Sztuczna inteligencja w cyberatakach — skok jakościowy, nie tylko ilościowy
2025 – rekordowy wzrost cyberataków z udziałem SI. Według najnowszych
danych, liczba incydentów AI-assisted wzrosła o 72% rok do roku, a szkody globalne szacuje się na 30 miliardów dolarów!. Atakujący używają LLM do masowego generowania phishingu (wzrost
skuteczności nawet 4-krotny!), klonowania głosów, automatyzacji penetracji oraz exploitacji infrastruktury AI, np. przez ataki na
niezabezpieczone serwery vektorowych baz danych.
Red teaming z LLM – automatyzacja ataku na nowym poziomie
Dzisiejsze red teamy wykorzystują generatywną SI nie tylko do symulowania
phishingu. LLM obsługuje cały cykl ataku: od profilowania celu (OSINT, enumeracja API przez AI-agenta), przez generowanie niestandardowych
payloadów, po tworzenie deepfake’ów i skryptów podszywających się pod osoby z zarządu. Przykłady:
Symulowany spear phishing – automatycznie generowane maile stylizowane na HR, wsparte deepfake’ami głosowymi,
Scraper-boty przeszukujące Github pod kątem wycieków kluczy AWS,
End-to-end attack scripting: AutoGPT generuje i odpala wieloetapowe ataki bez udziału człowieka.
Tylko w 2024, odsetek phishingów generowanych przez AI przekroczył 80%, a
próby kradzieży danych uwierzytelniających wzrosły siedmiokrotnie!. Red teamy coraz częściej testują automatyzację exploitacji luk – LLM
analizuje kod, wykrywa błędy i sugeruje gotowe exploity.
Siła obrony. Blue teaming napędzany SI – SOC w wersji 2025
Równolegle blue teamy wdrażają LLM do automatyzacji obrony: detekcja anomalii,
triage alertów, szybka analiza logów, predykcja ruchu atakującego i automatyczne reagowanie w SIEM/SOAR. Przełom? AI w nowoczesnym SOC
działa jak “cyberapprentice” – analizuje operacje, uczy się na bazie ludzkich decyzji i wprowadza “tacit knowledge” bezpośrednio do
workflow.
Realne wdrożenia pokazują, że organizacje wykorzystujące AI do detekcji i
odpowiedzi skracają czas na wykrycie i izolację incydentu średnio o 40%, a koszt średniego naruszenia jest niższy o 22% vs. podmioty bez SI w
ochronie.
W praktyce blue team korzysta z:
Dropzone AI (“AI SOC Analyst”) – autonomiczna analiza każdego alertu,
Microsoft Security Copilot – automatyczna korelacja zdarzeń i wykrywanie exploitów,
Wykorzystanie LLM w “co-teamingu” z analitykami: agent SI uczy się praktyk operacyjnych SOC.
Realne incydenty i wyzwania – wywiady, cytaty specjalistów
„Codziennie spotykamy się z atakami, które łączą głębokie fałszerstwa głosowe oraz
phishing AI – skala personalizacji jest nieporównywalna do czasu sprzed generatywnej SI” – komentuje Joanna, red team leader w branżowej firmie
konsultingowej.
„Blue team bez SI nie nadąża za wolumenem alertów. LLM-owe automaty pozwalają
analizować 10x więcej sygnałów bez utraty jakości”, dodaje Artur, SOC Manager w dużym retailu.
Ryzyka, wyzwania i szanse na polskim rynku
Automatyzacja red/blue teaming to nie tylko technologia. To także realne ryzyko
over-reliance, false positives (AI generuje czasem “fałszywe exploity”), oraz dual-use dilemma – partie narzędzi AI mogą trafić do
cyberprzestępców.
Na polskim rynku wyzwaniem jest brak osób szkolonych w audycie LLM oraz testowaniu infrastruktury SI pod kątem bezpieczeństwa.
Kluczowe rekomendacje dla IT Security:
Szkolenie zespołów w identyfikacji AI-generated content (phishing, deepfake, scam),
Wprowadzenie callback verification dla krytycznych procesów (finanse/HR),
Zamknięcie publicznego dostępu do AI komponentów – skanowanie i hardening baz vektorowych, endpointów inference,
Testy automatyczne z AI na poziomie compliance i audytu (NIS2, ISO 27001),
Rozdzielenie uprawnień agentów SI i wprowadzenie runtime monitoring (“treat agents like interns”).
Trendy 2025 – AI vs AI w cyberwojnie
Przyszłość? Symulatorzy AI będą konkurować z obroną opartą o AI. Red teamy
odpierają defense AI, blue teamy budują przeciw-LLM “counteragents” i automatyzują “active defense”.
„Niedługo testy bezpieczeństwa to starcie dwóch SI – kto szybciej się nauczy i
rozpozna nietypowy pattern, ten wygrywa” – podsumowuje ekspert z branży FinTech.
