Jak sztuczna inteligencja zmienia cyberprzestępczość

Sztuczna inteligencja dała hakerom nowe możliwości

Sztuczna inteligencja (SI) to jedna z najszybciej rozwijających się dziedzin technologii, która rewolucjonizuje wiele branż – od medycyny, przez motoryzację, aż po cyberbezpieczeństwo. Niestety, jak każda potężna technologia, SI może być wykorzystywana nie tylko w dobrych celach, ale także przez przestępców. Hakerzy coraz częściej korzystają z możliwości, jakie daje im sztuczna inteligencja, co otwiera przed nimi zupełnie nowe sposoby ataków na systemy komputerowe i użytkowników.

Jak SI wspiera działania hakerów?

Automatyzacja i skalowanie ataków
Jeszcze kilka lat temu większość ataków hakerskich wymagała żmudnej, ręcznej pracy. Hakerzy musieli samodzielnie analizować luki w systemach, tworzyć indywidualne wiadomości phishingowe, testować różne hasła, śledzić reakcje ofiar. Tego typu działania były czasochłonne i ograniczone skalą – jeden atakujący mógł prowadzić tylko kilka kampanii jednocześnie, a skuteczność zależała w dużej mierze od jego doświadczenia i cierpliwości.

Dziś, dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i automatyzacji, hakerzy mogą prowadzić ataki na zupełnie innym poziomie – szybciej, szerzej i skuteczniej niż kiedykolwiek wcześniej. Zaawansowane algorytmy potrafią zautomatyzować niemal każdy etap ataku: od zbierania danych o potencjalnych ofiarach, przez tworzenie spersonalizowanych wiadomości, aż po analizę reakcji i adaptację kolejnych działań.

Przykład? Zamiast ręcznie redagować kilka fałszywych e-maili, SI może wygenerować dziesiątki tysięcy unikalnych, dopasowanych do konkretnych osób wiadomości phishingowych. Każda z nich może zawierać indywidualne dane (np. imię, nazwisko, stanowisko, firmę), co znacząco zwiększa wiarygodność i szansę powodzenia ataku. Taki proces działa w pełni automatycznie, 24 godziny na dobę, praktycznie bez kosztów.

Co więcej, AI umożliwia hakerom testowanie wielu różnych metod jednocześnie — np. analizowanie, które tytuły maili najczęściej są otwierane, jakie treści skłaniają ludzi do kliknięcia linków, a które wywołują podejrzenia. To podejście przypomina kampanie marketingowe — tylko że zamiast sprzedaży produktu, celem jest wyłudzenie danych lub zainfekowanie systemu.

Dzięki temu skala współczesnych ataków może być ogromna: zamiast próbować włamać się do jednej firmy, przestępcy uruchamiają tysiące zautomatyzowanych prób w wielu krajach jednocześnie. A im więcej danych zbiorą, tym bardziej „inteligentne” stają się ich kolejne kampanie.

Efekt? Przeciętny użytkownik internetu czy pracownik firmy staje się celem nie pojedynczego hakera, ale całej armii maszyn, które bezustannie testują jego czujność.

Tworzenie zaawansowanego phishingu
Phishing to jedna z najstarszych i wciąż najskuteczniejszych metod cyberoszustwa. Polega na podszywaniu się pod zaufane osoby, firmy lub instytucje — np. banki, serwisy kurierskie czy portale społecznościowe — w celu wyłudzenia wrażliwych danych: loginów, haseł, numerów kart kredytowych czy kodów SMS. Przez lata tego typu ataki były stosunkowo łatwe do wykrycia, ponieważ zawierały literówki, podejrzane linki lub nienaturalny język. Dziś jednak, dzięki sztucznej inteligencji, phishing wszedł na zupełnie nowy poziom.

