Dlaczego jest to tak niepokoj\u0105ce?<\/strong> Sztuczna inteligencja mo\u017ce b\u0142yskawicznie tworzy\u0107 dopracowane, kontekstowe tre\u015bci, kt\u00f3re oszukuj\u0105 nawet przeszkolonych u\u017cytkownik\u00f3w. Mo\u017ce podszywa\u0107 si\u0119 pod g\u0142osy i twarze z przera\u017caj\u0105c\u0105 dok\u0142adno\u015bci\u0105, a nawet generowa\u0107 z\u0142o\u015bliwy kod, kt\u00f3ry zmienia si\u0119, aby unikn\u0105\u0107 wykrycia. W rezultacie cyberataki sta\u0142y si\u0119 trudniejsze do wykrycia i \u0142atwiejsze do przeprowadzenia. The \u015awiatowe Forum Ekonomiczne<\/em> ostrzega, \u017ce 72% organizacji zaobserwowa\u0142o zwi\u0119kszone ryzyko cybernetyczne - zw\u0142aszcza in\u017cynieri\u0119 spo\u0142eczn\u0105 i oszustwa - ze wzgl\u0119du na rosn\u0105ce mo\u017cliwo\u015bci generatywnej sztucznej inteligencji[3]<\/a>. Potwierdzaj\u0105 to incydenty w \u015bwiecie rzeczywistym: Na pocz\u0105tku 2024 roku przest\u0119pcy u\u017cyli wygenerowanego przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 Fa\u0142szywe po\u0142\u0105czenie wideo<\/em> podszy\u0107 si\u0119 pod dyrektora finansowego firmy i nak\u0142oni\u0107 pracownika do przeniesienia $25,6 mln<\/strong> dla oszust\u00f3w[4]<\/a>. W innym przypadku hakerzy z Korei P\u00f3\u0142nocnej wykorzystali Fa\u0142szywe dokumenty to\u017csamo\u015bci generowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119<\/strong> aby omin\u0105\u0107 kontrole bezpiecze\u0144stwa w obronnej kampanii phishingowej[5]<\/a>. Przyk\u0142ady te podkre\u015blaj\u0105 stawk\u0119 - generatywna sztuczna inteligencja umo\u017cliwia oszustwa, kt\u00f3re omijaj\u0105 zar\u00f3wno ludzk\u0105, jak i techniczn\u0105 kontrol\u0119.<\/p>\n\n\n\n Sztuczna inteligencja jest jednak r\u00f3wnie\u017c cz\u0119\u015bci\u0105 rozwi\u0105zania. Zaawansowane narz\u0119dzia wykrywaj\u0105ce (takie jak te od TruthScan) wykorzystuj\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 przeciwko<\/em> Sztuczna inteligencja - analiza tre\u015bci pod k\u0105tem subtelnych sygnatur generowania maszynowego. W tym oficjalnym dokumencie przeanalizujemy najwa\u017cniejsze cyberzagro\u017cenia oparte na sztucznej inteligencji w 2025 r. oraz sposoby, w jakie organizacje mog\u0105 je z\u0142agodzi\u0107. Od Phishing generowany przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119<\/strong> do Oszustwo CEO deepfake<\/strong>, Z\u0142o\u015bliwe oprogramowanie stworzone przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119<\/strong>, syntetyczne to\u017csamo\u015bci<\/strong>i nie tylko, zbadamy, w jaki spos\u00f3b generatywna sztuczna inteligencja przekszta\u0142ca ataki. Om\u00f3wimy r\u00f3wnie\u017c konkretne \u015brodki obronne, w tym Wykrywanie zawarto\u015bci za pomoc\u0105 sztucznej inteligencji<\/strong>, deepfake forensics i technologie weryfikacji to\u017csamo\u015bci, kt\u00f3re mog\u0105 pom\u00f3c zespo\u0142om ds. bezpiecze\u0144stwa odzyska\u0107 przewag\u0119. Celem jest wyja\u015bnienie, w jaki spos\u00f3b przedsi\u0119biorstwa, MSSP, CISO i \u015bledczy ds. oszustw mog\u0105 integracja narz\u0119dzi do wykrywania sztucznej inteligencji w ca\u0142ym stosie cyberbezpiecze\u0144stwa<\/strong> aby przeciwdzia\u0142a\u0107 tej fali zagro\u017ce\u0144 opartych na sztucznej inteligencji.<\/p>\n\n\n\n Jednym z najwyra\u017aniejszych skutk\u00f3w generatywnej sztucznej inteligencji jest phishing i cyberprzest\u0119pczo\u015b\u0107. kompromitacja biznesowej poczty e-mail (BEC)<\/strong> schematy. Modele j\u0119zykowe oparte na sztucznej inteligencji mog\u0105 tworzy\u0107 p\u0142ynne, kontekstowo dostosowane wiadomo\u015bci e-mail w ci\u0105gu kilku sekund - eliminuj\u0105c charakterystyczne b\u0142\u0119dy gramatyczne i niezr\u0119czne sformu\u0142owania, kt\u00f3re kiedy\u015b zdradza\u0142y phishing. Rezultatem jest zalew wysoce przekonuj\u0105cych wiadomo\u015bci e-mail i SMS-\u00f3w. Do kwietnia 2025 r, ponad po\u0142owa wiadomo\u015bci spamowych (51%) zosta\u0142a napisana przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119<\/strong>wzrost z praktycznie zera dwa lata wcze\u015bniej[6]<\/a>. Co jeszcze bardziej niepokoj\u0105ce, naukowcy odkryli, \u017ce oko\u0142o 14% wiadomo\u015bci e-mail dotycz\u0105cych atak\u00f3w BEC zosta\u0142o wygenerowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119<\/strong> do 2025 r.[7]<\/a> - a liczba ta b\u0119dzie rosn\u0105\u0107 w miar\u0119 jak przest\u0119pcy b\u0119d\u0105 korzysta\u0107 z narz\u0119dzi takich jak ChatGPT. Niekt\u00f3re badania szacuj\u0105 ponad 80%<\/em> wiadomo\u015bci phishingowych mo\u017ce teraz korzysta\u0107 z pomocy sztucznej inteligencji w ich tworzeniu[8]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Liczba tych przyn\u0119t generowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 eksplodowa\u0142a. Analizy bezpiecze\u0144stwa pokazuj\u0105, \u017ce ataki phishingowe zwi\u0105zane z generatywn\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 wzros\u0142y o 1,265%<\/strong> w kr\u00f3tkim okresie[9]<\/a>. W jednym okresie liczba zg\u0142osze\u0144 incydent\u00f3w phishingowych wzros\u0142a 466% w jednym kwartale<\/strong>w du\u017cej mierze z powodu zautomatyzowanych zestaw\u00f3w phishingowych i bot\u00f3w wypompowuj\u0105cych spersonalizowane przyn\u0119ty[9]<\/a>[10]<\/a>. Sk\u0105d taki wzrost? Poniewa\u017c AI pozwala atakuj\u0105cym skala<\/strong> ich operacje dramatycznie. Pojedynczy przest\u0119pca mo\u017ce u\u017cy\u0107 chatbota AI do wygenerowania tysi\u0105ce<\/em> spersonalizowanych oszuka\u0144czych wiadomo\u015bci e-mail skierowanych do r\u00f3\u017cnych pracownik\u00f3w lub klient\u00f3w, a wszystko to w czasie potrzebnym na stworzenie jednej. Ta masowa automatyzacja doprowadzi\u0142a FBI do ostrze\u017cenia, \u017ce straty BEC (kt\u00f3re ju\u017c w 2022 r. wynios\u0142y $2,7 mld) tylko przyspiesz\u0105, poniewa\u017c sztuczna inteligencja \"grozi jeszcze wi\u0119kszymi stratami\"[11]<\/a>[12]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Nie tylko jest wi\u0119cej wiadomo\u015bci phishingowych, ale tak\u017ce bardziej efektywny<\/strong>. Ofiary s\u0105 oszukiwane w wi\u0119kszym stopniu dzi\u0119ki dopracowanemu j\u0119zykowi i szczeg\u00f3\u0142om kontekstowym, kt\u00f3re mo\u017ce zawiera\u0107 sztuczna inteligencja. W testach laboratoryjnych e-maile phishingowe napisane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 osi\u0105gn\u0119\u0142y wynik 54% wsp\u00f3\u0142czynnik klikalno\u015bci<\/strong> - znacznie powy\u017cej ~12% dla tradycyjnych pr\u00f3b phishingu[13]<\/a>. Wiadomo\u015bci te brzmi\u0105 jak prawdziwy styl CEO lub odnosz\u0105 si\u0119 do prawdziwych wydarze\u0144 w firmie, obni\u017caj\u0105c czujno\u015b\u0107 odbiorc\u00f3w. Atakuj\u0105cy u\u017cywaj\u0105 nawet sztucznej inteligencji do testowania A\/B r\u00f3\u017cnych sformu\u0142owa\u0144 i iteracji najbardziej skutecznych haczyk\u00f3w[14]<\/a>. W przeciwie\u0144stwie do ludzi, sztuczna inteligencja nie pope\u0142nia liter\u00f3wek i nie m\u0119czy si\u0119 - mo\u017ce wyrzuca\u0107 z siebie niesko\u0144czon\u0105 liczb\u0119 wariant\u00f3w, a\u017c kt\u00f3ry\u015b prze\u015blizgnie si\u0119 przez filtry i kogo\u015b oszuka.