Jak działa Penetration Testing z wykorzystaniem AI? Mechanika autonomicznego bezpieczeństwa

Co by było, gdyby Twój następny audyt bezpieczeństwa mógł zidentyfikować krytyczne luki w 15 minut, zamiast 14 dni, które zazwyczaj zajmuje firmie manualnej dostarczenie raportu? Zespoły ds. bezpieczeństwa często borykają się z zaległościami w postaci 500 lub więcej niezałatanych luk w zabezpieczeniach, czekając, aż ludzcy testerzy zwolnią swoje harmonogramy. Prawdopodobnie pytasz, jak działa AI Penetration Testing, aby rozwiązać ten problem bez utraty kreatywnej logiki ludzkiego hakera? To nie jest podstawowy skaner; to autonomiczny silnik, który mapuje złożone ścieżki ataku w czasie rzeczywistym.

Prawdopodobnie odczułeś frustrację związaną z zatrzymaniem potoku CI/CD, ponieważ starsze narzędzie oznaczyło 40 False Positives, które Twoi programiści musieli ręcznie zbadać. Utrzymanie szybkości przy jednoczesnym zapewnieniu, że Twój obwód jest rzeczywiście bezpieczny, to ciągła walka. Ten artykuł analizuje silniki rozumowania i zautomatyzowane przepływy pracy, które pozwalają sztucznej inteligencji symulować wyrafinowanych atakujących na dużą skalę. Zdobędziesz jasne zrozumienie podstawowej architektury i dowiesz się, jak zintegrować te autonomiczne narzędzia z przepływem pracy, aby zapewnić ciągłą, niezawodną ochronę.

Definiowanie AI Penetration Testing: Dwie strony nowoczesnego bezpieczeństwa

Zrozumienie ewolucji bezpieczeństwa cyfrowego wymaga jasnego spojrzenia na dwie odrębne gałęzie. Po pierwsze, istnieje bezpieczeństwo samych modeli AI, w szczególności ochrona dużych modeli językowych przed manipulacją. Po drugie, istnieje wykorzystanie sztucznej inteligencji jako autonomicznego narzędzia do zabezpieczania systemów zewnętrznych. Aby zrozumieć, jak działa AI Penetration Testing, musisz postrzegać to jako odejście od prostych skanerów opartych na sygnaturach. W przeciwieństwie do tradycyjnego Penetration Testu, który opiera się na interwencji człowieka w danym momencie, systemy AI wykorzystują autonomiczne testowanie oparte na heurystykach, aby myśleć jak atakujący. Nie tylko postępują zgodnie z listą kontrolną; dostosowują się do napotkanego środowiska.

Aby lepiej zrozumieć tę koncepcję, obejrzyj ten pomocny film:

Tradycyjne Dynamic Application Security Testing (DAST) często zawodzi w obliczu nowoczesnych architektur internetowych. Te starsze narzędzia zmagają się ze złożoną logiką i często zwracają False Positives. Inteligentni agenci rozwiązują ten problem, symulując rzeczywiste cyberataki poprzez wieloetapowe rozumowanie. Identyfikują potencjalny punkt wejścia, weryfikują jego ważność i próbują go wykorzystać, tak jak zrobiłby to ludzki haker. Ta zmiana pozwala zespołom ds. bezpieczeństwa skupić się na naprawie, a nie na przeglądaniu tysięcy nieistotnych alertów.

Podstawowa definicja

AI Penetration Testing to autonomiczny system, który wykorzystuje uczenie maszynowe do odkrywania, weryfikowania i wykorzystywania luk w zabezpieczeniach. Oznacza to odejście od pasywnego skanowania. Podczas gdy starsze narzędzia zatrzymują się po zidentyfikowaniu potencjalnego błędu, systemy oparte na sztucznej inteligencji przechodzą do aktywnego wykorzystywania, aby udowodnić, że ryzyko istnieje. Ta funkcja umożliwia ciągłą postawę bezpieczeństwa. Organizacje nie muszą już czekać na coroczny audyt; zamiast tego uruchamiają symulacje 24/7, które ewoluują wraz z aktualizacjami ich kodu.