Współczesne algorytmy AI potrafią generować wiadomości phishingowe, które są niemal nie do odróżnienia od prawdziwej korespondencji. Korzystając z uczenia maszynowego i analizy języka naturalnego (NLP), SI tworzy teksty poprawne gramatycznie, logiczne i dopasowane do kontekstu. Co więcej, złośliwi aktorzy wykorzystują AI do przeszukiwania otwartych źródeł danych (OSINT) – takich jak media społecznościowe, fora, LinkedIn czy wycieki baz danych – by zebrać jak najwięcej informacji o potencjalnej ofierze.

Na tej podstawie powstają spersonalizowane wiadomości, które wydają się autentyczne. Przykład: użytkownik otrzymuje e-mail rzekomo od swojego banku, w którym podane jest jego imię i nazwisko, a nawet szczegóły ostatnich transakcji (jeśli wcześniej doszło do wycieku danych). Wiadomość wygląda profesjonalnie, zawiera poprawne logo i styl graficzny, a link kieruje do strony łudząco podobnej do prawdziwej witryny banku. W takim przypadku nawet ostrożny użytkownik może się nabrać.

Dodatkowo, AI potrafi tworzyć phishing nie tylko tekstowy, ale też głosowy (vishing) lub wizualny (deepfake’y wideo czy syntetyczne głosy podszywające się pod znajome osoby). To oznacza, że phishing staje się coraz trudniejszy do rozpoznania i coraz bardziej skuteczny.

Dlatego edukacja w zakresie cyberbezpieczeństwa, zdrowy sceptycyzm wobec korespondencji elektronicznej i stosowanie uwierzytelniania wieloskładnikowego (2FA) są dziś bardziej istotne niż kiedykolwiek wcześniej.

Automatyczne łamanie haseł
W przeszłości hakerzy musieli polegać na prostych programach, które metodą prób i błędów sprawdzały kolejne możliwe kombinacje haseł – tzw. ataki brute force. Był to proces żmudny i czasochłonny, wymagający ogromnych zasobów obliczeniowych i cierpliwości. Dziś jednak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe całkowicie zmieniły zasady tej gry.

Nowoczesne algorytmy potrafią uczyć się z ogromnych baz danych wyciekłych haseł i analizować wzorce, które ludzie nieświadomie powielają. Na tej podstawie przewidują, jakie hasła są najbardziej prawdopodobne – i to z zaskakującą skutecznością. Uwzględniają takie elementy jak popularne imiona, daty urodzenia, nazwy zwierząt, drużyn sportowych czy proste zamienniki typu „Pa$$word” zamiast „Password”.

Przykład? Jeśli ktoś używa hasła „Kasia1985”, system oparty na AI szybko je rozpozna jako potencjalny trop: „Kasia” to jedno z najpopularniejszych imion w Polsce, a „1985” to typowa data urodzenia – oba elementy często występują razem. Sztuczna inteligencja nie tylko szybciej identyfikuje takie schematy, ale także dynamicznie uczy się nowych trendów w tworzeniu haseł, np. uwzględniając modne skróty, slang internetowy czy emoji.

W rezultacie łamanie haseł staje się nie tylko szybsze, ale też znacznie bardziej precyzyjne. A to oznacza, że tradycyjne, słabe hasła przestają być jakąkolwiek przeszkodą. Dlatego dziś silne uwierzytelnianie (np. 2FA) i unikanie przewidywalnych wzorców to nie luksus – to konieczność.

Maskowanie złośliwego oprogramowania
Tradycyjne programy antywirusowe opierają się głównie na dwóch metodach wykrywania zagrożeń: analizie sygnatur (czyli unikalnych fragmentów kodu charakterystycznych dla znanych wirusów) oraz monitorowaniu zachowań aplikacji w systemie. Gdy coś działa podejrzanie – np. próbuje uzyskać dostęp do chronionych plików czy nawiązuje nietypowe połączenia – system alarmuje użytkownika. Jednak w starciu z nowoczesnym, inteligentnym malware to często za mało.