<\/p>\n\n\n\n Przyk\u0142ad w punkt:<\/strong> W po\u0142owie 2025 r. Reuters<\/em> Dochodzenie ujawni\u0142o, w jaki spos\u00f3b oszu\u015bci z Azji Po\u0142udniowo-Wschodniej wykorzystali ChatGPT do zautomatyzowania komunikacji zwi\u0105zanej z oszustwami.[15]<\/a>. Masowo generowali przekonuj\u0105ce e-maile bankowe i SMS-y do obs\u0142ugi klienta, znacznie zwi\u0119kszaj\u0105c zasi\u0119g swoich program\u00f3w. Europejska policja podobnie donosi\u0142a o zestawach phishingowych opartych na sztucznej inteligencji sprzedawanych w ciemnej sieci za mniej ni\u017c $20, umo\u017cliwiaj\u0105c nisko wykwalifikowanym aktorom uruchamianie wyrafinowanych kampanii[16]<\/a>[17]<\/a>. Bariera wej\u015bcia dla BEC i phishingu zasadniczo wyparowa\u0142a.<\/p>\n\n\n\n \u015arodki obronne - powstrzymywanie phishingu AI:<\/strong> Bior\u0105c pod uwag\u0119 ten atak, organizacje musz\u0105 wzmocni\u0107 swoje kana\u0142y e-mail i wiadomo\u015bci. To w\u0142a\u015bnie tutaj Wykrywanie zawarto\u015bci za pomoc\u0105 sztucznej inteligencji<\/strong> mo\u017ce pom\u00f3c. Narz\u0119dzia takie jak Detektor tekstu AI TruthScan<\/em> i wyspecjalizowane skanery poczty e-mail<\/strong> mo\u017ce analizowa\u0107 przychodz\u0105ce wiadomo\u015bci pod k\u0105tem statystycznych marker\u00f3w tekstu generowanego przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Na przyk\u0142ad Wykrywacz oszustw e-mail TruthScan<\/strong><\/a> wykorzystuje analiz\u0119 j\u0119zyka naturalnego do oznaczania wiadomo\u015bci e-mail, kt\u00f3re prawdopodobnie pochodz\u0105 od sztucznej inteligencji, nawet je\u015bli wygl\u0105daj\u0105 na legalne[18]<\/a>. Detektory te badaj\u0105 takie rzeczy, jak perfekcyjnie dopracowana gramatyka, z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 zda\u0144 i wzorce stylometryczne, kt\u00f3re s\u0105 nietypowe dla ludzkich pisarzy. Z Skanowanie w czasie rzeczywistym<\/strong>Podejrzane wiadomo\u015bci e-mail mog\u0105 zosta\u0107 poddane kwarantannie lub oznaczone do sprawdzenia, zanim dotr\u0105 do u\u017cytkownik\u00f3w. Zespo\u0142y ds. bezpiecze\u0144stwa w przedsi\u0119biorstwach zaczynaj\u0105 wdra\u017ca\u0107 takie filtry oparte na sztucznej inteligencji na bramach e-mail i platformach komunikacyjnych. W praktyce dodaje to now\u0105 warstw\u0119 obrony do tradycyjnych filtr\u00f3w antyspamowych - wyra\u017anie dostosowan\u0105 do wychwytywania tre\u015bci napisanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Od 2025 r. wiod\u0105ce przedsi\u0119biorstwa integruj\u0105 rozwi\u0105zania takie jak TruthScan za po\u015brednictwem interfejsu API ze swoimi bezpiecznymi bramami poczty elektronicznej i pakietami do wsp\u00f3\u0142pracy w chmurze, tworz\u0105c zautomatyzowany punkt kontrolny dla Phishing generowany przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119<\/strong> zawarto\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n By\u0107 mo\u017ce najbardziej namacalnym zagro\u017ceniem zwi\u0105zanym ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 w 2025 r. jest rozw\u00f3j fa\u0142szywe ataki g\u0142osowe i wideo<\/strong>. Korzystaj\u0105c z modeli sztucznej inteligencji, przest\u0119pcy mog\u0105 sklonowa\u0107 g\u0142os danej osoby na podstawie zaledwie kilku sekund nagrania audio lub wygenerowa\u0107 realistyczny film przedstawiaj\u0105cy czyj\u0105\u015b twarz na podstawie kilku zdj\u0119\u0107. Te g\u0142\u0119bokie podr\u00f3bki s\u0105 wykorzystywane do oszustw polegaj\u0105cych na podszywaniu si\u0119 pod inne osoby - od oszustw zwi\u0105zanych z prezesami (po\u0142\u0105czenia \"fa\u0142szywych prezes\u00f3w\") po fa\u0142szywe wideokonferencje i nie tylko. Niedawny raport bran\u017cowy ujawni\u0142 47% organizacji do\u015bwiadczy\u0142o atak\u00f3w deepfake<\/strong> jakiego\u015b rodzaju[19]<\/a>. I nie jest to tylko teoria: wielokrotne w\u0142amania w latach 2023-2025 dowiod\u0142y, \u017ce deepfake mo\u017ce pokona\u0107 ostateczne uwierzytelnienie - nasze w\u0142asne oczy i uszy.<\/p>\n\n\n\n Jedna z nies\u0142awnych spraw dotyczy\u0142a mi\u0119dzynarodowego przelewu bankowego na kwot\u0119 $25 mln<\/strong> po tym, jak pracownik zosta\u0142 oszukany przez fa\u0142szyw\u0105 wideokonferencj\u0119. Atakuj\u0105cy wykorzystali sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do zsyntetyzowania podobie\u0144stwa do dyrektora finansowego firmy podczas rozmowy Zoom, wraz z jej g\u0142osem i manierami, instruuj\u0105c pracownika, aby przela\u0142 fundusze[4]<\/a>[20]<\/a>. W innym incydencie w Australii samorz\u0105d lokalny straci\u0142 $2,3 miliona<\/strong> gdy oszu\u015bci podrobili zar\u00f3wno g\u0142os, jak i wideo urz\u0119dnik\u00f3w miejskich, aby zatwierdzi\u0107 oszuka\u0144cze p\u0142atno\u015bci[21]<\/a>. Co niepokoj\u0105ce, przest\u0119pcy wykorzystuj\u0105 sklonowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 g\u0142osy w \"oszustwach dziadkowych\" - dzwoni\u0105c do senior\u00f3w i podszywaj\u0105c si\u0119 pod ich krewnych w niebezpiecze\u0144stwie. The FBI<\/em> i FinCEN<\/em> pod koniec 2024 r. wyda\u0142a ostrze\u017cenia o wzro\u015bcie liczby oszustw z wykorzystaniem Generowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 \"fa\u0142szywe\" media<\/strong>w tym fa\u0142szywi agenci obs\u0142ugi klienta i syntetyczne to\u017csamo\u015bci w celu omini\u0119cia weryfikacji KYC.