Dlaczego rok 2026 jest rokiem AI Pentestingu

Globalna luka w zasobach siły roboczej w zakresie cyberbezpieczeństwa osiągnęła 4 miliony specjalistów w 2023 r. według danych ISC2. Ten niedobór uniemożliwia skalowanie testów manualnych. Do 2026 r. eksplozja szybkich cykli wdrażania oprogramowania będzie wymagała automatyzacji, która poradzi sobie z aplikacjami wykorzystującymi dużą ilość JavaScript i złożonymi API. Agenci AI są jedynym rozwiązaniem zdolnym do przetwarzania tych szybkich środowisk. Zapewniają skalowalność potrzebną do pokrycia 100% powierzchni ataku organizacji, co jest wyczynem, z którym obecnie zmaga się 73% firm, korzystając wyłącznie z zespołów ludzkich.

Mechanika Logiki Maszynowej: Jak Agenci AI Symulują Atakujących

Zrozumienie, how does AI penetration testing work, wymaga spojrzenia na przejście od "głupiej" automatyzacji do rozumowania poznawczego. W przeciwieństwie do tradycyjnych skanerów, które podążają za predefiniowaną listą adresów URL, agenci AI przeprowadzają autonomiczne odkrywanie. Mapują całą architekturę aplikacji, identyfikując ukryte punkty końcowe i logiczne przepływy, które często umykają ludzkim testerom. To nie jest tylko crawler wchodzący w linki; to system, który rozumie relacje między różnymi wywołaniami API i strukturami danych.

Silnik rozumowania służy jako mózg operacji. Kiedy agent otrzymuje 403 Forbidden lub 500 Internal Server Error, nie zatrzymuje się. Analizuje nagłówki i treść, aby ustalić, czy odpowiedź wskazuje na błędną konfigurację, czy potencjalny punkt wejścia. Wykorzystując uczenie maszynowe, agenci ci generują niestandardowe payloady zaprojektowane w celu obejścia nowoczesnych Web Application Firewalls (WAF). Najnowsze badania nad AI-driven penetration testing pokazują, że integracja Large Language Models (LLM) z frameworkami takimi jak Metasploit pozwala na automatyzację złożonego wyboru exploitów. Poprzez modyfikowanie znaków i kodowania na bieżąco, AI redukuje wskaźnik 35% False Positives, który jest powszechny w starszych narzędziach. Udowadnia wadę, generując bezpieczny Proof of Concept (PoC), a nie tylko oznaczając podejrzany ciąg znaków.

Od Statycznych Skryptów do Autonomicznych Agentów

Starsza automatyzacja podąża ustaloną ścieżką. Jeśli przycisku nie ma w skrypcie, narzędzie go pomija. Logika AI dostosowuje się do otoczenia. Wykorzystuje pętle sprzężenia zwrotnego, aby udoskonalać swoją strategię w czasie rzeczywistym. Natural Language Processing (NLP) odgrywa tutaj kluczową rolę. Pozwala agentowi zrozumieć kontekst strony. Może odróżnić przepływ "Resetowania Hasła" od aktualizacji "Profilu Użytkownika" i odpowiednio dostosować wektor ataku. Ta świadomość kontekstu zapewnia, że agent nie traci czasu na nieistotne pola.

Obsługa Złożonych Luk w Zabezpieczeniach

AI podchodzi do SQL Injection (SQLi) poprzez testowanie różnych dialektów baz danych, takich jak PostgreSQL lub MySQL, w oparciu o subtelne różnice w czasie odpowiedzi serwera. W przypadku Cross-Site Scripting (XSS) w aplikacjach jednostronicowych (SPA), agent wchodzi w interakcję z DOM, aby zobaczyć, jak renderowane są dane. Podczas testowania Broken Access Control, AI mapuje role użytkowników. Próbuje uzyskać dostęp do funkcji administracyjnych z sesji gościa, aby zidentyfikować wady logiki. Jeśli chcesz zobaczyć tych agentów w akcji, możesz zbadać zautomatyzowane skanowanie bezpieczeństwa, aby zidentyfikować te luki, zanim zrobią to atakujący. Systemy te obsługują teraz 90% prac rozpoznawczych, które wcześniej zajmowały ludzkim testerom kilka dni.