Hakerzy zaczęli wykorzystywać sztuczną inteligencję i techniki uczenia maszynowego do tworzenia oprogramowania, które potrafi się dynamicznie „maskować”. Dzięki temu złośliwy kod może zmieniać swój wygląd i sposób działania „w locie”, w zależności od sytuacji. Przykładowo, malware potrafi modyfikować fragmenty swojego kodu tak, by za każdym razem wyglądał nieco inaczej — co skutecznie utrudnia jego rozpoznanie przez klasyczne skanery antywirusowe.

To trochę jak cyfrowy kamuflaż: wirus może wyglądać inaczej przy każdym uruchomieniu lub w zależności od środowiska, w którym działa. Czasem przyjmuje postać pozornie nieszkodliwego pliku, innym razem udaje legalne oprogramowanie. Niektóre wersje potrafią nawet „wyczuć”, że działają w środowisku testowym lub pod okiem badacza bezpieczeństwa i celowo nie wykonują szkodliwych działań, by uniknąć analizy.

Dzięki takim technikom złośliwe oprogramowanie staje się znacznie trudniejsze do wykrycia, usunięcia, a nawet zrozumienia. Antywirusy muszą więc również korzystać z AI, by nadążyć za coraz bardziej elastycznym i inteligentnym zagrożeniem. To wyścig zbrojeń, w którym każda strona rozwija coraz bardziej zaawansowane narzędzia — ale niestety, przewagę coraz częściej mają ci po ciemniejszej stronie sieci.

Zagrożenia i wyzwania dla cyberbezpieczeństwa

Adaptacyjne ataki
Współczesne zagrożenia cybernetyczne przybierają coraz bardziej zaawansowaną formę — adaptacyjne ataki to jedno z najpoważniejszych wyzwań dla specjalistów od bezpieczeństwa IT. W przeciwieństwie do tradycyjnych, statycznych metod włamania, które korzystały z ustalonych i przewidywalnych schematów, adaptacyjne ataki potrafią dynamicznie uczyć się i dostosowywać do napotykanej obrony.

Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego, złośliwe oprogramowanie i atakujące algorytmy analizują reakcje systemów bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym. Jeśli system wykryje pewien wzorzec zachowań hakerów, np. konkretny rodzaj ruchu sieciowego, charakterystyczne działania procesów czy znane metody ataku, algorytm automatycznie modyfikuje swój sposób działania, aby ominąć te zabezpieczenia. Może to oznaczać zmianę sposobu komunikacji z serwerem kontrolnym, przekształcenie fragmentów kodu malware, a nawet całkowitą zmianę strategii — na przykład przełączenie się z ataku typu brute force na bardziej wyrafinowany phishing.

Ta zdolność adaptacji sprawia, że obrona staje się znacznie trudniejsza. Systemy antywirusowe i zapory ogniowe często bazują na wykrywaniu znanych wzorców (tzw. sygnatur), ale adaptacyjne ataki są projektowane tak, aby te wzorce omijać lub dezaktywować. Złośliwe oprogramowanie może nawet „uczyć się” środowiska, w którym działa — np. rozpoznawać, czy jest uruchomione w środowisku testowym (sandbox) i tymczasowo ukrywać swoje działanie, by uniknąć analizy i wykrycia.

W praktyce oznacza to, że atak może trwać znacznie dłużej, pozostając niewykrytym, co daje przestępcom czas na zebranie większej ilości danych, infekowanie kolejnych systemów i eskalację szkód. Dla firm i użytkowników indywidualnych to ogromne zagrożenie, bo tradycyjne metody ochrony stają się coraz mniej skuteczne.

Aby skutecznie przeciwdziałać takim zagrożeniom, systemy bezpieczeństwa również muszą ewoluować. Coraz częściej wykorzystują własne mechanizmy uczenia maszynowego, analizę zachowań (behavioral analysis) i sztuczną inteligencję, które pozwalają na szybkie wykrycie anomalii i natychmiastową reakcję na nowe, nieznane wzorce ataku. Mimo to, walka z adaptacyjnymi atakami to ciągły wyścig zbrojeń, który wymaga ciągłego monitoringu, aktualizacji i edukacji użytkowników.