[22]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Cz\u0119stotliwo\u015b\u0107 przest\u0119pstw opartych na deepfake'ach szybko ro\u015bnie. Jedna z analiz wykaza\u0142a, \u017ce do ko\u0144ca 2024 r. nowe oszustwo deepfake pojawia\u0142o si\u0119 co pi\u0119\u0107 minut<\/strong> \u015brednio[23]<\/a>. W samym tylko pierwszym kwartale 2025 r. liczba zg\u0142oszonych incydent\u00f3w deepfake wzros\u0142a o 19% w por\u00f3wnaniu do wszystko<\/em> z 2024 r.[24]<\/a>[25]<\/a>. Szacuje si\u0119, \u017ce podr\u00f3bki stanowi\u0105 obecnie 6,5% wszystkich atak\u00f3w typu fraud<\/strong>, a 2,137% wzrost od 2022 r.<\/strong>[26]<\/a>[27]<\/a>. Wymagana technologia sta\u0142a si\u0119 \u0142atwo dost\u0119pna - cz\u0119sto wymaga zaledwie 30 sekund d\u017awi\u0119ku<\/strong> aby sklonowa\u0107 g\u0142os, lub poni\u017cej godziny przyk\u0142adowego nagrania, aby przekonuj\u0105co wymodelowa\u0107 twarz osoby[20]<\/a>. Kr\u00f3tko m\u00f3wi\u0105c, nigdy nie by\u0142o \u0142atwiej \"podrobi\u0107\" to\u017csamo\u015b\u0107 zaufanej osoby<\/strong> i nak\u0142aniaj\u0105 ofiary do przekazania pieni\u0119dzy lub informacji.<\/p>\n\n\n\n \u015arodki obronne - uwierzytelnianie rzeczywisto\u015bci:<\/strong> Aby przeciwdzia\u0142a\u0107 zagro\u017ceniom typu deepfake, organizacje zwracaj\u0105 si\u0119 ku zaawansowanym wykrywanie no\u015bnik\u00f3w syntetycznych<\/strong> narz\u0119dzia. Na przyk\u0142ad, Detektor g\u0142osu AI firmy TruthScan<\/strong><\/a> i TruthScan Deepfake Detector<\/strong><\/a> wykorzystuj\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do analizy audio i wideo pod k\u0105tem oznak manipulacji. Systemy te wykonuj\u0105 analiz\u0119 klatka po klatce i analiz\u0119 kszta\u0142tu fali, aby wykry\u0107 artefakty, takie jak nienaturalne ruchy twarzy, problemy z synchronizacj\u0105 ust lub nieregularno\u015bci widma d\u017awi\u0119ku, kt\u00f3re zdradzaj\u0105 klip wygenerowany przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. W testach algorytmy TruthScan osi\u0105gn\u0119\u0142y nast\u0119puj\u0105ce wyniki 99%+ dok\u0142adno\u015b\u0107 w identyfikowaniu g\u0142os\u00f3w generowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119<\/strong> i wykrywa\u0142 zmanipulowane klatki wideo w czasie rzeczywistym[28]<\/a>[29]<\/a>. W rzeczywisto\u015bci badacze z Genians Security Center wykorzystali niedawno kryminalistyk\u0119 obrazu TruthScan do analizy fa\u0142szywego dowodu osobistego u\u017cywanego przez p\u00f3\u0142nocnokorea\u0144skich haker\u00f3w - detektor g\u0142\u0119bokich fa\u0142szywych obraz\u00f3w TruthScan oznaczy\u0142 dokument jako nieautentyczny za pomoc\u0105 98% zaufanie<\/em>udaremnienie pr\u00f3by spear-phishingu[5]<\/a>[30]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n W celu praktycznej obrony przedsi\u0119biorstwa wdra\u017caj\u0105 te funkcje wykrywania w kluczowych punktach w\u0119z\u0142owych. Weryfikacja g\u0142osowa<\/strong> jest dodawany do przep\u0142yw\u00f3w pracy call center - np. gdy \"klient\" \u017c\u0105da du\u017cego transferu przez telefon, d\u017awi\u0119k mo\u017ce zosta\u0107 przepuszczony przez detektor deepfake g\u0142osu, aby upewni\u0107 si\u0119, \u017ce to naprawd\u0119 on (a nie mimika AI). Podobnie, platformy do wideokonferencji<\/strong> mo\u017ce zintegrowa\u0107 skanowanie deepfake na \u017cywo strumieni wideo uczestnik\u00f3w, aby wychwyci\u0107 wszelkie syntetyczne twarze. Pakiet wykrywania deepfake TruthScan oferuje na przyk\u0142ad Analiza po\u0142\u0105cze\u0144 wideo w czasie rzeczywistym i uwierzytelnianie twarzy<\/strong> kt\u00f3re mo\u017cna pod\u0142\u0105czy\u0107 do Zoom lub WebEx za po\u015brednictwem API[31]<\/a>[29]<\/a>. Oznacza to, \u017ce je\u015bli kto\u015b pr\u00f3buje do\u0142\u0105czy\u0107 do spotkania przy u\u017cyciu stworzonego przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 filmu przedstawiaj\u0105cego dyrektora generalnego, system mo\u017ce oznaczy\u0107 \"mo\u017cliwy deepfake\", zanim zostan\u0105 wyrz\u0105dzone jakiekolwiek szkody. Ponadto wa\u017cne transakcje cz\u0119sto obejmuj\u0105 obecnie etap weryfikacji (pozapasmowy lub wieloczynnikowy), kt\u00f3ry mo\u017ce wykorzystywa\u0107 uwierzytelnianie tre\u015bci - np. wymagaj\u0105c kr\u00f3tkiego potwierdzenia g\u0142osowego, kt\u00f3re jest nast\u0119pnie sprawdzane przez detektor g\u0142osu AI pod k\u0105tem autentyczno\u015bci. \u0141\u0105cz\u0105c te narz\u0119dzia, firmy tworz\u0105 sie\u0107 bezpiecze\u0144stwa: nawet je\u015bli pracownicy zob.<\/em> lub s\u0142ysze\u0107<\/em> co\u015b prawdopodobnego, zakulisowy kryminalistyczny AI zakwestionuje jego rzeczywisto\u015b\u0107. W krajobrazie zagro\u017ce\u0144 przesi\u0105kni\u0119tym sztuczn\u0105 inteligencj\u0105, \"Nie ufaj - weryfikuj\"<\/strong> staje si\u0119 mantr\u0105 dla ka\u017cdej komunikacji g\u0142osowej lub wideo zwi\u0105zanej z pieni\u0119dzmi lub poufnym dost\u0119pem.<\/p>\n\n\n\n Wp\u0142yw sztucznej inteligencji nie ogranicza si\u0119 do in\u017cynierii spo\u0142ecznej - zmienia ona r\u00f3wnie\u017c gr\u0119 w zakresie tworzenia z\u0142o\u015bliwego oprogramowania i unikania kodu ataku. W 2025 r. Threat Intelligence Group Google odkry\u0142a, \u017ce pierwsze szczepy z\u0142o\u015bliwego oprogramowania wykorzystuj\u0105ce sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 <\/strong>podczas<\/em><\/strong> wykonanie w celu zmiany ich zachowania<\/strong>[32]<\/a>[33]<\/a>. Jeden przyk\u0142ad, nazwany PROMPTFLUX<\/strong>By\u0142 to z\u0142o\u015bliwy skrypt, kt\u00f3ry faktycznie wywo\u0142ywa\u0142 interfejs API sztucznej inteligencji (model Google Gemini) w celu przepisywanie w\u0142asnego kodu w locie<\/strong>tworz\u0105c nowe, zaciemnione warianty w celu unikni\u0119cia wykrycia przez programy antywirusowe.[34]<\/a>[35]<\/a>. Ta ewolucja sztucznej inteligencji \"just-in-time\" oznacza skok w kierunku autonomicznego, polimorficznego z\u0142o\u015bliwego oprogramowania. Kolejna pr\u00f3bka, PROMPTSTEAL<\/strong>wykorzysta\u0142 asystenta kodowania sztucznej inteligencji do generowania jednowierszowych polece\u0144 systemu Windows w celu kradzie\u017cy danych, zasadniczo zlecaj\u0105c cz\u0119\u015bci swojej logiki silnikowi sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym[36]<\/a>[37]<\/a>. Te innowacje wskazuj\u0105 na przysz\u0142o\u015b\u0107, w kt\u00f3rej z\u0142o\u015bliwe oprogramowanie mo\u017ce stale si\u0119 zmienia\u0107 - podobnie jak ludzki pen-tester - aby pokona\u0107 mechanizmy obronne.