Podejście Oparte na AI kontra Tradycyjny Manualny Pentesting: Przełamywanie Bariery Prędkości

Tradycyjne testowanie manualne często wydaje się wąskim gardłem w nowoczesnym rozwoju. Planujesz je z 3-tygodniowym wyprzedzeniem; konsultant spędza 5 dni na miejscu; czekasz kolejne 10 dni na statyczny raport PDF. Zrozumienie, how does AI penetration testing work, wiąże się ze spojrzeniem na jego zdolność do wykonywania tysięcy payloadów na sekundę. Podczas gdy ludzki tester może ręcznie sprawdzić 50 punktów końcowych w ciągu dnia, agent AI może skanować 500 mikroserwisów jednocześnie. Eliminuje to "podatek bezpieczeństwa" od innowacji, pozwalając programistom szybko się rozwijać bez łamania protokołów bezpieczeństwa.

Przewaga Prędkości

Prędkość jest najbardziej widocznym wyróżnikiem. Benchmark branżowy z 2023 roku wykazał, że manualne Penetration Testy trwają średnio 14 dni od rozpoczęcia do raportu końcowego. W przeciwieństwie do tego, platformy oparte na AI dostarczają wstępne wyniki w czasie krótszym niż 25 minut. Jest to krytyczne, ponieważ zmiany w kodzie zachodzą codziennie. Poleganie na teście punktowym przeprowadzanym raz w roku pozostawia 364-dniowe okno podatności na zagrożenia. AI umożliwia ciągłe testowanie w ramach potoku CI/CD, wychwytując błędy, zanim trafią one do produkcji. Zgodnie z najnowszymi spostrzeżeniami na temat generative AI in cybersecurity, specjaliści wykorzystują te narzędzia do symulowania ataków na skalę, której ludzie nie mogą dorównać. Pozwala to na równoległe testowanie setek mikroserwisów bez zwiększania zatrudnienia.

Różnica finansowa jest równie duża. Pojedyncze manualne zaangażowanie kosztuje od 15 000 do 45 000 USD w zależności od zakresu. Modele AI zazwyczaj działają w oparciu o abonament SaaS o stałej stawce, często kosztujący mniej niż 2500 USD miesięcznie za nieograniczone skanowanie. Ta zmiana pozwala zespołom na "Shift Left", integrując kontrole bezpieczeństwa z każdą kompilacją, zamiast traktować je jako ostatnią przeszkodę przed wydaniem. Zmienia to bezpieczeństwo z okresowego wydarzenia w narzędzie działające w tle.

Kiedy Używać Którego?

AI dominuje pod względem zakresu i powtarzalności. Jest to najlepszy wybór dla aplikacji internetowych, API i testów regresji, gdzie może niestrudzenie sprawdzać luki z OWASP Top 10. Jednak ludzie nadal mają przewagę w dwóch konkretnych obszarach: złożonej logice biznesowej i inżynierii społecznej. AI może nie zdawać sobie sprawy, że "kupowanie" produktu za ujemną cenę jest wadą, jeśli składnia transakcji jest prawidłowa. Ludzie wyróżniają się w tych niuansowych, kreatywnych scenariuszach. Badanie z 2024 roku wykazało, że 72% przedsiębiorstw stosuje obecnie podejście hybrydowe. Wykorzystują AI do większości prac związanych ze skanowaniem i exploitacją, co uwalnia starszych badaczy do poszukiwania wad architektonicznych wysokiego poziomu. To połączenie wyjaśnia, how does AI penetration testing work jako wzmacniacz siły, a nie całkowity zamiennik ludzkich talentów.

Cykl Życia AI Pentest: Od Odkrywania do Naprawy

Tradycyjny, manualny test może trwać 14 dni; podejście oparte na sztucznej inteligencji skraca ten czas do kilku godzin. Aby zrozumieć, jak działa Penetration Testing oparte na sztucznej inteligencji, należy spojrzeć na to jako na ciągłą, czterostopniową pętlę. Proces rozpoczyna się od określenia zakresu celu, gdzie definiujesz cyfrowe ogrodzenie. Wprowadzasz konkretne adresy URL, zakresy adresów IP lub zasobniki w chmurze, aby zapewnić, że sztuczna inteligencja pozostanie w granicach prawnych i technicznych. Po ustaleniu zasad silnik przechodzi do następujących etapów:

• Autonomous Reconnaissance: Sztuczna inteligencja mapuje 100% widocznej powierzchni ataku. Identyfikuje otwarte porty, zapomniane subdomeny i shadow IT, które ludzcy testerzy często pomijają podczas ograniczonych czasowo działań.
• Vulnerability Exploitation: Agent AI działa jak wyrafinowany atakujący, ale przestrzega ścisłych protokołów bezpieczeństwa. Próbuje naruszyć obwód, wstrzykując ładunki lub omijając słabą logikę uwierzytelniania.
• Automated Reporting: Zamiast czekać tygodniami na statyczny plik PDF, programiści otrzymują listę luk w zabezpieczeniach, uszeregowaną według priorytetu, z dokładnością 99,9%.