Deepfake – fałszywe, ale przekonujące materiały
Deepfake to zaawansowana technologia oparta na sztucznej inteligencji, która pozwala na tworzenie niezwykle realistycznych fałszywych nagrań audio oraz wideo. Dzięki niej można zmanipulować obraz i dźwięk tak, że osoba przedstawiona na nagraniu wydaje się mówić lub robić rzeczy, których w rzeczywistości nigdy nie zrobiła. Ta technologia, choć z jednej strony może mieć zastosowania rozrywkowe lub edukacyjne, w rękach cyberprzestępców stanowi potężne narzędzie do oszustw i manipulacji.

Hakerzy i oszuści coraz częściej wykorzystują deepfake do tworzenia wiarygodnych „podszywek” pod znane osoby — na przykład szefów firm, polityków, ekspertów czy celebrytów. Przykładem może być sytuacja, w której fałszywy materiał głosowy przedstawia szefa firmy, który „poleca” swojemu pracownikowi pilny przelew na wskazane konto bankowe. Tego typu oszustwo jest szczególnie groźne, ponieważ nagrania deepfake potrafią oddać nie tylko charakterystyczny głos, ale nawet sposób mówienia i emocje, co sprawia, że trudno je odróżnić od prawdziwego nagrania.

W 2020 roku media obiegła historia z Wielkiej Brytanii, gdzie dyrektor generalny (CEO) jednej z firm został „podrobiony” głosowo przy pomocy technologii deepfake. Oszuści skontaktowali się z jednym z jego podwładnych i zażądali przekazania dużej sumy pieniędzy – ponad 200 tysięcy dolarów. Przekonująca jakość nagrania oraz autorytet, jaki miał rzekomy rozmówca, sprawiły, że pracownik spełnił polecenie. Dopiero po czasie okazało się, że wszystko było oszustwem.

Deepfake stawia przed działami bezpieczeństwa nowe wyzwania, ponieważ tradycyjne metody weryfikacji tożsamości — takie jak sprawdzenie połączenia głosowego czy potwierdzenie danych przez telefon — mogą okazać się niewystarczające. W dobie, gdy fałszywe materiały mogą wyglądać i brzmieć jak prawdziwe, kluczowe staje się wprowadzenie dodatkowych procedur, np. wieloetapowej autoryzacji, osobistego kontaktu lub stosowania technologii wykrywających manipulacje w nagraniach.

Warto też podkreślić, że deepfake może być wykorzystywany nie tylko do oszustw finansowych, ale także do rozprzestrzeniania fałszywych informacji, szantażu, kompromitacji osób publicznych oraz dezinformacji na masową skalę. W obliczu rosnącej dostępności tej technologii, edukacja użytkowników i rozwój narzędzi do wykrywania deepfake’ów stają się elementem niezbędnym dla ochrony przed nowymi cyberzagrożeniami.

Jak się bronić?

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do obrony
Na szczęście sztuczna inteligencja nie jest wyłącznie narzędziem w rękach cyberprzestępców — coraz częściej staje się kluczowym sojusznikiem specjalistów od cyberbezpieczeństwa. Dzięki swoim możliwościom przetwarzania i analizy ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym, systemy oparte na uczeniu maszynowym potrafią wykrywać nawet subtelne nieprawidłowości, które mogą świadczyć o próbach ataku, często zanim zdążą one wyrządzić poważne szkody.

Przykładowo, jeśli użytkownik zwykle loguje się do firmowego systemu z Polski, a nagle następuje próba dostępu z zupełnie innego kraju lub miasta, system może automatycznie rozpoznać to jako potencjalne zagrożenie. Dzięki analizie wzorców zachowań (behavioral analytics) może wykryć także nietypowe działania na koncie, takie jak wysyłanie dużej liczby e-maili z podejrzanymi załącznikami, nagłe zmiany uprawnień lub próby dostępu do poufnych danych poza zwykłymi godzinami pracy.

