Analizowanie dużych ilości publicznie dostępnych informacji.
Wspomaganie identyfikacji luk w zabezpieczeniach.
Łatwiejsze przygotowywanie treści w różnych językach.
Warto jednak pamiętać, że AI nie oznacza automatycznie całkowicie autonomicznych cyberataków. W wielu przypadkach pozostaje narzędziem wspierającym działania człowieka.
Brytyjskie National Cyber Security Centre (NCSC) wskazuje, że sztuczna inteligencja będzie zwiększać skuteczność istniejących metod ataków, a jednocześnie umożliwiać ich prowadzenie na większą skalę.
1. Phishing wspomagany sztuczną inteligencją
Phishing to jedna z najbardziej rozpowszechnionych metod cyberoszustw. Polega na podszywaniu się pod zaufane instytucje lub osoby w celu wyłudzenia danych, pieniędzy albo uzyskania dostępu do systemów.
Sztuczna inteligencja sprawia, że takie wiadomości mogą być trudniejsze do rozpoznania.
Cyberprzestępcy wykorzystują modele językowe do tworzenia poprawnych stylistycznie e-maili, profesjonalnych komunikatów i spersonalizowanych wiadomości.
Przykład: Pracownik otrzymuje wiadomość przypominającą oficjalną korespondencję działu IT. Nadawca informuje o konieczności pilnego potwierdzenia danych logowania. Wiadomość jest poprawna językowo, zawiera odpowiednią terminologię i nawiązuje do rzeczywistych procesów firmy.
Największe zagrożenie polega na tym, że brak błędów ortograficznych czy stylistycznych przestaje być wiarygodnym dowodem autentyczności wiadomości.
2. Klonowanie głosu i oszustwa telefoniczne
Jednym z bardziej niepokojących zastosowań AI jest generowanie syntetycznego głosu przypominającego głos prawdziwej osoby.
Technologia ta może być wykorzystywana do podszywania się pod członków rodziny, współpracowników, przełożonych lub przedstawicieli instytucji.
Przykład: Pracownik działu finansowego otrzymuje telefon od osoby, której głos przypomina głos dyrektora firmy. Rozmówca informuje o pilnej płatności wymagającej natychmiastowej realizacji.
W rzeczywistości rozmówca może być oszustem posługującym się głosem wygenerowanym przez AI.
Takie działania określa się często jako voice phishing (vishing), a wykorzystanie sztucznej inteligencji dodatkowo zwiększa ich wiarygodność.
Dlatego nawet znajomy głos nie powinien być jedyną podstawą do zatwierdzania przelewów czy przekazywania poufnych informacji.
3. Deepfake – fałszywe nagrania wideo
Deepfake to technologia pozwalająca tworzyć lub modyfikować materiały audio i wideo w sposób, który może sprawiać wrażenie autentycznego.
Cyberprzestępcy wykorzystują ją między innymi do podszywania się pod osoby publiczne, członków kierownictwa firm czy przedstawicieli instytucji.
Przykładowe zastosowania obejmują:
Fałszywe wypowiedzi znanych osób promujące oszustwa inwestycyjne.
Podszywanie się pod kierownictwo podczas wideokonferencji.
Tworzenie materiałów mających wywoływać presję lub poczucie zagrożenia.
Rozpowszechnianie nieprawdziwych informacji.
W lipcu 2026 roku FBI ostrzegało przed oszustami wykorzystującymi filmy generowane przez AI do podszywania się pod przedstawicieli amerykańskich służb i kierowania ofiar na fałszywe strony internetowe.
Co istotne, coraz lepsza jakość generowanych materiałów oznacza, że nie zawsze można wykryć manipulację wyłącznie na podstawie wyglądu nagrania.
4. Automatyczne zbieranie informacji o potencjalnych ofiarach
Cyberprzestępcy mogą wykorzystać sztuczną inteligencję również na etapie przygotowywania ataku.