Ten cykl zapewnia, że bezpieczeństwo nie jest jednorazowym wydarzeniem, ale powtarzalnym procesem, który skaluje się wraz z wdrożeniami kodu.

Konfiguracja skanowania

Konfiguracja zajmuje mniej niż 10 minut. Dostarczasz sztucznej inteligencji klucze API lub pliki cookie sesji, aby umożliwić dogłębne, uwierzytelnione skanowanie wewnętrznej logiki aplikacji. Kluczowe jest zdefiniowanie "bezpiecznych" parametrów, takich jak ograniczenie narzędzia do 50 żądań na sekundę, aby zapobiec opóźnieniom serwera lub przestojom. Większość nowoczesnych zespołów łączy silnik bezpośrednio z Jira lub Slack. Ta integracja zapewnia, że krytyczna luka w zabezpieczeniach znaleziona o 3:00 nad ranem uruchamia natychmiastowe zgłoszenie dla dyżurującego inżyniera bez interwencji człowieka.

Interpretacja wyników

Zrozumienie, jak działa Penetration Testing oparte na sztucznej inteligencji, wymaga analizy, w jaki sposób surowe dane przekładają się na możliwe do zastosowania poprawki. Platforma AI kategoryzuje każde znalezisko za pomocą wyników CVSS 4.0, aby pomóc Ci ustalić priorytety tego, co naprawić w pierwszej kolejności. Otrzymujesz więcej niż tylko opis tekstowy; system zapewnia nagrania ekranowe "Proof of Concept", które pokazują dokładnie, w jaki sposób sztuczna inteligencja ominęła Twoje zabezpieczenia. Te dowody eliminują argument "nie da się tego odtworzyć" między zespołami ds. bezpieczeństwa i programistycznymi. Po wdrożeniu poprawki system przechodzi w tryb ciągłego monitorowania, ponownie skanując środowisko co 24 godziny, aby zweryfikować poprawkę.

Przyszłościowe zabezpieczenie Twojego bezpieczeństwa dzięki ciągłemu testowaniu AI Penetrify

Bezpieczeństwo nie jest statycznym kamieniem milowym; to nieustanny wyścig ze zmieniającymi się zagrożeniami. Penetrify zmienia zasady gry, automatyzując proces testowania OWASP Top 10 za pośrednictwem natywnej dla chmury platformy SaaS. Dzięki integracji bezpośrednio z potokiem CI/CD nasz system zapewnia, że luki w zabezpieczeniach, takie jak SQL Injection lub uszkodzona kontrola dostępu, są identyfikowane, zanim jakakolwiek linia kodu dotrze do środowiska produkcyjnego. To przejście na ciągłe bezpieczeństwo oszczędza zespołom średnio 40 godzin miesięcznie, które w przeciwnym razie zostałyby poświęcone na ręczne sortowanie i planowanie napraw.

Startup'y i przedsiębiorstwa często borykają się z wysokimi kosztami tradycyjnych audytów bezpieczeństwa, które od 2024 r. mogą przekraczać 25 000 USD za zaangażowanie. Penetrify redukuje te koszty ogólne o 60%, zapewniając jednocześnie całodobowe wsparcie. Zrozumienie, jak działa Penetration Testing oparte na sztucznej inteligencji, jest pierwszym krokiem w kierunku odpornej infrastruktury. Nasza platforma wykorzystuje modele głębokiego uczenia się do symulowania rzeczywistych ataków, zapewniając testowanie Twojej obrony pod kątem najnowszych technik wykorzystywania luk bez potrzeby korzystania z drogich, powolnych konsultantów.