<\/p>\n\n\n\n Nawet bez sztucznej inteligencji w locie, atakuj\u0105cy u\u017cywaj\u0105 sztucznej inteligencji podczas programowania, aby tworzy\u0107 silniejszy z\u0142o\u015bliwy kod. Generatywna sztuczna inteligencja mo\u017ce tworzy\u0107 z\u0142o\u015bliwe oprogramowanie, kt\u00f3re jest wysoce zaciemnione<\/strong>zawieraj\u0105ce warstwy myl\u0105cej logiki, kt\u00f3re utrudniaj\u0105 in\u017cynieri\u0119 wsteczn\u0105. Wed\u0142ug raport\u00f3w wywiadu o zagro\u017ceniach, ponad 70% powa\u017cnych narusze\u0144 w 2025 r. wi\u0105za\u0142o si\u0119 z jak\u0105\u015b form\u0105 polimorficznego z\u0142o\u015bliwego oprogramowania<\/strong> kt\u00f3ry zmienia swoj\u0105 sygnatur\u0119 lub zachowanie, aby unikn\u0105\u0107 wykrycia[38]<\/a>. Dodatkowo, 76% kampanii phishingowych<\/strong> stosuj\u0105 teraz taktyki polimorficzne, takie jak dynamiczne adresy URL lub \u0142adunki przepisane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119[38]<\/a>. Narz\u0119dzia takie jak oferta dark-web WormGPT<\/em> i FraudGPT<\/em> (nieograniczone klony ChatGPT) pozwalaj\u0105 nawet nie-ekspertom generowa\u0107 droppery z\u0142o\u015bliwego oprogramowania, keyloggery lub kod ransomware, po prostu opisuj\u0105c, czego chc\u0105[39]<\/a>. Rezultatem jest mn\u00f3stwo nowych wariant\u00f3w z\u0142o\u015bliwego oprogramowania. Na przyk\u0142ad w 2024 r. z\u0142odziej informacji o nazwie BlackMamba<\/strong> pojawi\u0142 si\u0119, kt\u00f3ry by\u0142 w ca\u0142o\u015bci wygenerowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119<\/em>u\u017cywaj\u0105c ChatGPT do pisania swojego kodu w segmentach - ka\u017cde wykonanie tworzy\u0142o nieco inny plik binarny, myl\u0105c tradycyjne programy antywirusowe oparte na sygnaturach[38]<\/a>. Badacze bezpiecze\u0144stwa zademonstrowali r\u00f3wnie\u017c polimorficzne koncepcje generowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, kt\u00f3re mog\u0105 omin\u0105\u0107 wiele zabezpiecze\u0144 punkt\u00f3w ko\u0144cowych[40]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Co wi\u0119cej, atakuj\u0105cy wykorzystuj\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, aby dopracowa\u0107 swoje dostawa<\/em> z\u0142o\u015bliwego oprogramowania. Sztuczna inteligencja mo\u017ce inteligentnie skryptowa\u0107 wiadomo\u015bci phishingowe (jak om\u00f3wiono), kt\u00f3re zawieraj\u0105 linki do z\u0142o\u015bliwego oprogramowania. Mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c pomaga\u0107 w opracowywaniu exploit\u00f3w - np. wykorzystuj\u0105c sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do znajdowania nowych luk w zabezpieczeniach lub optymalizacji kodu pow\u0142oki. Podmioty pa\u0144stwowe podobno wykorzystywa\u0142y zaawansowane modele sztucznej inteligencji, aby pom\u00f3c w odkrywaniu exploit\u00f3w zero-day i opracowywaniu z\u0142o\u015bliwego oprogramowania dostosowanego do cel\u00f3w[41]<\/a>. Wszystkie te trendy oznaczaj\u0105, \u017ce z\u0142o\u015bliwe oprogramowanie w 2025 roku b\u0119dzie bardziej ukryte i adaptacyjne. Cz\u0119sto \"Wsp\u00f3\u0142tworzony\" ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105<\/strong>co utrudnia wykrycie przy u\u017cyciu konwencjonalnych regu\u0142.<\/p>\n\n\n\n \u015arodki obronne - AI vs. AI w obronie przed z\u0142o\u015bliwym oprogramowaniem:<\/strong> Obrona przed z\u0142o\u015bliwym oprogramowaniem stworzonym przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 wymaga po\u0142\u0105czenia zaawansowanego wykrywania i analizy opartej na sztucznej inteligencji po stronie obronnej. Wiele organizacji rozszerza swoje ochrona punkt\u00f3w ko\u0144cowych i EDR (Endpoint Detection & Response)<\/strong> z modelami AI\/ML, kt\u00f3re szukaj\u0105 wzorc\u00f3w zachowa\u0144 kodu generowanego przez AI. Na przyk\u0142ad nag\u0142e transformacje kodu na ho\u015bcie lub nietypowe wzorce wywo\u0142a\u0144 API mog\u0105 wskazywa\u0107 na co\u015b takiego jak regeneracja PROMPTFLUX. Podobnie monitorowanie sieci mo\u017ce wychwyci\u0107 anomalie, takie jak z\u0142o\u015bliwe oprogramowanie docieraj\u0105ce do us\u0142ug AI (co nie jest \"normalne\" dla aplikacji u\u017cytkownika). Dostawcy szkol\u0105 detektory oparte na uczenie maszynowym w zakresie rodziny<\/em> zidentyfikowanego do tej pory z\u0142o\u015bliwego oprogramowania wspomaganego przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, poprawiaj\u0105c rozpoznawanie tych nowych zagro\u017ce\u0144.<\/p>\n\n\n\n Jednym z pojawiaj\u0105cych si\u0119 rozwi\u0105za\u0144 jest zintegrowane skanowanie tre\u015bci AI w potokach deweloperskich i kompilacyjnych<\/strong>. Oznacza to wykorzystanie detektor\u00f3w opartych na sztucznej inteligencji do analizowania skrypt\u00f3w, kompilacji oprogramowania, a nawet zmian konfiguracji pod k\u0105tem z\u0142o\u015bliwej lub generowanej przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 zawarto\u015bci. Na przyk\u0142ad, Detektor czasu rzeczywistego TruthScan<\/strong><\/a> mo\u017cna wdro\u017cy\u0107 nie tylko tekst - jego multimodalna analiza mo\u017ce potencjalnie oznacza\u0107 podejrzany kod lub pliki konfiguracyjne, rozpoznaj\u0105c, czy zosta\u0142y one wygenerowane maszynowo przy u\u017cyciu wzorc\u00f3w zaciemniania.[42]<\/a>[43]<\/a>. Zespo\u0142y programist\u00f3w i MSSP zaczynaj\u0105 skanowa\u0107 skrypty infrastruktury jako kodu, dzienniki PowerShell i inne artefakty w poszukiwaniu oznak segment\u00f3w napisanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, kt\u00f3re mog\u0105 wskazywa\u0107 na r\u0119k\u0119 atakuj\u0105cego. Chocia\u017c jest to dopiero rozwijaj\u0105cy si\u0119 obszar, jest obiecuj\u0105cy: w jednym przypadku zesp\u00f3\u0142 ds. bezpiecze\u0144stwa u\u017cy\u0142 detektora sztucznej inteligencji, aby z\u0142apa\u0107 zaciemniony plik zestawu phishingowego, kt\u00f3ry \"wydawa\u0142 si\u0119\" wygenerowany przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 i rzeczywi\u015bcie by\u0142 cz\u0119\u015bci\u0105 ataku[44]<\/a>. Kod pliku by\u0142 zbyt skomplikowany i rozwlek\u0142y (cechy charakterystyczne generacji AI), a skan zawarto\u015bci AI potwierdzi\u0142 wysokie prawdopodobie\u0144stwo, \u017ce nie zosta\u0142 napisany przez cz\u0142owieka[40]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Wreszcie, udost\u0119pnianie