Narzędzia AI pomagają analizować publiczne profile zawodowe, informacje o organizacjach, publikacje w mediach społecznościowych czy dane dostępne na stronach internetowych.
Na podstawie takich informacji możliwe jest lepsze dopasowanie treści oszustwa do konkretnej osoby lub firmy.
Przykładowo atakujący może dowiedzieć się, kto odpowiada za finanse, jakie narzędzia wykorzystuje organizacja albo jak wygląda jej struktura.
Problemem nie musi być pojedyncza publiczna informacja. Zagrożenie pojawia się wtedy, gdy wiele pozornie nieistotnych danych zostanie połączonych w przekonujący scenariusz oszustwa.
Dlatego świadome zarządzanie informacjami udostępnianymi publicznie staje się coraz ważniejszym elementem cyberbezpieczeństwa.
5. Wspomaganie tworzenia złośliwego oprogramowania
Sztuczna inteligencja może wspierać również bardziej techniczne działania cyberprzestępców.
Modele AI potrafią analizować kod, identyfikować błędy i pomagać w tworzeniu oprogramowania. Są to przydatne możliwości dla programistów, ale mogą być nadużywane.
W kontekście cyberprzestępczości AI bywa wykorzystywana do wspomagania analizy podatności, modyfikowania złośliwego kodu czy automatyzowania wybranych czynności związanych z atakami.
Nie oznacza to jednak, że dowolne narzędzie AI potrafi samodzielnie przeprowadzić zaawansowany cyberatak. Skuteczne wykorzystanie takich technik nadal może wymagać specjalistycznej wiedzy i doświadczenia.
Z perspektywy organizacji szczególnie istotne stają się regularne aktualizacje systemów, zarządzanie podatnościami oraz monitorowanie podejrzanej aktywności.
6. Fałszywe profile i oszustwa w mediach społecznościowych
Generatywna sztuczna inteligencja umożliwia tworzenie realistycznych zdjęć profilowych, opisów zawodowych i wiadomości.
Cyberprzestępcy mogą wykorzystywać takie treści do budowania fałszywych tożsamości w internecie.
Przykładem są fikcyjne profile rekruterów, ekspertów finansowych lub przedstawicieli firm, które mają wzbudzić zaufanie potencjalnej ofiary.
Oszust może przez dłuższy czas prowadzić rozmowę, budować relację, a następnie nakłaniać do przekazania danych, instalacji podejrzanej aplikacji albo wykonania płatności.
W tym przypadku największym zagrożeniem nie jest sama technologia generowania treści, ale wykorzystanie jej do manipulowania zaufaniem człowieka.
7. Fałszywe narzędzia AI i strony internetowe
Rosnąca popularność sztucznej inteligencji stworzyła jeszcze jedną okazję dla cyberprzestępców.
Oszuści mogą przygotowywać strony przypominające oficjalne serwisy popularnych narzędzi AI, oferując rzekomo darmowy dostęp do nowych modeli lub dodatkowych funkcji.
W rzeczywistości takie strony mogą służyć do wyłudzania danych logowania, kradzieży informacji lub rozpowszechniania złośliwego oprogramowania.
Europejska Agencja ds. Cyberbezpieczeństwa (ENISA) wskazywała już na przypadki wykorzystywania popularności narzędzi generatywnej AI jako przynęty w kampaniach cyberprzestępczych.
Dlatego przed instalacją nowej aplikacji AI warto sprawdzić jej producenta, oficjalną stronę internetową oraz wymagane uprawnienia.
Jak chronić się przed cyberatakami wykorzystującymi AI?
Chociaż sztuczna inteligencja zmienia charakter niektórych zagrożeń, podstawowe zasady cyberbezpieczeństwa pozostają niezwykle ważne.
1. Weryfikuj nietypowe prośby
Jeśli otrzymasz pilną prośbę o przelew, podanie hasła lub udostępnienie danych, potwierdź ją przez niezależny, wcześniej znany kanał komunikacji.
