Umiejętne wykorzystanie sztucznej inteligencji i cyberzagrożeń
Nowa sytuacja zagrożenia dla przedsiębiorstw
Oprogramowanie do uczenia maszynowego jest od lat wykorzystywane w atakach cybernetycznych, np. do automatycznych kampanii phishingowych lub generowania szkodliwego kodu. W kwietniu 2026 roku amerykańska firma Anthropic, zajmująca się sztuczną inteligencją, ogłosiła, że Prezentacja Claude Mythos Preview, nowego ogólnego modelu językowego, ale wyraźnie podkreślając, że ten rozwój osiągnął nowy poziom.
Mythos Preview i Project Glasswing: Nowa wymiana zagrożeń cybernetycznych
Według firmy Anthropic nowe rozwiązanie było w stanie w krótkim czasie zidentyfikować tysiące dotychczas nieznanych luk w zabezpieczeniach o wysokim i krytycznym stopniu zagrożenia oraz, na wniosek użytkownika, również wykorzystać je do celów przestępczych. Dotyczyło to popularnych systemów operacyjnych i przeglądarek internetowych. Co ciekawe, wiele z tych luk jest niezwykle subtelnych i trudnych do wykrycia, a część z nich istnieje już od dziesięcioleci. Mówimy tutaj o tak zwanych lukach zero-day, czyli błędach, których istnienie wcześniej nie było znane.
W ten sposób zidentyfikowano m.in. 27-letnią słabość w systemie operacyjnym OpenBSD, który jest uważany za szczególnie bezpieczny i jest wykorzystywany między innymi w sektorze infrastruktury krytycznej. Według Anthropic nawet osoby bez formalnego szkolenia w zakresie bezpieczeństwa były w stanie opracować funkcjonalne exploity przy pomocy tego modelu.
Anthropic nie zamierzało udostępniać modelu publicznie, a zamiast tego stworzyło własne środowisko do jego testowania. Projekt Glasswing inicjowana. Dotyczy to współpracy z badaczami bezpieczeństwa, firmami i organami władz, której celem jest identyfikowanie, poprzez zastosowanie nowego modelu, konkretnych luk w powszechnie dostępnej oprogramowaniu i infrastrukturze IT oraz odpowiedzialne ich zamykanie, zanim modele o porównywalnych funkcjonalnościach staną się powszechnie dostępne i mogą zostać wykorzystane w nieuprawniony sposób.
Jednocześnie można oczekiwać, że modele o porównywalnych możliwościach będą w przyszłości dostępne w szerszym zakresie, co umożliwi ich wykorzystywanie w niepożądane cele. Firmy powinny wcześnie uwzględnić tę tendencję w procesie oceny ryzyka.
Jak zmienia się sytuacja zagrożenia
1. Zmniejszanie barier wchodzenia na rynek
Działania takie jak analiza słabych punktów, opracowywanie exploitów lub omijanie systemów bezpieczeństwa dotychczas wymagały specjalistycznej wiedzy i znacznych zasobów. Dzięki zastosowaniu technologii AI można w coraz większym stopniu zautomatyzować te procesy. W ten sposób znacznie się zwiększa liczba potencjalnych atakujących, ponieważ także mniej wyspecjalizowane podmioty mogą korzystać z odpowiednich narzędzi.
2. Przyspieszenie ataków i skrócenie czasu reakcji
Testy opisane przez Anthropic pokazują nie tylko nowe możliwości ataków, ale przede wszystkim drastyczne przyspieszenie istniejących procesów. Mythos Preview był w stanie opracować funkcjonalne exploity w ciągu zaledwie kilku godzin – proces, który dotąd wymagałby dni lub tygodni nawet od doświadczonych ekspertów ds. bezpieczeństwa.
Czas pomiędzy publikacją luki w zabezpieczeniach a jej faktycznym wykorzystaniem („time-to-exploit“) znacznie się skraca. Dlatego luky bezpieczeństwa muszą być wykrywane i zwalczane znacznie szybciej niż dotychczas. Zatrzymania, które dotychczas były tolerowane, mogą w przyszłości bezpośrednio prowadzić do rzeczywistych ataków.
3. Ataki na nieznane luki w zabezpieczeniach
Klasyczne mechanizmy ochrony, takie jak skanery wirusów, firewalle lub systemy detekcji włamań, regularnie bazują na znanych wzorcach ataków. Ich granice stają się widoczne, gdy ataki opierają się na dotychczas nieznanych luk w zabezpieczeniach. Dlatego firmy powinny skonfigurować swoją architekturę IT zgodnie z zasadą wielowarstwowej ochrony, tak aby nawet w przypadku wykorzystania pojedynczej luki w zabezpieczeniach nie doszło do całkowitego zniszczenia systemu.
4. Skalowanie i automatyzacja ataków
KI umożliwia równoległe i ciągle optymalizowane ataki na wiele systemów przy minimalnym dodatkowym nakładzie pracy na jednostkę docelową. Aktualne raporty pokazują wyraźny wzrost liczby ataków ze strony podmiotów wykorzystujących technologię AI. W ten sposób struktura cyberataków ulega zasadniczym zmianom. Są one szersze, szybsze i bardziej systematyczne.
5. Wzrastający nacisk na automatyzację ze strony obronnej
Jednocześnie staje się jasne, że już dziś dostępne modele AI są w stanie identyfikować luki w zabezpieczeniach w dużym stopniu. Firmy mogą aktywnie wykorzystać tę tendencję, na przykład do automatycznej analizy oprogramowania, do wyznaczania priorytetów zgłoszeń bezpieczeństwa lub do wsparcia w usuwaniu luk w zabezpieczeniach.