informacji o zagro\u017ceniach skoncentrowanych na zagro\u017ceniach zwi\u0105zanych ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 ma kluczowe znaczenie. Gdy Google GTIG publikuje szczeg\u00f3\u0142y dotycz\u0105ce z\u0142o\u015bliwego oprogramowania opartego na Prompt lub gdy badacze zg\u0142aszaj\u0105 nowe techniki omijania sztucznej inteligencji, organizacje powinny wprowadzi\u0107 je do swojej in\u017cynierii wykrywania. Analityka behawioralna<\/strong> - szukaj\u0105c dzia\u0142a\u0144 takich jak proces odradzaj\u0105cy skrypt, kt\u00f3ry przepisuje kod tego samego procesu - mo\u017ce wychwyci\u0107 anomalie, kt\u00f3re wykazuje z\u0142o\u015bliwe oprogramowanie wspomagane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Kr\u00f3tko m\u00f3wi\u0105c, obro\u0144cy musz\u0105 zwalcza\u0107 ogie\u0144 ogniem: wdra\u017ca\u0107 Narz\u0119dzia bezpiecze\u0144stwa oparte na sztucznej inteligencji<\/strong> kt\u00f3re mog\u0105 dostosowywa\u0107 si\u0119 tak szybko, jak z\u0142o\u015bliwe oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji. Obejmuje to wszystko, od antywirusa z ulepszon\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 po analiz\u0119 zachowa\u0144 u\u017cytkownik\u00f3w, kt\u00f3ra mo\u017ce zidentyfikowa\u0107, kiedy konto lub system zaczyna zachowywa\u0107 si\u0119 \"niezupe\u0142nie ludzko\". Wykorzystuj\u0105c sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do obrony, zespo\u0142y ds. bezpiecze\u0144stwa mog\u0105 przeciwdzia\u0142a\u0107 przewadze szybko\u015bci i skali, jak\u0105 sztuczna inteligencja zapewnia atakuj\u0105cym.<\/p>\n\n\n\n Przej\u015bcie od z\u0142o\u015bliwego oprogramowania do \u015bwiata oszustw: oszustwo zwi\u0105zane z to\u017csamo\u015bci\u0105 syntetyczn\u0105<\/strong> eksplodowa\u0142a dzi\u0119ki generatywnej sztucznej inteligencji. Syntetyczne oszustwa zwi\u0105zane z to\u017csamo\u015bci\u0105 polegaj\u0105 na tworzeniu fikcyjnych person poprzez \u0142\u0105czenie prawdziwych i fa\u0142szywych danych (np. prawdziwy numer SSN + fa\u0142szywe nazwisko i dokumenty). Te to\u017csamo\u015bci \"Frankensteina\" s\u0105 nast\u0119pnie wykorzystywane do otwierania rachunk\u00f3w bankowych, ubiegania si\u0119 o kredyt lub przechodzenia kontroli KYC - ostatecznie skutkuj\u0105c niesp\u0142aconymi po\u017cyczkami lub praniem pieni\u0119dzy. By\u0142 to ju\u017c jeden z najszybciej rozwijaj\u0105cych si\u0119 rodzaj\u00f3w oszustw, a sztuczna inteligencja dola\u0142a oliwy do ognia. Straty spowodowane oszustwami zwi\u0105zanymi z syntetycznymi identyfikatorami przekroczy\u0142a $35 mld w 2023 r.<\/strong>[45]<\/a>a na pocz\u0105tku 2025 r. niekt\u00f3re szacunki wskazywa\u0142y prawie 25% wszystkich strat z tytu\u0142u oszustw bankowych<\/strong> wynika\u0142y z syntetycznych to\u017csamo\u015bci[46]<\/a>. Analitycy Experian stwierdzili, \u017ce ponad 80% nowych oszustw zwi\u0105zanych z kontami<\/strong> na niekt\u00f3rych rynkach jest obecnie powi\u0105zany z syntetycznymi identyfikatorami[19]<\/a> - Osza\u0142amiaj\u0105ce statystyki podkre\u015blaj\u0105, jak wszechobecne sta\u0142o si\u0119 to oszustwo.<\/p>\n\n\n\n Generatywna sztuczna inteligencja wzmacnia syntetyczne oszustwa na kilka sposob\u00f3w. Po pierwsze, sztuczna inteligencja sprawia, \u017ce wyprodukowanie \"dokumenty hodowlane\"<\/em> i cyfrowych \u015blad\u00f3w potrzebnych do sprzeda\u017cy fa\u0142szywej to\u017csamo\u015bci. W przesz\u0142o\u015bci oszust m\u00f3g\u0142 sfotografowa\u0107 dow\u00f3d to\u017csamo\u015bci lub r\u0119cznie stworzy\u0107 fa\u0142szywe rachunki za media. Obecnie istniej\u0105 narz\u0119dzia do generowania autentycznie wygl\u0105daj\u0105ce zdj\u0119cia profilowe, dokumenty to\u017csamo\u015bci, paszporty, wyci\u0105gi bankowe, a nawet profile w mediach spo\u0142eczno\u015bciowych<\/strong> przy u\u017cyciu generator\u00f3w obraz\u00f3w AI i modeli j\u0119zykowych[47]<\/a>[48]<\/a>. Na przyk\u0142ad, mo\u017cna u\u017cy\u0107 sztucznej inteligencji do stworzenia realistycznego zdj\u0119cia g\u0142owy osoby, kt\u00f3ra nie istnieje (zapobiegaj\u0105c \u0142atwemu wyszukiwaniu odwrotnych obraz\u00f3w) i wygenerowa\u0107 pasuj\u0105ce fa\u0142szywe prawo jazdy z tym zdj\u0119ciem. Sztuczna inteligencja mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c symulowa\u0107 \"oznaki \u017cycia\" to\u017csamo\u015bci - np. tworz\u0105c rejestry syntetycznych rodzic\u00f3w, adresy lub posty w mediach spo\u0142eczno\u015bciowych<\/strong> aby rozwin\u0105\u0107 histori\u0119[49]<\/a>. Bosto\u0144ski Fed zauwa\u017cy\u0142, \u017ce Gen AI mo\u017ce nawet produkowa\u0107 deepfake audio i wideo fa\u0142szywej osoby<\/strong> - Na przyk\u0142ad, syntetyczny u\u017cytkownik mo\u017ce \"pojawi\u0107 si\u0119\" w filmie weryfikacyjnym selfie, wraz z unikaln\u0105 twarz\u0105 i g\u0142osem, wszystkie wygenerowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119[50]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Po drugie, sztuczna inteligencja pomaga oszustom zwi\u0119kszanie skali<\/strong> swoich operacji. Zamiast podrabia\u0107 jedn\u0105 lub dwie to\u017csamo\u015bci na raz, mog\u0105 programowo generowa\u0107 setki lub tysi\u0105ce kompletnych pakiet\u00f3w to\u017csamo\u015bci i automatycznie wype\u0142nia\u0107 nowe wnioski o konto masowo[51]<\/a>[52]<\/a>. Niekt\u00f3re us\u0142ugi dark web skutecznie oferuj\u0105 \"Syntetyczne to\u017csamo\u015bci jako us\u0142uga\"<\/em>wykorzystuj\u0105c automatyzacj\u0119 do tworzenia zweryfikowanych kont na sprzeda\u017c. Na przyk\u0142ad podczas program\u00f3w pomocy w zwi\u0105zku z pandemi\u0105 COVID-19 przest\u0119pcy wykorzystywali boty z to\u017csamo\u015bciami wygenerowanymi przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do masowego ubiegania si\u0119 o po\u017cyczki i \u015bwiadczenia, przyt\u0142aczaj\u0105c system fa\u0142szywymi wnioskodawcami. Zgodnie z projektami Juniper Research, globalny koszt oszustw zwi\u0105zanych z to\u017csamo\u015bci\u0105 cyfrow\u0105 (nap\u0119dzanych przez te taktyki) wyniesie wzrost 153% do 2030 r.<\/strong> w por\u00f3wnaniu do 2025 r.