlezwika-Holsztynu, krążącej w numerowanych wersjach przez lata 2000. i opublikowanej po raz ostatni jako wersja 0.34 10 sierpnia 2010 roku. Określa ona pytanie wokół elementów zainteresowania: nielinkowalność dwóch lub więcej elementów oznacza, że atakujący nie może wystarczająco rozróżnić, czy są one powiązane. RFC 6973, opublikowany przez Internet Architecture Board w lipcu 2013 roku, definiuje nielinkowalność jako niemożność rozróżnienia przez obserwatora lub atakującego, w ramach określonego zbioru informacji, czy dwa elementy zainteresowania są powiązane, z prawdopodobieństwem użytecznym dla tego obserwatora. W definicji tej mieszczą się trzy warunki: właściwość jest określana wobec nazwanego przeciwnika, ma charakter probabilistyczny, a nie binarny, i jest ograniczona do zbioru — puli kandydatów, wśród których rekord musi pozostać nierozróżnialny.

W reklamie łączenie odbywa się na czterech warstwach. Na warstwie przechowywania plik cookie daje jednej domenie stabilny uchwyt na odwiedzającego, a pliki cookie stron trzecich rozciągają ten uchwyt na każdą witrynę z tym samym tagiem; synchronizacja plików cookie uzgadnia dwa osobne uchwyty różnych dostawców w jeden. Na warstwie sieciowej adres IP pełni tę samą funkcję bez żadnego stanu zapisanego. Na warstwie transportowej powiązania są jawnymi polami: żądania aukcji zawierają identyfikator cookie giełdy, buyeruid wytworzony przez synchronizację oraz tablicę eids z identyfikatorami stron trzecich, a także source.tid, który nazywa samą okazję aukcyjną. Na warstwie danych grafy tożsamości i czyste pokoje rozwiązują rozproszone identyfikatory do tokena na poziomie osoby. Raport Cracked Labs z lutego 2024 roku dla Open Rights Group szacował system RampID firmy LiveRamp na 250 milionów rekordów tożsamości w Stanach Zjednoczonych, 45 milionów w Wielkiej Brytanii i 25 milionów we Francji, odpytywany ponad 60 miliardów razy dziennie.

Powtarza się pięć rodzin mechanizmów zapobiegających łączeniu. Partycjonowanie kluczuje stan do witryny najwyższego poziomu, a nie do podmiotu osadzającego; Michael Kleber z Google przedstawił ten cel projektowy w 2019 roku, proponując podzielenie tożsamości internetowej według witryny pierwszej strony, a partycjonowane pliki cookie stały się ocalałym wdrożeniem. Rotacja skraca czas życia identyfikatorów lub wydaje odrębny identyfikator dla każdego odbiorcy; Prebid.org zastosował to do infrastruktury aukcyjnej 27 sierpnia 2025 roku, generując identyfikatory transakcji swoiste dla licytującego, aby nabywcy nie mogli już rozpoznać jednej impresji przychodzącej przez kilka giełd. Maskowanie sieci usuwa adres; Chrome IP Protection kierowało ruch przez dwa proxy, jedno obsługiwane przez Google i jedno przez zewnętrzną sieć dostarczania treści, tak by żaden pojedynczy operator nie miał jednocześnie oryginalnego adresu i celu. Ślepe tokeny rozdzielają moment poświadczenia klienta od momentu wykorzystania vouchera; architektura Privacy Pass, standaryzowana jako RFC 9576 w czerwcu 2024 roku, określa cel jako cztery właściwości nielinkowalności obejmujące relacje między klientem, origin, wystawcą i atestującym. Poświadczenia anonimowe stosują tę samą separację do dokumentów tożsamości; artykuł 5a(16)(b) zmienionego rozporządzenia eIDAS wymaga, by ramy europejskiego portfela tożsamości cyfrowej umożliwiały techniki chroniące prywatność zapewniające nielinkowalność, gdy atestacja nie wymaga identyfikacji użytkownika. Europejska Rada Ochrony Danych przyjęła 7 lipca 2026 roku Wytyczne 02/2026 w sprawie anonimizacji, zastępując test z 2014 roku trzema kryteriami: brakiem izolacji rekordu, brakiem powiązania i brakiem wnioskowania. Drugie z nich pyta, czy rekord można dopasować do rekordu o tej samej osobie w osobnym zbiorze danych — nielinkowalność pod inną nazwą — a jego niespełnienie oznacza, że administrator przetwarzał dane osobowe wstecznie przez cały okres, w którym sądził inaczej.