Ponadto rośnie presja na automatyzację istniejących procesów. Oczekiwany wzrost liczby zgłoszeń luk w zabezpieczeniach i prób ataków będzie niemal niemożliwy do zrealizowania wyłącznie ręcznie. Szczególnie reakcja na incydenty bezpieczeństwa, analiza alertów oraz ustalanie priorytetów działań muszą być bardziej wspierane przez systemy techniczne, w tym AI.
Znaczenie dla przedsiębiorstw
Wzrastają wymagania wobec bezpieczeństwa IT w firmach. Przyczyną jest zarówno szybki rozwój technologii sztucznej inteligencji, jak i coraz bardziej rygorystyczne wymogi regulacyjne. Artykuł 32 Rozporządzenia o ochronie danych osobowych (DSGVO) wymienia jako wymóg techniczny i organizacyjny wdrożenie środków technicznych i organizacyjnych zgodnych ze stanem techniki. Ten proces jest stale rozwija się dzięki technologii sztucznej inteligencji. Dyrektywa NIS2 i jej krajowe wdrożenie zobowiązują podmioty objęte nią do kompleksowego zarządzania ryzykiem, środków ochrony technicznej oraz obowiązków zgłaszania; odpowiedzialność spoczywa wyraźnie również na kierownictwie przedsiębiorstwa. Z europejskim aktem dotyczącym sztucznej inteligencji (AI Act) dojdą do skutku dodatkowe wymogi w zakresie przejrzystości, bezpieczeństwa i zarządzania ryzykiem dla określonych zastosowań sztucznej inteligencji.
Podsumowanie i zalecenia dotyczące działań
Aktualne wydarzenia pokazują, że warunki techniczne cyberataków ulegają zasadniczym zmianom. Sztuczna inteligencja działa jako akcelerator i wzmacniacz istniejących zagrożeń. Dlatego przedsiębiorstwa powinny regularnie sprawdzać, czy ich środki techniczne i organizacyjne nadal odpowiadają aktualnym standardom technicznym, a w razie potrzeby dostosowywać je.
Wczesne i zorganizowane rozważenie nowych zagrożeń ma kluczowe znaczenie dla uniknięcia luk w zabezpieczeniach i spełnienia wymogów regulacyjnych.
1. Krótkoterminowe działania
2. Środowiskowe działania krótkoterminowe
3. Działania strategiczne
Sprawdzenie pól obowiązkowych –
W webinarze krok po kroku
Jeśli chcecie być obecni lub podzielić się swoimi pytaniami:
Skontaktuj się – szczegóły logowania zostaną podane wkrótce.
FAQ
Jak sztuczna inteligencja zmienia sytuację zagrożenia dla firm?
KI może już dziś być wykorzystywany do automatycznych kampanii phishingowych, generowania szkodliwego kodu oraz analizy luk w zabezpieczeniach. Jak wynika z artykułu, obecne modele już osiągają obecnie zdolności umożliwiające identyfikację i częściowe wykorzystanie dotychczas nieznanych i trudnych do wykrycia luk w zabezpieczeniach. 2026-05_04_Künstliche_Intelligenz…
Dlaczego dzięki sztucznej inteligencji obniżają się bariery wchodzenia w cyberataki?
Działania takie jak analiza słabych punktów, opracowywanie exploitów lub omijanie systemów bezpieczeństwa dotychczas wymagały specjalistycznej wiedzy i znacznych zasobów. Sztuczna inteligencja może zautomatyzować niektóre z tych procesów, co otwiera również tym mniej wyspecjalizowanym podmiotom możliwości atakowania.
Dlaczego firmy w przyszłości muszą szybszym sposobem rozwiązywać luki bezpieczeństwa?
KI może znacznie przyspieszyć opracowywanie i wdrażanie ataków. Dzięki temu skraca się czas między stwierdzeniem luki w zabezpieczeniach a jej rzeczywistym wykorzystaniem. Procesy wykrywania i reagowania muszą więc działać szybciej niż dotychczas.
Dlaczego klasyczne mechanizmy zabezpieczające już nie wystarczają?
Skanery wirusów, firewally i systemy detekcji intruzji często opierają się na znanych wzorcach ataków. W przypadku ataków na dotychczas nieznane luki w zabezpieczeniach takie mechanizmy osiągają swoje granice. Dlatego artykuł zaleca wielowarstwową architekturę bezpieczeństwa, w której wykorzystanie pojedynczej luki nie prowadzi bezpośrednio do całkowitego zniszczenia systemu.
Jakie wymagania prawne mają znaczenie w przypadku cyberzagrożeń związanych z AI?
Artykuł odnosi się w szczególności do art. 32 RODO, wymogów NIS2 oraz AI Act. Firmy muszą dostosować techniczne i organizacyjne środki do standardu technicznego, systematycznie zarządzać ryzykami oraz – w zależności od przypadku – uwzględniać dodatkowe wymagania dotyczące bezpieczeństwa, przejrzystości i zarządzania ryzykiem.
Jakie działania powinny podjąć firmy?
W krótkim okresie należy w szczególności ocenić cykle aktualizacji, w pełni zidentyfikować systemy dostępne dla zewnętrznych dostawców oraz zaktualizować plany reagowania na incydenty. W średnim okresie artykuł zaleca m.in. wykorzystanie rozwiązań bezpieczeństwa opartych na sztucznej inteligencji, jasne wewnętrzne regulacje dotyczące sztucznej inteligencji oraz regularne szkolenia pracowników. Strategicznie należy dalej rozwijać zarządzanie bezpieczeństwem informacji oraz systematycznie dokumentować przestrzeganie wymogów regulacyjnych.