[53]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n \u015arodki obronne - weryfikacja to\u017csamo\u015bci w \u015bwiecie sztucznej inteligencji:<\/strong> Tradycyjne metody potwierdzania to\u017csamo\u015bci zmagaj\u0105 si\u0119 z podr\u00f3bkami stworzonymi przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Aby si\u0119 dostosowa\u0107, organizacje przyjmuj\u0105 Wielowarstwowa weryfikacja to\u017csamo\u015bci i zachowania<\/strong> wspierane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Kluczow\u0105 warstw\u0105 jest zaawansowana kryminalistyka dokument\u00f3w i obraz\u00f3w<\/strong>. Na przyk\u0142ad, Detektor obraz\u00f3w AI TruthScan<\/strong><\/a> i Wykrywacz fa\u0142szywych dokument\u00f3w<\/strong><\/a> zapewniaj\u0105 mo\u017cliwo\u015b\u0107 analizowania przes\u0142anych dokument\u00f3w to\u017csamo\u015bci, selfie lub dokument\u00f3w pod k\u0105tem oznak syntezy lub manipulacji. Narz\u0119dzia te badaj\u0105 artefakty na poziomie pikseli, niesp\u00f3jno\u015bci o\u015bwietlenia i metadane w celu ustalenia, czy obraz zosta\u0142 wygenerowany przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 lub zmanipulowany. Mog\u0105 wychwyci\u0107 subtelne wskaz\u00f3wki - takie jak identyczne wzory t\u0142a ze zdj\u0119\u0107 wygenerowanych przez GAN lub czcionki i odst\u0119py na identyfikatorze, kt\u00f3re nie pasuj\u0105 do \u017cadnego znanego szablonu rz\u0105dowego. Wdra\u017caj\u0105c takie detektory podczas wdra\u017cania, banki mog\u0105 automatycznie oznacza\u0107 prawo jazdy lub selfie wnioskodawcy, je\u015bli jest ono prawdopodobnie wygenerowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 (na przyk\u0142ad system TruthScan oznaczy\u0142by fa\u0142szywy dow\u00f3d wojskowy u\u017cyty w sprawie phishingu Kimsuky APT).[5]<\/a>). Zgodnie z komunikatem prasowym TruthScan, ich platforma by\u0142a wykorzystywana przez instytucje finansowe do weryfikacji autentyczno\u015bci dokument\u00f3w na du\u017c\u0105 skal\u0119, identyfikuj\u0105c g\u0142\u0119bokie podr\u00f3bki z niezwykle wysok\u0105 dok\u0142adno\u015bci\u0105[54]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Kolejn\u0105 warstw\u0105 jest analityka behawioralna<\/strong> i kontrole por\u00f3wnawcze. Prawdziwe to\u017csamo\u015bci maj\u0105 g\u0142\u0119bi\u0119 - lata historii, rejestry publiczne, aktywno\u015b\u0107 w mediach spo\u0142eczno\u015bciowych itp. To\u017csamo\u015bci generowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, bez wzgl\u0119du na to, jak dopracowane, cz\u0119sto nie maj\u0105 tych g\u0142\u0119bokich korzeni. Banki i po\u017cyczkodawcy wykorzystuj\u0105 obecnie sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do krzy\u017cowej korelacji danych aplikacji z danymi publicznymi i zastrze\u017conymi: Czy numer telefonu i adres e-mail tej osoby pokazuj\u0105 histori\u0119 u\u017cytkowania? Czy geolokalizacja urz\u0105dzenia lub adresu IP ma sens? Czy wpisuje dane w formularzach w spos\u00f3b ludzki, czy kopiuje-wkleja (jak robi\u0105 to boty)? Modele sztucznej inteligencji mog\u0105 by\u0107 szkolone w celu odr\u00f3\u017cnienia prawdziwych zachowa\u0144 klient\u00f3w od syntetycznych wzorc\u00f3w. Rezerwa Federalna zauwa\u017cy\u0142a, \u017ce \"syntetyczne to\u017csamo\u015bci s\u0105 p\u0142ytkie i AI to widzi\".<\/em> - Weryfikacja oparta na sztucznej inteligencji mo\u017ce szybko wyszuka\u0107 cyfrowy \u015blad to\u017csamo\u015bci i podnie\u015b\u0107 alarm, je\u015bli nie zostanie znaleziony \u017caden \u015blad.[55]<\/a>. W praktyce us\u0142ugi weryfikacji to\u017csamo\u015bci wykorzystuj\u0105 obecnie sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, kt\u00f3ra sprawdza, czy selfie u\u017cytkownika pasuje do poprzednich zdj\u0119\u0107 (w celu wykrycia zamiany twarzy), a nawet monituje u\u017cytkownik\u00f3w o losowe dzia\u0142ania (takie jak okre\u015blone pozy lub frazy) podczas sprawdzania \u017cywotno\u015bci, utrudniaj\u0105c deepfake'om prawid\u0142ow\u0105 reakcj\u0119[56]<\/a>[57]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Wreszcie, ci\u0105g\u0142e monitorowanie<\/strong> zachowanie konta po wdro\u017ceniu pomaga wychwyci\u0107 konta syntetyczne, kt\u00f3re si\u0119 prze\u015blizgn\u0119\u0142y. Poniewa\u017c konta te nie s\u0105 powi\u0105zane z prawdziw\u0105 osob\u0105, ich wzorce u\u017cytkowania cz\u0119sto si\u0119 wyr\u00f3\u017cniaj\u0105 (np. dokonywanie transakcji w idealnym momencie w celu zbudowania kredytu, a nast\u0119pnie maksymalne wykorzystanie). Monitorowanie oszustw oparte na sztucznej inteligencji (takie jak platformy Sift lub Feedzai) mo\u017ce zidentyfikowa\u0107 anomalie w sposobie korzystania z kont, oznaczaj\u0105c potencjalne syntetyki do przegl\u0105du. Podsumowuj\u0105c, zwalczanie oszustw zwi\u0105zanych z to\u017csamo\u015bci\u0105 opartych na sztucznej inteligencji wymaga Potwierdzanie to\u017csamo\u015bci z wykorzystaniem sztucznej inteligencji<\/strong> - \u0142\u0105cz\u0105c kryminalistyk\u0119 dokument\u00f3w, kontrole biometryczne, korelacj\u0119 danych i analiz\u0119 behawioraln\u0105. Dobr\u0105 wiadomo\u015bci\u0105 jest to, \u017ce te same post\u0119py w sztucznej inteligencji, kt\u00f3re umo\u017cliwiaj\u0105 oszustwa, s\u0105 r\u00f3wnie\u017c wykorzystywane do ich wykrywania. TruthScan, na przyk\u0142ad, oferuje us\u0142ug\u0119 pakiet do weryfikacji to\u017csamo\u015bci<\/strong> kt\u00f3ra integruje analiz\u0119 tekstu, obrazu i g\u0142osu w celu weryfikacji nowych u\u017cytkownik\u00f3w. Wykorzystuj\u0105c te narz\u0119dzia, jeden z du\u017cych bank\u00f3w odnotowa\u0142 znaczny spadek udanych otwar\u0107 kont syntetycznych, nawet gdy \u015brednie w bran\u017cy ros\u0142y. Wy\u015bcig zbroje\u0144 trwa, ale obro\u0144cy ucz\u0105 si\u0119 dostrzega\u0107 s\u0142abe \"cyfrowe sygna\u0142y\" syntetyk\u00f3w, bez wzgl\u0119du na to, jak dobrze sztuczna inteligencja stara si\u0119 zatrze\u0107 \u015blady.<\/p>\n\n\n\n Przeanalizowali\u015bmy kilka r\u00f3\u017cnych obszar\u00f3w zagro\u017ce\u0144 - phishing, deepfake, z\u0142o\u015bliwe oprogramowanie, oszustwa syntetyczne - wszystkie do\u0142adowane sztuczn\u0105 inteligencj\u0105. Jasne jest, \u017ce Brak pojedynczego narz\u0119dzia lub jednorazowej poprawki<\/strong> nie rozwi\u0105\u017ce tego wyzwania. Zamiast tego przedsi\u0119biorstwa potrzebuj\u0105 kompleksowej strategii, aby Wbudowanie wykrywania i weryfikacji opartej na sztucznej inteligencji w ka\u017cdej warstwie.