Badanie IBM: co czwarte przypadki naruszeń danych obejmują ataki z użyciem sztucznej inteligencji

Co czwarty przypadku nieautoryzowanego dostępu do danych wiązał się z użyciem sztucznej inteligencji przez atakujących, wynika z opublikowanego 29 lipca 2026 r. przez IBM raportu 2026 Cost of a Data Breach Report. Takie przypadki naruszeń danych kosztowały średnio 6 milionów dolarów, czyli około 1 milion dolarów więcej niż średnia globalna 4,99 miliona dolarów, którą IBM podaje dla całej próby, a udział przypadków naruszeń danych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wzrósł o 56% w porównaniu z poprzednią edycją.

Dane te pochodzą z ankiety, co wpływa na ich wagę. Badanie przeprowadził Instytut Ponemon, a IBM sfinansowało, przeanalizowało i opublikowało je, oferując produkty do wykrywania, bezpieczeństwa danych i tożsamości, które są zgodne z zaleceniami zawartymi w raporcie. Próba składała się z 602 organizacji, które doświadczyły naruszenia danych między marcem 2025 a lutym 2026 r., a nie była to ankieta wszystkich ataków. Średnia globalna IBM również wzrosła w ciągu roku: poprzednia edycja podawała ją na poziomie 4,44 miliona dolarów i określała ją jako pierwszy spadek w ciągu pięciu lat.

Jak wyglądają zgłoszone ataki

IBM twierdzi, że impersonacja za pomocą głębokich fałszerstw i oprogramowanie szkodliwe z użyciem sztucznej inteligencji stanowią większość przypadków, które respondenci określili jako ataki z użyciem sztucznej inteligencji. Podsumowanie brytyjskiego newsroomu tego samego raportu dzieli tę kategorię bardziej szczegółowo: impersonacja za pomocą głębokich fałszerstw stanowi 45%, oprogramowanie szkodliwe z użyciem sztucznej inteligencji – 19%, a kampanie phishingowe – 17%. Taki rozkład umiejscawia większość kategorii w inżynierii społecznej, a nie w autonomicznym wykonywaniu kodu, a zespoły ds. oszustw w bankach śledziły ten sam wzorzec w atakach z użyciem klonowania głosu przez ponad rok.

Stężenie sektorowe jest bardziej istotną liczbą. IBM podaje, że 62% ataków z użyciem sztucznej inteligencji w ich zestawieniu dotknęło infrastrukturę krytyczną, przy czym sektor finansowy i energetyczny ponieśli największe straty. Naruszenia danych w firmach świadczących usługi finansowe średnio kosztowały 6,3 miliona dolarów, a w firmach energetycznych – 5,2 miliona dolarów.

Systemy sztucznej inteligencji były również celem, a nie tylko narzędziem. Ponad 20% organizacji zgłosiło przypadki naruszenia danych z udziałem modelu lub aplikacji sztucznej inteligencji, w porównaniu z 13% w edycji z 2025 r. Dwa najczęstsze przyczyny, które IBM identyfikuje, to: naruszone API, aplikacje lub wtyczki (27%) oraz błędy konfiguracji chmury dotykające obciążeń sztucznej inteligencji (27%) – infrastruktury otaczającej model, a nie samego modelu, co również było początkiem wtargnięcia agenta Hugging Face.

Możliwości, o które pyta ankieta

Badanie przeprowadzone w maju 2026 r. powróciło do 456 z pierwotnych 602 organizacji i zapytało o modele pionierskie z zaawansowanymi możliwościami cybernetycznymi, wymieniając konkretnie Mythos. Spośród tej grupy 78% stwierdziło, że są świadome doniesień o takich systemach, a 85% oświadczyło, że planuje zwiększyć wydatki na bezpieczeństwo w związku z tymi doniesieniami. W głównym badaniu 64% respondentów stwierdziło, że rzeczywiste naruszenie danych spowoduje zwiększenie wydatków. Oczekiwana możliwość powoduje teraz szybsze podejmowanie decyzji o budżecie niż doświadczona strata.

Możliwości te zostały udokumentowane w technicznych szczegółach. Zespół Frontier Red Team Anthropic opublikował ocenę 7 kwietnia 2026 r., w której stwierdzono, że model Claude Mythos Preview znalazł i wykorzystał luki zero-day we wszystkich głównych systemach operacyjnych i przeglądarkach, na które został skierowany. W jednym przypadku zidentyfikował 17-letnią lukę zdalnego roota w serwerze NFS systemu FreeBSD, później skatalogowaną jako CVE-2026-4747, i napisał działający exploit bez udziału ludzi po początkowej instrukcji.

Koszty, które opublikował zespół, są częścią, którą obrońcy powinni przeczytać dwa razy. Tysiąc uruchomień jego szkieletu do znajdowania błędów przeciwko OpenBSD kosztowało mniej niż 20 000 dolarów, a pojedyncze uruchomienie, które dało krytyczne wyniki, kosztowało mniej niż 50 dolarów. Przekształcenie już naprawionych publicznych luk w działające eksploity podniesienia uprawnień zajęło mniej niż 1000 dolarów i mniej niż 2000 dolarów każdy, w ciągu dnia lub krócej. Anthropic poinformował również, że mniej niż 1% luk, które znalazł, zostało naprawionych w momencie publikacji. Inni dostawcy bezpieczeństwa opisali ten sam przesunięcie sztucznej inteligencji z asystenta do operatora po stronie atakującego.

Gdzie zespoły bezpieczeństwa umieściły swoich agentów

Dane IBM umiejscawiają lukę w wdrożeniu dokładnie tam, gdzie te ekonomiczne czynniki mają wpływ. Ponad połowa organizacji stwierdziła, że używa agentów do wykrywania i ograniczania zagrożeń; 18% stosuje je do zarządzania lukami w zabezpieczeniach. Trzy czwarte stwierdziło, że ataki z użyciem sztucznej inteligencji powodują, że ponownie rozważają, w jaki sposób agenci są wdrożeni w operacjach bezpieczeństwa.

“Kiedy organizacje mają wydłużoną lukę między wykryciem a usunięciem, ta nierównowaga pojawia się bezpośrednio w kosztach naruszeń”, powiedziała Suja Viswesan, wiceprezes IBM Security Software, w ogłoszeniu o raporcie. “Priorytetem jest teraz usunięcie tego opóźnienia”.

Inne podstawy nie zmieniły się znacznie. Wśród organizacji, które doświadczyły naruszeń danych, 37% szyfruje dane wrażliwe w spoczynku i w transmie, a 34% ma wgląd w swoje aktywa kryptograficzne. Oszustwa za pomocą oprogramowania ransomware pojawiły się w 39% zgłoszonych incydentów, w porównaniu z 34%, a presja wyłudzania przesunęła się w kierunku reputacji marki (41%) przed danymi pracowników i własnością intelektualną, co jest spójne z fragmentacją w gospodarce oprogramowania ransomware, którą inni śledczy udokumentowali w 2026 r.

Organizacje, które wykorzystywały sztuczną inteligencję i automatyzację w szerokim zakresie w operacjach bezpieczeństwa, wydały około 2 miliony dolarów mniej na przypadku naruszenia, twierdzi IBM, a około jednej czwartej próby w ogóle nie przyjęło ich. Zarówno IBM, jak i Anthropic wskazują na ten sam czynnik: skrócenie czasu między pojawieniem się luki a naprawą w produkcji. 18% to miejsce, w którym teraz znajduje się ta praca, i to liczba, której należy się spodziewać w następnej edycji.