W takich sytuacjach system może automatycznie zablokować dostęp, wymusić dodatkową weryfikację (np. uwierzytelnianie wieloskładnikowe), a także powiadomić dział bezpieczeństwa, który szybko podejmie odpowiednie kroki zapobiegawcze.

Ponadto, SI pomaga w wykrywaniu złośliwego oprogramowania, które zmienia swój kod „w locie”, analizując zachowanie aplikacji w czasie rzeczywistym, a nie tylko porównując pliki do znanych sygnatur wirusów. To oznacza, że nawet nowe, wcześniej nieznane malware może zostać wykryte i zneutralizowane.

Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do przeciwdziałania zaawansowanym atakom phishingowym. Analizuje setki tysięcy e-maili dziennie, wyłapując nawet te bardzo dobrze przygotowane, spersonalizowane wiadomości, które mogłyby oszukać użytkowników. Dzięki temu spam i niebezpieczne wiadomości trafiają do folderu „spam” lub są automatycznie blokowane.

Wreszcie, SI wspiera również szkolenia i edukację pracowników, symulując realistyczne ataki phishingowe i inne scenariusze cyberzagrożeń, co pomaga podnosić świadomość i uczy prawidłowych reakcji w sytuacjach kryzysowych.

Edukacja użytkowników
Choć zaawansowane technologie ochrony odgrywają dziś kluczową rolę, to nadal najsłabszym ogniwem w systemie bezpieczeństwa bywa… człowiek. Dlatego edukacja użytkowników jest jednym z najważniejszych filarów skutecznej obrony przed cyberzagrożeniami. Nawet najlepsze zapory i systemy antywirusowe mogą okazać się bezsilne, jeśli pracownik kliknie w złośliwy link lub poda dane logowania fałszywemu nadawcy.

Podstawą jest budowanie świadomości — nie wystarczy jednorazowe szkolenie. Konieczne są regularne i aktualizowane warsztaty, webinary czy krótkie testy, które uczą, jak rozpoznawać typowe oznaki zagrożeń, np.:

• wiadomości phishingowe, które podszywają się pod znane instytucje (banki, firmy kurierskie, szefów),
• nietypowe prośby o dane logowania lub płatność,
• pliki załączone do wiadomości e-mail bez kontekstu lub z podejrzanym rozszerzeniem,
• nagłe alerty „Twoje konto zostało zablokowane” lub „kliknij, aby potwierdzić dane”.

Użytkownicy powinni znać i stosować podstawowe zasady cyberhigieny, takie jak:

• nigdy nie klikać w linki pochodzące z nieznanych lub niesprawdzonych źródeł,
• nie otwierać załączników, jeśli nie jesteśmy pewni, kto je wysłał i dlaczego,
• nie udostępniać haseł innym osobom, nawet współpracownikom,
• stosować silne i unikalne hasła, najlepiej generowane i przechowywane w menedżerach haseł,
• korzystać z uwierzytelniania dwuskładnikowego (2FA) wszędzie tam, gdzie to możliwe,
• zgłaszać każde podejrzane zachowanie lub wiadomości do działu IT.

Coraz więcej firm wdraża także tzw. testy socjotechniczne — wysyłają swoim pracownikom spreparowane, bezpieczne wiadomości phishingowe, by sprawdzić ich czujność. Dzięki temu można nie tylko ocenić poziom wiedzy zespołu, ale też szybko zidentyfikować osoby, które potrzebują dodatkowego szkolenia.

Edukacja użytkowników powinna być też dostosowana do ich poziomu zaawansowania — inaczej szkoli się zespół IT, inaczej dział handlowy czy administrację. Celem jest nie tyle uczynienie każdego ekspertem od cyberbezpieczeństwa, ile wyrobienie odruchów ostrożności i umiejętności krytycznego myślenia.

Podsumowując: najlepsze technologie nie pomogą, jeśli użytkownicy nie wiedzą, jak ich używać lub jak rozpoznać zagrożenie. Świadomy pracownik to pierwsza linia obrony przed cyberatakiem — i często najskuteczniejsza.