<\/strong> ich stosu cyberbezpiecze\u0144stwa. Podej\u015bcie musi odzwierciedla\u0107 powierzchni\u0119 ataku, obejmuj\u0105c\u0105 poczt\u0119 elektroniczn\u0105, sie\u0107, g\u0142os, dokumenty, to\u017csamo\u015b\u0107 i nie tylko. Poni\u017cszy diagram ilustruje, w jaki spos\u00f3b organizacje mog\u0105 zintegrowa\u0107 narz\u0119dzia do wykrywania sztucznej inteligencji TruthScan (i podobne rozwi\u0105zania) we wsp\u00f3lnych warstwach bezpiecze\u0144stwa przedsi\u0119biorstwa:<\/p>\n\n\n\n Integracja narz\u0119dzi do wykrywania AI na wielu warstwach stosu zabezpiecze\u0144 - od bramek e-mail i centr\u00f3w telefonicznych po weryfikacj\u0119 u\u017cytkownik\u00f3w i ochron\u0119 punkt\u00f3w ko\u0144cowych. Wykrywanie tre\u015bci AI (centrum) analizuje tekst, obrazy, d\u017awi\u0119k i wideo w czasie rzeczywistym, zasilaj\u0105c punkty egzekwowania, kt\u00f3re chroni\u0105 zasoby i u\u017cytkownik\u00f3w.<\/em><\/p>\n\n\n\n W tym modelu, multimodalne detektory AI dzia\u0142aj\u0105 jak centralny m\u00f3zg<\/strong> kt\u00f3ry \u0142\u0105czy si\u0119 z r\u00f3\u017cnymi kontrolami bezpiecze\u0144stwa:<\/p>\n\n\n\n The kluczowa korzy\u015b\u0107<\/strong> tego zintegrowanego podej\u015bcia jest Szybko\u015b\u0107 i sp\u00f3jno\u015b\u0107<\/strong>. Ataki z wykorzystaniem sztucznej inteligencji przebiegaj\u0105 szybko - wiadomo\u015bci phishingowe, fa\u0142szywe g\u0142osy i syntetyczne dane mog\u0105 atakowa\u0107 wiele kana\u0142\u00f3w jednocze\u015bnie. Dzi\u0119ki oprzyrz\u0105dowaniu wszystkich tych kana\u0142\u00f3w w wykrywanie AI, organizacja zyskuje widoczno\u015b\u0107 w czasie rzeczywistym i dog\u0142\u0119bn\u0105 obron\u0119. Jeden z zespo\u0142\u00f3w opisa\u0142 to jako tworzenie \"systemu odporno\u015bciowego AI\" dla swojego przedsi\u0119biorstwa: za ka\u017cdym razem, gdy co\u015b jest komunikowane (czy to e-mail, przes\u0142anie dokumentu, po\u0142\u0105czenie g\u0142osowe itp.), system odporno\u015bciowy AI \"w\u0105cha\" go pod k\u0105tem obcych (generowanych przez AI) sygnatur i neutralizuje go, je\u015bli oka\u017ce si\u0119 z\u0142o\u015bliwy.<\/p>\n\n\n\n Pakiet TruthScan dla przedsi\u0119biorstw jest tego przyk\u0142adem, poniewa\u017c oferuje ujednolicona platforma<\/strong> obejmuj\u0105ce wykrywanie tekstu, obrazu, d\u017awi\u0119ku i wideo AI, kt\u00f3re mo\u017cna wdro\u017cy\u0107 modu\u0142owo lub jako ca\u0142o\u015b\u0107[63]<\/a>[64]<\/a>. Wiele firm zaczyna od wdro\u017cenia jednej lub dw\u00f3ch funkcji (powiedzmy, wykrywanie tekstu w wiadomo\u015bciach e-mail i wykrywanie obraz\u00f3w w onboardingu), a nast\u0119pnie rozszerza je na inne, gdy zobacz\u0105 warto\u015b\u0107. Co wa\u017cne, integracja jest przyjazna dla deweloper\u00f3w<\/strong> - TruthScan i podobne us\u0142ugi zapewniaj\u0105 interfejsy API i zestawy SDK, dzi\u0119ki czemu zespo\u0142y ds. bezpiecze\u0144stwa mog\u0105 pod\u0142\u0105czy\u0107 wykrywanie do istniej\u0105cych system\u00f3w bez konieczno\u015bci masowej przebudowy. Niezale\u017cnie od tego, czy jest to SIEM, brama e-mail, niestandardowa aplikacja bankowa czy system CRM, wykrywanie mo\u017ce dzia\u0142a\u0107 za kulisami i generowa\u0107 alerty lub zautomatyzowane dzia\u0142ania. Na przyk\u0142ad du\u017ca platforma medi\u00f3w spo\u0142eczno\u015bciowych zintegrowa\u0142a interfejsy API moderacji tre\u015bci, aby automatycznie usuwa\u0107 filmy typu deepfake w ci\u0105gu kilku minut od przes\u0142ania[65]<\/a>[66]<\/a>zapobiegaj\u0105c rozprzestrzenianiu si\u0119 dezinformacji generowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119.<\/p>\n\n\n\n Gwa\u0142towne rozprzestrzenianie si\u0119 zagro\u017ce\u0144 opartych na sztucznej inteligencji w 2025 roku stanowi wyzwanie dla organizacji na nowe sposoby. Atakuj\u0105cy znale\u017ali sposoby na wykorzystanie ludzkiego zaufania na du\u017c\u0105 skal\u0119 - podszywanie si\u0119 pod g\u0142osy i to\u017csamo\u015bci, automatyzacja in\u017cynierii spo\u0142ecznej, omijanie zabezpiecze\u0144 za pomoc\u0105 adaptacyjnego kodu i tworzenie ca\u0142ej fa\u0142szywej rzeczywisto\u015bci. Jest to zniech\u0119caj\u0105ca perspektywa dla obro\u0144c\u00f3w, ale nie beznadziejna. Tak jak przest\u0119pcy wykorzystuj\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, tak i my mo\u017cemy wykorzysta\u0107 j\u0105 po stronie bezpiecze\u0144stwa. Pojawienie si\u0119 Wykrywanie tre\u015bci za pomoc\u0105 sztucznej inteligencji, deepfake forensics i syntetyczne skanery to\u017csamo\u015bci<\/strong> daje nam pot\u0119\u017cne mo\u017cliwo\u015bci przeciwdzia\u0142ania tym nowym zagro\u017ceniom. Wdra\u017caj\u0105c te narz\u0119dzia i integruj\u0105c je we wszystkich warstwach<\/strong> przedsi\u0119biorstwa mog\u0105 radykalnie zmniejszy\u0107 ryzyko prze\u015blizgni\u0119cia si\u0119 atak\u00f3w opartych na sztucznej inteligencji. Wcze\u015bni u\u017cytkownicy ju\u017c udaremnili pr\u00f3by oszustw o warto\u015bci wielu milion\u00f3w dolar\u00f3w, \u0142api\u0105c deepfake'i na gor\u0105cym uczynku[26]<\/a>lub zapobiec katastrofom phishingowym poprzez filtrowanie wiadomo\u015bci e-mail stworzonych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119.<\/p>\n\n\n\n Poza technologi\u0105, organizacje powinny kultywowa\u0107 kultur\u0119 \"ufaj, ale weryfikuj\". Pracownicy powinni by\u0107 \u015bwiadomi, \u017ce w erze sztucznej inteligencji nie zawsze mo\u017cna uwierzy\u0107 w to, co si\u0119 widzi (lub s\u0142yszy) - zdrowy sceptycyzm w po\u0142\u0105czeniu z procesami weryfikacji mo\u017ce powstrzyma\u0107 wiele sztuczek socjotechnicznych. Szkolenie i \u015bwiadomo\u015b\u0107 w po\u0142\u0105czeniu z narz\u0119dzia do automatycznej weryfikacji, takie jak TruthScan<\/strong>tworz\u0105 pot\u0119\u017cn\u0105 obron\u0119. W pewnym sensie musimy podnie\u015b\u0107 poprzeczk\u0119 w zakresie uwierzytelniania i walidacji informacji. Komunikacja cyfrowa i dokumenty nie mog\u0105 by\u0107 ju\u017c traktowane jako wiarygodne; ich pochodzenie musi zosta\u0107 sprawdzone przez maszyn\u0119 lub proces.