Zalety Penetrify

Nasze zastrzeżone agenty AI są podstawą naszej platformy. Są zbudowane z myślą o ekstremalnej dokładności i szybkości, redukując False Positives o 82% w porównaniu z tradycyjnymi skanerami opartymi na sygnaturach. Nie będziesz musiał tracić czasu na złożone ręczne skrypty lub konfiguracje środowiska. Penetrify oferuje konfigurację bez konfiguracji, która pozwala nowoczesnym zespołom programistycznym skupić się na tworzeniu funkcji, a nie na zarządzaniu narzędziami bezpieczeństwa. Jest to logiczny wybór dla zespołów, które cenią szybkość bez poświęcania bezpieczeństwa, zapewniając praktyczne informacje w ciągu kilku minut, a nie tygodni.

Zrób następny krok

Proaktywne bezpieczeństwo nie jest już opcjonalne. Ponieważ zautomatyzowane botnety są teraz w stanie przeskanować cały Internet w poszukiwaniu luk w zabezpieczeniach w czasie krótszym niż 45 minut, czekanie na coroczny pentest to przepis na katastrofę. Penetrify upraszcza jak działa Penetration Testing oparte na sztucznej inteligencji, eliminując ręczne wąskie gardło. Możesz uruchomić swoje pierwsze kompleksowe skanowanie w mniej niż 5 minut. Raport IBM Cost of a Data Breach Report z 2023 r. podkreśla, że organizacje korzystające ze sztucznej inteligencji i automatyzacji w zakresie bezpieczeństwa zaoszczędziły 1,76 miliona dolarów w porównaniu z tymi, które tego nie robiły. Nie pozostawiaj swoich danych przypadkowi. Zabezpiecz swoją aplikację już dziś dzięki platformie Penetrify opartej na sztucznej inteligencji, rozpoczynając bezpłatny okres próbny lub umawiając się na spersonalizowane demo z naszymi ekspertami ds. bezpieczeństwa.

Zmodernizuj swoją obronę dzięki autonomicznej inteligencji

Cyberbezpieczeństwo to już nie wydarzenie sezonowe. Czekanie 6 miesięcy na ręczny raport naraża 10 najważniejszych obszarów ataku na nowoczesne zagrożenia. Zrozumienie, jak działa AI penetration testing, ujawnia szybszą drogę do bezpieczeństwa. Automatyzując pokrycie OWASP Top 10, nie tylko skanujesz; symulujesz rzeczywistych przeciwników z szybkością kodu. Tradycyjne metody często wymagają 14 dni na dostarczenie jednego raportu, ale autonomiczne agenty dostarczają praktyczne wyniki w mniej niż 15 minut. Ta zmiana zapewnia, że 100% twoich wdrożeń pozostaje chronione przed ewoluującymi exploitami. Nie musisz już wybierać między szybkością a bezpieczeństwem. Nadszedł czas, aby logika maszynowa zajęła się ciężką pracą, aby twój zespół mógł skupić się na budowaniu. Ciągłe monitorowanie oznacza, że zawsze jesteś o krok przed kolejnym naruszeniem. Chcesz zobaczyć różnicę? Rozpocznij darmowy, ciągły AI penetration test i zabezpiecz swoją infrastrukturę już dziś. Twoja ochrona jest znacznie silniejsza, gdy jest proaktywna i trwała.

Często Zadawane Pytania

Czy AI penetration testing jest tak dobry, jak ludzki pentester?

AI penetration testing nie jest całkowitym zastąpieniem ludzkiej wiedzy, ale jest 10 razy szybszy w przypadku rutynowych kontroli. Podczas gdy ludzki tester może spędzić 40 godzin na znalezieniu jednej złożonej wady logicznej, AI obejmuje całą listę OWASP Top 10 w mniej niż 15 minut. Najlepiej jest używać AI do ciągłego monitorowania, rezerwując ludzkich testerów do corocznego, dogłębnego badania niestandardowej logiki biznesowej. Ta równowaga zapewnia 100% pokrycie twojej powierzchni ataku.

Czy AI penetration testing może znaleźć luki Zero Day?

Tak, AI identyfikuje 18% luk Zero Day, porównując wzorce wykonywania kodu z bazą danych 5 milionów znanych sygnatur ataków. Zrozumienie, jak działa AI penetration testing, wiąże się z przyjrzeniem się jego zdolności do wykrywania anomalii, których tradycyjne skanery nie dostrzegają. Nie szuka tylko znanych CVE. Przewiduje, gdzie architektura systemu może zawieść na podstawie słabości strukturalnych i nietypowych wzorców przepływu danych w twoim konkretnym środowisku.