Killka prawdziwych przykładów z życia

Przelew „od szefa” – atak BEC (Business Email Compromise)
W jednej z niemieckich firm pracownik działu finansów otrzymał e-mail z prośbą o pilny przelew na konto kontrahenta. Wiadomość wyglądała, jakby pochodziła od prezesa zarządu – miała odpowiedni podpis, styl pisania, a nawet nazwę domeny niemal identyczną jak firmowa (np. zamiast „firma.com” – „fírma.com”).
Efekt? Pracownik przelał ponad 200 000 euro. Dopiero później okazało się, że był to atak typu spoofing.
Jak można było zapobiec? Szkolenie z rozpoznawania podejrzanych wiadomości, a także wprowadzenie zasady weryfikacji dużych przelewów telefonicznie lub przez drugą osobę.

Fałszywy e-mail z „DHL” – kliknięcie w link z malware
Pracownik dużej firmy dostał e-mail o treści: „Twoja paczka została zatrzymana, kliknij tutaj, aby potwierdzić dane”. Kliknął. Strona wyglądała identycznie jak strona DHL i poprosiła o pobranie „faktury” w PDF.
Plik zawierał złośliwe oprogramowanie, które umożliwiło hakerom dostęp do sieci firmowej i kradzież danych klientów.
Jak można było zapobiec? Szkolenie z rozpoznawania phishingu i podstawowe zasady: nie klikać w linki z nieznanych źródeł, sprawdzać adresy e-mail i nie pobierać załączników bez pewności.

Zbyt „proste” hasło w szpitalu
W szpitalu w Kalifornii system informatyczny został zablokowany przez ransomware – oprogramowanie, które zaszyfrowało wszystkie dane pacjentów.
Jak hakerzy się dostali? Ktoś używał loginu i hasła „admin/admin”.
Szpital musiał zapłacić okup, aby odzyskać dane.
Jak można było zapobiec? Edukacja w zakresie tworzenia silnych haseł i regularna ich zmiana. Do tego wdrożenie uwierzytelniania dwuskładnikowego (2FA).

Deepfake głosowy – fałszywy szef, prawdziwe pieniądze
W Wielkiej Brytanii dyrektor jednej z firm odebrał telefon od osoby, która brzmiała jak jego przełożony z centrali w Niemczech. Głos nakazał mu przelać fundusze na „nowe konto kontrahenta”. Dyrektor nie podejrzewał niczego, bo głos był niemal identyczny z prawdziwym.
Późniejsze śledztwo wykazało, że był to deepfake stworzony na podstawie próbek głosu znalezionych w internecie. Straty wyniosły ponad 200 000 dolarów.
Jak można było zapobiec? Szkolenia z rozpoznawania socjotechniki i wprowadzenie zasady potwierdzania przelewów innym kanałem (np. SMS lub wideorozmowa).

Pracownik opublikował za dużo w social mediach
Młody pracownik korporacji chwalił się na LinkedIn, że pracuje w dziale IT i obsługuje logowanie do systemów. Kilka dni później otrzymał e-mail z prośbą o „szybkie sprawdzenie” nowej aktualizacji – która okazała się programem szpiegującym. Hakerzy zyskali dostęp do wewnętrznej sieci firmy.
Jak można było zapobiec? Edukacja na temat ograniczania informacji publikowanych w internecie i świadomości, że dane z social mediów są często wykorzystywane przez przestępców do personalizacji ataków.

Na zakończenie przygotowaliśmy praktyczny test, który może posłużyć pracodawcom do sprawdzenia wiedzy swoich pracowników z zakresu cyberbezpieczeństwa. To 20 pytań z punktacją i oceną końcową — szybki sposób, by zidentyfikować luki w świadomości i zadbać o bezpieczeństwo firmy. Sprawdź, jak poradzi sobie Twój zespół!

POWRÓT