<\/p>\n\n\n\n W miar\u0119 post\u0119p\u00f3w nale\u017cy oczekiwa\u0107, \u017ce atakuj\u0105cy b\u0119d\u0105 dalej udoskonala\u0107 swoje taktyki AI - ale tak\u017ce oczekiwa\u0107 ci\u0105g\u0142ych innowacji w zakresie defensywnej AI. Dynamika zabawy w kotka i myszk\u0119 b\u0119dzie si\u0119 utrzymywa\u0107. Sukces obro\u0144c\u00f3w b\u0119dzie zale\u017ca\u0142 od sprawno\u015b\u0107 i wymiana informacji<\/strong>. Ci, kt\u00f3rzy szybko wprowadz\u0105 nowe informacje o zagro\u017ceniach (np. nowatorskie techniki wykrywania deepfake lub zaktualizowane sygnatury modeli AI), wyprzedz\u0105 atakuj\u0105cych wykorzystuj\u0105cych najnowsze narz\u0119dzia AI. Wsp\u00f3\u0142praca mi\u0119dzy przemys\u0142em, \u015brodowiskiem akademickim i rz\u0105dem b\u0119dzie mia\u0142a r\u00f3wnie\u017c kluczowe znaczenie w tej walce, o czym \u015bwiadcz\u0105 alerty i ramy wy\u0142aniaj\u0105ce si\u0119 z agencji, takich jak AI Risk Management Framework NIST, oraz wsp\u00f3\u0142praca mi\u0119dzybankowa w zakresie wykrywania oszustw AI.<\/p>\n\n\n\n Podsumowuj\u0105c, bran\u017ca cyberbezpiecze\u0144stwa jest w trakcie zmiany paradygmatu nap\u0119dzanej przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Zagro\u017cenia nie przypominaj\u0105 tych sprzed dekady, ale stawiamy im czo\u0142a za pomoc\u0105 r\u00f3wnie bezprecedensowych \u015brodk\u00f3w obrony. Dzi\u0119ki po\u0142\u0105czeniu zaawansowanej technologii wykrywania i solidnej strategii bezpiecze\u0144stwa, my mo\u017ce<\/strong> z\u0142agodzi\u0107 ryzyko zwi\u0105zane z generatywn\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0105, a nawet obr\u00f3ci\u0107 j\u0105 na nasz\u0105 korzy\u015b\u0107. Narz\u0119dzia takie jak pakiet wykrywania sztucznej inteligencji TruthScan umo\u017cliwiaj\u0105 nam przywr\u00f3ci\u0107 zaufanie w \u015bwiecie zerowego zaufania<\/em> - aby upewni\u0107 si\u0119, \u017ce osoba po drugiej stronie linii jest prawdziwa, \u017ce dokument w naszej skrzynce odbiorczej jest autentyczny i \u017ce kod dzia\u0142aj\u0105cy w naszej sieci nie zosta\u0142 zmodyfikowany przez z\u0142o\u015bliw\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Inwestuj\u0105c w te mo\u017cliwo\u015bci ju\u017c teraz, organizacje nie tylko ochroni\u0105 si\u0119 przed dzisiejszymi atakami wykorzystuj\u0105cymi sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, ale tak\u017ce zbuduj\u0105 odporno\u015b\u0107 na ewoluuj\u0105ce zagro\u017cenia jutra. Wniosek jest jasny: Sztuczna inteligencja mo\u017ce nap\u0119dza\u0107 cyberataki, ale przy odpowiednim podej\u015bciu mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c wzmocni\u0107 nasz\u0105 obron\u0119.<\/strong><\/p>\n\n\n\n \u0179r\u00f3d\u0142a:<\/strong> Odpowiednie dane i przyk\u0142ady zosta\u0142y zaczerpni\u0119te z 2025 raport\u00f3w wywiadowczych dotycz\u0105cych zagro\u017ce\u0144 i ekspert\u00f3w, w tym Mayer Brown's Cyber Incident Trends[1]<\/a>[67]<\/a>Przegl\u0105d zagro\u017ce\u0144 Fortinet w 2025 r.[2]<\/a>[19]<\/a>Barracuda bada ataki e-mailowe z wykorzystaniem sztucznej inteligencji[6]<\/a>[7]<\/a>raport Google GTIG na temat zagro\u017ce\u0144 zwi\u0105zanych ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105[34]<\/a>, Bosto\u0144ska Rezerwa Federalna spostrze\u017cenia na temat oszustw syntetycznych[45]<\/a>[50]<\/a>oraz opublikowane przez TruthScan studia przypadk\u00f3w i komunikaty prasowe[30]<\/a>[26]<\/a>mi\u0119dzy innymi. Ilustruj\u0105 one zakres zagro\u017ce\u0144 opartych na sztucznej inteligencji i skuteczno\u015b\u0107 \u015brodk\u00f3w zaradczych skoncentrowanych na sztucznej inteligencji w rzeczywistych scenariuszach. Ucz\u0105c si\u0119 na podstawie takiej inteligencji i wdra\u017caj\u0105c najnowocze\u015bniejsze narz\u0119dzia, mo\u017cemy pewnie porusza\u0107 si\u0119 w erze cyberzagro\u017ce\u0144 opartych na sztucznej inteligencji.<\/p>\n\n\n\n [1]<\/a> [67]<\/a> Trendy dotycz\u0105ce cyberincydent\u00f3w w 2025 r. Co Twoja firma powinna wiedzie\u0107 | Insights | Mayer Brown<\/p>\n\n\n\n https:\/\/www.mayerbrown.com\/en\/insights\/publications\/2025\/10\/2025-cyber-incident-trends-what-your-business-needs-to-know<\/a><\/p>\n\n\n\n [2]<\/a> [3]<\/a> [19]<\/a> Najwa\u017cniejsze statystyki dotycz\u0105ce cyberbezpiecze\u0144stwa: Fakty, statystyki i naruszenia w 2025 r.<\/p>\n\n\n\n https:\/\/www.fortinet.com\/resources\/cyberglossary\/cybersecurity-statistics<\/a><\/p>\n\n\n\n [4]<\/a> [11]<\/a> [12]<\/a> [16]<\/a> [17]<\/a> [20]<\/a> [22]<\/a> [47]<\/a> [48]<\/a> [52]<\/a> Oszustwa oparte na sztucznej inteligencji w us\u0142ugach finansowych: Najnowsze trendy i rozwi\u0105zania | TruthScan<\/p>\n\n\n\n https:\/\/truthscan.com\/blog\/ai-driven-fraud-in-financial-services-recent-trends-and-solutions<\/a><\/p>\n\n\n\n [5]<\/a> [26]<\/a> [30]<\/a> [54]<\/a> TruthScan wykrywa p\u00f3\u0142nocnokorea\u0144ski atak Deepfake na urz\u0119dnik\u00f3w obrony - Bryan County Magazine<\/p>\n\n\n\n https:\/\/lifestyle.bryancountymagazine.com\/story\/80224\/truthscan-detects-north-korean-deepfake-attack-on-defense-officials<\/a><\/p>\n\n\n\n [6]<\/a> [7]<\/a> [14]<\/a> Po\u0142owa spamu w skrzynce odbiorczej jest generowana przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 - jej wykorzystanie w zaawansowanych atakach jest na wczesnym etapie | Barracuda Networks Blog<\/p>\n\n\n\n https:\/\/blog.barracuda.com\/2025\/06\/18\/half-spam-inbox-ai-generated<\/a><\/p>\n\n\n\n [8]<\/a> [10]<\/a> Cyfrowy indeks zaufania za II kwarta\u0142 2025 r: Dane i spostrze\u017cenia dotycz\u0105ce oszustw AI | Sift<\/p>\n\n\n\n https:\/\/sift.com\/index-reports-ai-fraud-q2-2025<\/a><\/p>\n\n\n\n [9]<\/a> [13]<\/a> [24]<\/a> [25]<\/a> [38]<\/a> [39]<\/a> Zagro\u017cenia cyberbezpiecze\u0144stwa AI 2025: Deepfake $25.6M<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/blog.truthscan.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/ai_cyber_threat_distribution_2025-1024x614.png\" "\\"\\"")
<\/figure>\n\n\n\nPhishing i BEC generowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119: oszustwa na niespotykan\u0105 dot\u0105d skal\u0119<\/h2>\n\n\n\n
Deepfake Voice & Video Impersonation: Oszustwo \"widzenie jest myl\u0105ce\"<\/h2>\n\n\n\n
Z\u0142o\u015bliwe oprogramowanie stworzone przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 i zaciemniony kod: Ewoluuj\u0105ce zagro\u017cenia w kodzie<\/h2>\n\n\n\n
Syntetyczne to\u017csamo\u015bci i oszustwa nap\u0119dzane sztuczn\u0105 inteligencj\u0105<\/h2>\n\n\n\n
Integracja wykrywania AI w ca\u0142ym stosie zabezpiecze\u0144<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/blog.truthscan.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-3-1024x648.png\" "\\"\\"")
<\/figure>\n\n\n\n\n
Wnioski: Wyprzedzanie krzywej<\/h2>\n\n\n\n
\n\n\n\n