Ataki cybernetyczne z użyciem AI – Jak skala zagrożenia redefiniuje strategie bezpieczeństwa

Świat cyberbezpieczeństwa stoi dziś przed jednym z najważniejszych przewartościowań w swojej historii. To, co jeszcze kilka lat temu było domeną wyrafinowanych hakerów, dziś staje się narzędziem powszechnym, automatycznym, zasilanym sztuczną inteligencją (AI). W opinii ekspertów z branży IT, w tym przedstawicieli Asseco i ComCERT, AI nie tylko zwiększa liczbę ataków, ale przede wszystkim podnosi ich jakość, skalę i skuteczność – to fundamentalna zmiana paradygmatu działania cyberprzestępców.

Industrializacja cyberataków

W tradycyjnym modelu cyberbezpieczeństwa ataki były często ręcznie planowane: analiza celu, określenie wektorów wejścia, przygotowanie narzędzi. Z AI ten proces ulega automatyzacji. Ataki generowane przez AI mogą obejmować cały cykl operacji – od rozpoznania celu, przez opracowanie spersonalizowanych narzędzi i scenariuszy ataku, aż po adaptację reakcji w czasie rzeczywistym. W praktyce oznacza to, że atak może być prowadzony bez bezpośredniego udziału człowieka, w skali i z prędkością trudną do osiągnięcia przez tradycyjne metody.

Badania wskazują, że już w 2025 roku w około 16% przypadków naruszeń danych elementy AI były kluczowym czynnikiem ataku, a kampanie phishingowe oparte na generatywnej inteligencji osiągają nawet 54% wskaźnik kliknięć, wobec 12% dla klasycznych phishingów. To wyraźny sygnał, że AI nie tylko przyspiesza ataki, ale zwiększa ich skuteczność dzięki personalizacji i kontekstowi.

Typy zagrożeń napędzanych przez AI

Sztuczna inteligencja jest w stanie wspierać wiele technik ofensywnych, które wcześniej wymagały specjalistycznej wiedzy i czasu:

• AI-generowane phishingi i spear-phishing – automatyczne tworzenie treści komunikatów, które na podstawie analizy danych ofiary skuteczniej imitują rozmowy z zaufanych źródeł.
• Deepfake audio i wideo – wykorzystanie generatywnych modeli do podszywania się pod głosy i twarze, co ułatwia socjotechniczne oszustwa.
• Malware o zmiennym kodzie (polimorficzny) – złośliwe oprogramowanie, które adaptuje się do środowiska obronnego i unika detekcji na podstawie sygnatur.
• Autonomiczne kampanie wywiadowcze – modele AI skanują zasoby firmy, identyfikują luki i konstruują potencjalne ataki z minimalną ludzką interwencją.

Badania wskazują również, że ponad połowa organizacji doświadczyła przynajmniej jednego ataku z użyciem komponentów AI w ostatnich dwunastu miesiącach, a tempo ich pojawiania się rośnie.

Przeceniane zabezpieczenia i luki w strategii

Wielu analityków zauważa, że obrona wciąż opiera się na modelach reaktywnych i nie nadąża za ofensywną korzyścią, jaką daje AI cyberprzestępcom. Tylko niewielki procent firm inwestuje proporcjonalnie więcej zasobów w narzędzia obronne wspierane AI, a większość organizacji polega nadal na klasycznych firewallach, antywirusach i zasadach dostępu opartych na statycznych regułach.

To tworzy lukę, w której atakujący mogą działać szybciej niż obrońcy, a automatyczna analiza i adaptacja strategii przez AI czyni tradycyjne metody wykrywania mniej skutecznymi.

Priorytety ochrony – praktyczne rekomendacje

Według ekspertów, w tym Mariusza Kujawskiego z Asseco, organizacje muszą przeprojektować swoje priorytety bezpieczeństwa, koncentrując się na tym, co krytyczne. Nie jest możliwe zabezpieczenie każdego zasobu tak samo efektywnie, dlatego konieczne jest:

• identyfikowanie zasobów o najwyższym znaczeniu operacyjnym i ich izolacja,
• audyt uprawnień użytkowników i urządzeń z wykorzystaniem zasad najmniejszego przywileju,
• tworzenie osobnych stref sieciowych dla kluczowych systemów,
• rygorystyczne monitorowanie i zarządzanie użyciem AI w organizacji.

Eksperci podkreślają, że jednym z największych błędów jest przyznawanie zbyt szerokich uprawnień wewnętrznych, które w przypadku kompromitacji jednego konta otwiera drogę do dalszych zasobów i danych.

Rola kultury bezpieczeństwa i nadzoru

Ataki AI-based często zaczynają się od błędów ludzkich i niewłaściwych praktyk, takich jak nieświadome udostępnianie danych w narzędziach AI przez pracowników. To oznacza, że strategie obronne nie mogą być czysto techniczne – muszą obejmować:

• szkolenia pracowników w zakresie rozpoznawania zaawansowanych ataków socjotechnicznych,
• polityki używania narzędzi AI zgodne z zasadami ochrony danych,
• procedury reagowania na incydenty i odzyskiwania po kompromitacji.

Wnioski – przyszłość cyberbezpieczeństwa

Era cyberbezpieczeństwa oparta na statycznych mechanizmach obronnych dobiegła końca. AI napędza zarówno ofensywę, jak i obronę – to, jak organizacje wykorzystają te technologie, będzie decydować o ich odporności. Wiele wskazuje na to, że strategie bezpieczeństwa będą musiały stać się bardziej adaptacyjne, automatyczne i oparte na analizach w czasie rzeczywistym, integrując AI zarówno w ataku, jak i w obronie.

Podsumowując, nie da się już myśleć o cyberbezpieczeństwie bez uwzględnienia sztucznej inteligencji – ani jako elementu zagrożenia, ani jako kluczowego narzędzia obrony. To fundamentalna zmiana, która wymaga nowych standardów, nowych narzędzi i nowego podejścia do ryzyka cyfrowego.

Źródło: businessinsider.com.pl, bcg.com, mckinsey.com