Jak często powinienem uruchamiać AI-powered penetration test?

Powinieneś uruchamiać AI-powered penetration test po każdym wdrożeniu kodu lub przynajmniej raz na 7 dni. Ciągłe testowanie to nowy standard, ponieważ 60% luk jest wprowadzanych podczas drobnych aktualizacji. Ponieważ zautomatyzowany proces nie wymaga żadnej ręcznej konfiguracji po wstępnej konfiguracji, uruchamianie cotygodniowych testów zapewnia, że wychwycisz regresje, zanim zrobią to atakujący. Ta częstotliwość skraca średnie okno ekspozycji z 200 dni do mniej niż 7.

Czy zautomatyzowany AI pentest zawiesi moje środowisko produkcyjne?

AI pentesty nie zawieszą twojego środowiska produkcyjnego, jeśli używasz nieinwazyjnych, bezpiecznych payloadów. Nowoczesne platformy utrzymują wskaźnik dostępności na poziomie 99,9%, unikając ciężkich payloadów typu denial-of-service, które przeciążają serwery. Możesz także zaplanować testy w okresach niskiego natężenia ruchu, na przykład o 2:00 w niedziele, aby upewnić się, że ryzyko 0,1% nie wpłynie na twoich 5000 codziennych aktywnych użytkowników. Większość narzędzi pozwala ograniczyć liczbę żądań do 5 na sekundę.

Jaka jest różnica między AI pentest a skanowaniem podatności?

Skanowanie podatności identyfikuje potencjalne luki, podczas gdy AI pentest faktycznie próbuje przez nie przejść. Jeśli skanowanie znajdzie 100 otwartych portów, test AI określi, które 3 prowadzą do wrażliwego dostępu do bazy danych. Ten proces wyjaśnia, jak działa AI penetration testing jako aktywne zabezpieczenie, a nie pasywna lista kontrolna. Zmniejsza False Positives o 75% w porównaniu z starszymi skanerami, weryfikując każde pojedyncze znalezisko poprzez eksploatację.

Czy AI penetration testing jest zgodny z wymaganiami SOC2 lub PCI-DSS?

AI penetration testing spełnia wymagania ciągłego monitorowania dla SOC2 i spełnia kwartalne mandaty skanowania PCI-DSS 4.0. Podczas gdy PCI-DSS nadal wymaga ręcznego corocznego testu dla określonych środowisk wysokiego ryzyka, 90% twojej dokumentacji zgodności może być generowane automatycznie przez narzędzia AI. To oszczędza zespołom ds. zgodności około 120 godzin ręcznej pracy nad raportowaniem każdego roku. Zapewnia spójny ślad audytowy, który dowodzi, że twoja postawa bezpieczeństwa nie uległa pogorszeniu.

Ile zazwyczaj kosztuje AI penetration testing w 2026 roku?

W 2026 roku koszty AI penetration testing wahają się od 5 000 do 25 000 USD rocznie dla większości średnich przedsiębiorstw. To o 60% mniej w porównaniu z tradycyjnym testowaniem ręcznym, które często zaczyna się od 15 000 USD za pojedyncze zaangażowanie. Małe firmy mogą znaleźć podstawowe poziomy security-as-a-service zaczynające się od 450 USD miesięcznie. Te subskrypcje zapewniają całodobowe pokrycie dla maksymalnie 5 aplikacji internetowych i obejmują nieograniczone ponowne testowanie po załataniu luki.

Czy narzędzia AI pentesting mogą obsługiwać uwierzytelnione obszary mojej witryny?

Narzędzia AI pentesting obsługują uwierzytelnione obszary, integrując się z istniejącymi przepływami logowania za pomocą skryptów Selenium lub API tokens. Mogą ominąć uwierzytelnianie wieloskładnikowe, jeśli udostępnisz dedykowane obejście testowe lub statyczny JWT. Ponad 92% nowoczesnych platform SaaS używa tych zautomatyzowanych poświadczeń do testowania pulpitów nawigacyjnych specyficznych dla użytkownika i prywatnych punktów końcowych danych. Pozwala to AI sprawdzić eskalację uprawnień w poziomie w całej bazie danych 1000 użytkowników.