AI jako narzędzie ataku – nowa generacja cyberzagrożeń
Przykład: Deepfake i phishing nowej generacji
Sztuczna inteligencja umożliwia tworzenie realistycznych deepfake’ów – czyli fałszywych nagrań wideo i audio, które mogą być użyte do oszustw. Przykład? W 2020 roku oszuści podszywający się pod dyrektora generalnego firmy użyli syntetycznego głosu (AI-generated voice), aby nakłonić dyrektora finansowego do przelania kilkuset tysięcy euro na nielegalne konto. Głos był niemal nie do odróżnienia od prawdziwego.
Phishing, wspierany przez AI, staje się jeszcze groźniejszy – ataki są lepiej dopasowane do ofiary, bardziej przekonujące i trudniejsze do wykrycia.
🛡 Rozwiązanie:
- Wdrażanie wielopoziomowej weryfikacji tożsamości (np. MFA).
- Szkolenia z zakresu rozpoznawania deepfake’ów i zaawansowanych ataków socjotechnicznych.
- Systemy wykrywające anomalie behawioralne – AI może pomóc również w obronie.
AI generuje kod – ale także podatności
Przykład: Automatyzacja kodowania przez AI
Modele językowe, takie jak ChatGPT czy GitHub Copilot, mogą generować fragmenty kodu na podstawie opisu funkcji. Jednak często nie uwzględniają one aspektów bezpieczeństwa – wstawiają niezaszyfrowane dane, pozostawiają otwarte porty lub ignorują zasady bezpiecznego uwierzytelniania.
🛡 Rozwiązanie:
- Każdy kod generowany przez AI powinien być audytowany przez doświadczonego programistę lub pentestera.
- Warto wdrożyć automatyczne testy bezpieczeństwa i statyczną analizę kodu (SAST).
- Promowanie zasad „Secure by Design” – od początku projektować aplikacje z myślą o bezpieczeństwie.
Zagrożenia wynikające z danych uczących
Przykład: Zatrucie danych (data poisoning)
Systemy uczące się na danych mogą zostać zmanipulowane przez złośliwe dane wejściowe. To może doprowadzić do sytuacji, gdzie model AI zacznie działać nieprzewidywalnie lub z błędami – np. system antyfraudowy zacznie błędnie klasyfikować transakcje.
🛡 Rozwiązanie:
- Monitorowanie źródeł danych – szczególnie w przypadku danych pobieranych z zewnątrz.
- Regularne testowanie modeli AI pod kątem odporności na tzw. „adversarial examples”.
- Segmentacja danych – oddzielne środowiska testowe, walidacyjne i produkcyjne.
Ataki AI na AI – wojna maszyn
W miarę jak AI broni systemów informatycznych, atakujący zaczynają stosować AI przeciw AI – mowa o tzw. adversarial AI. Przykładowo, można wygenerować złośliwe dane, które omijają wykrywanie przez systemy antywirusowe oparte na AI, a jednocześnie pozostają ukryte dla człowieka.
🛡 Rozwiązanie:
- Wdrażanie Explainable AI (XAI) – transparentność modeli pomaga zrozumieć ich decyzje i łatwiej zauważyć nieprawidłowości.
- Różnicowanie warstw bezpieczeństwa – AI jako pomoc, nie jedyna linia obrony.
- Cykliczne testy penetracyjne uwzględniające scenariusze AI vs AI.
Czego unikać – praktyki ryzykowne
- Brak kontroli nad AI – nie pozostawiaj podejmowania decyzji wyłącznie algorytmom. Zawsze potrzebna jest warstwa nadzoru człowieka.
- Używanie publicznych modeli bez zrozumienia – implementacja AI „z internetu” bez walidacji może prowadzić do katastrofy.
- Zbieranie i przetwarzanie danych bez odpowiednich zgód – nie tylko ryzyko RODO, ale i utrata reputacji.
Podsumowanie: AI to potężne narzędzie – dla dobra lub zła
Sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie to miecz obosieczny. Może pomóc w detekcji zagrożeń, analizie incydentów czy automatyzacji reakcji, ale może też zostać wykorzystana do wyrafinowanych ataków. Dlatego kluczowe jest, by firmy:
✅ inwestowały w wiedzę i szkolenia,
✅ wdrażały polityki bezpiecznego korzystania z AI,
✅ i nie zapominały o zasadzie ograniczonego zaufania – również wobec algorytmów.
Chcesz dowiedzieć się, jak zabezpieczyć firmę przed zagrożeniami związanymi z AI? Skontaktuj się z naszym zespołem ekspertów ds. cyberbezpieczeństwa – pomożemy Ci wdrożyć odpowiednie rozwiązania.