Explaining unlinkability →

RODO nie było projektowane pod AI, co tworzy luki w bezpieczeństwie

RODO weszło w życie, zanim generatywna sztuczna inteligencja została wbudowana w codzienne aplikacje biznesowe, zanim agenci AI zaczęli wykonywać wieloetapowe zadania w bazach danych przedsiębiorstw i zanim wstrzykiwanie promptów stało się głównym wektorem wycieku danych. Rozporządzenie powstało w innym środowisku danych, podczas gdy AI wprowadziła nowe sposoby przetwarzania, wnioskowania, wyszukiwania i ujawniania informacji, tworząc ryzyka zgodności, których nie można było przewidzieć. Wstrzykiwanie promptów dobrze ilustruje tę lukę. Organizacja może mieć silne kontrole dostępu do bazy wrażliwych danych klientów, udokumentowaną podstawę prawną przetwarzania oraz polityki retencji i usuwania, ale jeśli da asystentowi AI dostęp do tej bazy, atakujący może nakłonić AI do pobrania informacji, do których ma ona legalny dostęp. Kontrole danych mogą działać, ale podatność tkwi w warstwie między użytkownikiem, AI i systemami, do których AI ma dostęp.

Bezpieczeństwo nie polega więc tylko na zapobieganiu nieautoryzowanemu dostępowi, ale także na zapobieganiu manipulowaniu autoryzowanymi systemami AI w celu uzyskania nielegalnych wyników. Ryzyko rośnie wraz z wdrażaniem przepływów pracy opartych na agentach. Agent AI może przeszukiwać dokumenty wewnętrzne, wysyłać e-maile, aktualizować rekordy, uzyskiwać dostęp do systemów klientów lub wchodzić w interakcje z innymi aplikacjami, a każda dodatkowa zdolność tworzy kolejną potencjalną drogę do danych osobowych, jeśli agentem można manipulować. RODO wymaga wdrożenia odpowiednich środków technicznych i organizacyjnych, ale w środowisku AI nie można ich oceniać wyłącznie po tym, czy istnieją. Organizacje muszą rozumieć, jak działają w warunkach przeciwnika, co oznacza testowanie pod kątem wstrzykiwania promptów i wycieków danych, badanie, co system AI może ujawnić przez starannie skonstruowane interakcje, ustalanie, czy agenta można zmanipulować do dostępu lub przekazania informacji poza zamierzonym celem, oraz testowanie uprawnień przyznanych systemom AI i tego, co się dzieje, gdy zostaną nadużyte.

AI trzeba traktować jako część powierzchni ataku, a nie jako aplikację ocenioną raz i uznaną za bezpieczną. Systemy AI zachowują się inaczej niż konwencjonalne aplikacje, a ich wyniki zależą od danych wejściowych, kontekstu i interakcji. Ocena zgodności przeprowadzona przy wdrożeniu nie musi pokazywać, jak system będzie działał miesiące później, gdy zmieni się model bazowy, podłączone zostaną nowe źródła danych lub rozszerzą się uprawnienia. Zgodność z RODO w środowisku AI musi być ciągła, a nie statyczna. Towarzyszy temu wyzwanie kompetencyjne: deweloperzy muszą rozumieć implikacje bezpieczeństwa budowanych systemów AI, specjaliści ds. bezpieczeństwa potrzebują praktycznego doświadczenia w obronie przed wrogimi technikami AI, a organizacje muszą ocenić gotowość ludzi do kierowania, walidowania i nadpisywania autonomicznych agentów, gdy halucynują lub padają ofiarą ataku. Sama polityka mówiąca, że system AI musi chronić dane osobowe, nie wystarczy — organizacje muszą wykazać, że system został przetestowany, jego uprawnienia zakwestionowane, a potencjalne drogi ekspozycji danych zbadane.

GDPR wasn’t designed for AI and that’s a security problem | Computer Weekly →