Aktualności, narzędzia i prawo AIPolska · codziennie
Narzędzia

Brave Leo szyfruje czaty z AI. Jak działa nowa ochrona

Brave Leo szyfruje rozmowy z modelem GLM 5.3 Flash już w przeglądarce. Ani Brave, ani operator serwerów nie mają czytelnej kopii czatu. Sprawdzamy, jak to działa.

Kobieta pisze wieczorem na laptopie przy biurku w mieszkaniu z widokiem na krakowskie kamienice, obok leży koperta z wynikami badań
Ilustracja redakcyjna dailyAI

Brave Leo, asystent AI wbudowany w przeglądarkę Brave, szyfruje od 15 października 2026 roku rozmowy z modelem GLM 5.3 Flash od nadawcy do odbiorcy (end-to-end). Przeglądarka szyfruje pytanie na urządzeniu użytkownika, a odczytać może je tylko sprzętowo izolowane środowisko obliczeniowe, w którym działa model. Według Brave ani firma, ani operator serwerów NEAR AI nie mają czytelnej kopii rozmowy. Funkcja działa we wszystkich kanałach przeglądarki, także w Polsce, ale na razie tylko z jednym modelem w wersji beta.

Co zmienia się w Brave Leo

Brave opisał zmianę 15 października 2026 roku we wpisie podpisanym m.in. przez założyciela i prezesa firmy Brendana Eicha. Rozmowy z modelem GLM 5.3 Flash w asystencie Leo są teraz szyfrowane na urządzeniu użytkownika, zanim opuszczą przeglądarkę. Odszyfrować może je wyłącznie sprzętowa enklawa, w której model generuje odpowiedź. Odpowiedź wraca zaszyfrowana kluczem, który zna tylko przeglądarka.

To rozwinięcie kroku z listopada 2025 roku. Wtedy model działał już w enklawie, ale pytania przechodziły przez serwery Brave w formie czytelnej dla firmy, choć bez zapisywania. Nowa wersja usuwa Brave z grona podmiotów, które mogą przeczytać treść rozmowy. Funkcja jest dostępna w wydaniach Release, Beta i Nightly, a włącza się ją, wybierając w Leo model GLM 5.3 Flash.

Jak działa szyfrowanie rozmowy krok po kroku

Mechanizm łączy kilka znanych technik. Najważniejsza jest atestacja, czyli podpisany sprzętowo dowód, że po drugiej stronie działa prawdziwa enklawa z określonym, publicznie dostępnym kodem i modelem.

  1. Atestacja. Enklawa przedstawia podpisany przez sprzęt dowód autentyczności, a weryfikator Brave porównuje działający kod z kodem, który firma przejrzała i odbudowała ze źródeł.
  2. Szyfrowanie w przeglądarce. Po pozytywnej weryfikacji przeglądarka szyfruje pytanie i treść udostępnionej strony protokołem Oblivious HTTP (OHTTP), standardem IETF wbudowanym w Chromium.
  3. Rozdzielenie ról. Przekaźnik widzi adres IP, ale nie treść, a bramka przekazuje zaszyfrowaną wiadomość bez jej odczytywania. NEAR AI nie poznaje adresu IP użytkownika.
  4. Przetwarzanie w enklawie. Model odszyfrowuje pytanie w chronionej pamięci procesora Intel TDX i odizolowanej pamięci kart NVIDIA. Operator serwera nie ma do niej wglądu.
  5. Każda tura od nowa. Przy każdej wiadomości przeglądarka tworzy jednorazowy klucz i ponownie szyfruje całą historię rozmowy, która jest przechowywana tylko na urządzeniu.

Dlaczego Brave stawia na otwarty model

GLM 5.3 Flash to model z otwartymi wagami, który Z.ai udostępnił w sierpniu 2026 roku na licencji MIT. Otwarte wagi pozwalają niezależnemu operatorowi uruchomić model w całości w enklawie, więc jego twórca nie widzi rozmów. Każdy może też pobrać te same wagi i sprawdzić, jaki model odpowiada. O możliwościach tego modelu w zadaniach bezpieczeństwa pisaliśmy w tekście o tym, jak GLM-5.3 wypadł w testach Anthropic i NIST.

Brave uzasadnia zmianę ryzykami, które dotyczą rozmów przechowywanych na cudzych serwerach. Wymienia trenowanie modeli na czatach, sądowe nakazy wydania rozmów, wycieki baz danych i publiczne indeksowanie udostępnionych czatów. Firma powołuje się też na wrześniowy raport badacza Buchodiego o pliku cookie powiązanym z kontem ChatGPT w systemie reklamowym OpenAI. To argumentacja Brave, a nie ustalenia regulatora.

Ograniczenia i to, czego nie wiadomo

Szyfrowanie obejmuje jeden model w wersji beta. Rozmowy z innymi modelami w Leo, takimi jak Qwen, DeepSeek, Kimi, Mistral czy Nemotron, nie mają na razie tej ochrony. Brave zapowiada objęcie nią kolejnych funkcji i modeli, ale nie podaje terminów.

Model zaufania nadal ma słabsze punkty. Dziś atestację sprawdza bramka Brave, więc użytkownik musi ufać, że robi to poprawnie. Bezpieczeństwo enklawy zależy też od producentów sprzętu, Intela i NVIDII, a badacze w przeszłości opisywali ataki na sprzętowe środowiska izolowane. Nie sprawdzaliśmy jakości odpowiedzi GLM 5.3 Flash po polsku ani szybkości działania w trybie szyfrowanym.

Co to oznacza dla użytkowników w Polsce

Dla osób, które pytają asystenta AI o wyniki badań, umowy czy finanse, to jedna z niewielu dostępnych w Polsce opcji, w których dostawca deklaruje brak dostępu do treści rozmowy i pozwala to technicznie sprawdzić. Leo nie wymaga konta, a subskrypcje Premium są według Brave weryfikowane tokenami, których nie da się powiązać z rozmowami. Inaczej działa większość popularnych czatbotów, gdzie rozmowy trafiają na serwery dostawcy. Pokazała to sprawa, w której Anthropic przekazał policji treść rozmowy z Claude.

Firmy powinny traktować tę zmianę ostrożnie. Szyfrowanie zmniejsza ryzyko wycieku po stronie dostawcy, ale nie zastępuje wewnętrznych zasad korzystania z AI, oceny zgodności z RODO ani umowy powierzenia danych. W naszej ocenie to dobra opcja dla prywatnych, wrażliwych pytań. W pracy z danymi klientów decyzję powinien podjąć dział bezpieczeństwa lub inspektor ochrony danych.

Jak włączyć szyfrowany czat w Leo

Wystarczy zaktualizować przeglądarkę Brave do najnowszej wersji, otworzyć panel Leo i wybrać z listy modeli GLM 5.3 Flash. Ochrona działa tylko w rozmowie z tym modelem, więc przed wpisaniem wrażliwych danych warto sprawdzić, który model jest aktywny. Dla porównania, w ChatGPT OpenAI rozwija reklamy i pomiar kampanii, a Brave przedstawia swój tryb jako odpowiedź na takie modele biznesowe.

Źródła i data sprawdzenia

  1. Another Brave User-First AI Win: Leo adds End-to-end Encryption, Oblivious HTTP, and Verifiable Confidential ComputingBrave, publikacja: 2026-10-15, sprawdzono: 2026-10-17
Nota redakcyjna

Artykuł ma charakter informacyjny. Przy decyzjach prawnych, finansowych lub organizacyjnych warto zweryfikować wnioski w odniesieniu do konkretnej sytuacji.