2. Korzystaj z uwierzytelniania wieloskładnikowego (MFA)
Dodatkowy etap weryfikacji może ograniczyć ryzyko przejęcia konta, nawet jeśli hasło trafi w niepowołane ręce.
3. Zachowuj ostrożność wobec linków i załączników
Nie otwieraj podejrzanych plików i sprawdzaj adresy stron, szczególnie gdy wiadomość wywołuje presję czasu.
4. Regularnie aktualizuj oprogramowanie
Aktualizacje bezpieczeństwa pomagają eliminować znane podatności, które mogłyby zostać wykorzystane przez atakujących.
5. Ograniczaj publiczne udostępnianie informacji
Zastanów się, jakie szczegóły dotyczące pracy, obowiązków i organizacji publikujesz w internecie.
6. Wprowadzaj dodatkową weryfikację operacji finansowych
W firmach warto stosować zasadę niezależnego potwierdzania nietypowych płatności, zmian numerów rachunków oraz próśb o udostępnienie poufnych danych.
7. Rozwijaj świadomość zagrożeń
Regularne szkolenia z phishingu, deepfake'ów i inżynierii społecznej mogą pomóc pracownikom szybciej rozpoznawać podejrzane sytuacje.
W Polsce podejrzane incydenty można zgłaszać za pośrednictwem CERT Polska pod adresem incydent.cert.pl. SMS-y zawierające podejrzane linki można przekazywać na numer 8080.
Czy sztuczna inteligencja może również chronić przed cyberatakami?
Zdecydowanie tak. AI jest wykorzystywana nie tylko przez cyberprzestępców, ale również przez specjalistów odpowiedzialnych za bezpieczeństwo systemów informatycznych.
Nowoczesne rozwiązania bezpieczeństwa mogą używać uczenia maszynowego do:
Wykrywania nietypowych zachowań użytkowników.
Analizowania podejrzanego ruchu sieciowego.
Identyfikowania potencjalnie złośliwych plików.
Wspomagania analizy incydentów bezpieczeństwa.
Priorytetyzacji alertów i potencjalnych zagrożeń.
Takie mechanizmy pozwalają zespołom bezpieczeństwa sprawniej analizować duże ilości danych i szybciej reagować na niektóre incydenty.
Nie zastępują jednak odpowiednich procedur, zabezpieczeń technicznych i wiedzy specjalistów.
Przyszłość cyberbezpieczeństwa w erze AI
W kolejnych latach sztuczna inteligencja będzie odgrywała coraz większą rolę zarówno w działaniach cyberprzestępców, jak i specjalistów ds. bezpieczeństwa.
Raport ENISA Threat Landscape 2026 wskazuje na rosnące wykorzystanie AI do wspierania szkodliwych działań oraz na nowe zagrożenia wynikające z integracji systemów AI ze środowiskami organizacji.
Można więc oczekiwać dalszego rozwoju metod wykrywania zagrożeń, ale również coraz bardziej zaawansowanych prób manipulowania użytkownikami.
Szczególnego znaczenia nabierze umiejętność krytycznej oceny informacji oraz rozpoznawania sytuacji, w których ktoś próbuje wykorzystać zaufanie, presję czasu lub autorytet innych osób.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja nie stworzyła cyberprzestępczości, ale dostarczyła nowych sposobów prowadzenia znanych już ataków.
Phishing, klonowanie głosu, deepfake, fałszywe profile i oszustwa wykorzystujące popularność AI pokazują, że współczesne zagrożenia wykraczają poza tradycyjne wirusy komputerowe.
Najważniejszy wniosek jest prosty: nie każda profesjonalnie wyglądająca wiadomość, znajomy głos czy realistyczne nagranie muszą być autentyczne.
W świecie coraz bardziej zaawansowanej sztucznej inteligencji podstawą bezpieczeństwa pozostają weryfikacja informacji, odpowiednie zabezpieczenia oraz świadomość zagrożeń.
Źródła
