Śródroczny raport KELA o zagrożeniach związanych z AI w 2026 roku: AI staje się zarówno bronią, jak i celem

Sztuczna inteligencja nie tylko pomaga już cyberprzestępcom działać szybciej — coraz częściej aktywnie uczestniczy w zaawansowanych atakach. To główny wniosek publikacji KELA „Krajobraz zagrożeń związanych z AI — raport śródroczny 2026”, według której cyberbezpieczeństwo wkroczyło w nową erę: agentowa AI, duże modele językowe o otwartym kodzie źródłowym i autonomiczne techniki ataku radykalnie zmieniają sposób prowadzenia cyberprzestępczości. Raport opisuje środowisko zagrożeń, w którym AI przyspiesza wszystko — od wykrywania podatności i operacji ransomware po kampanie phishingowe i szpiegostwo korporacyjne — a jednocześnie tworzy zupełnie nowe powierzchnie ataku wymagające ochrony.

Rozwój autonomicznych cyberataków

Przez lata AI służyła przede wszystkim jako narzędzie zwiększające produktywność programistów, specjalistów ds. bezpieczeństwa i atakujących. KELA twierdzi, że rok 2026 oznacza zasadnicze przejście od asystentów AI do systemów AI zdolnych realizować wieloetapowe cele przy ograniczonym udziale człowieka. Zamiast jedynie generować kod lub odpowiadać na pytania, systemy te potrafią identyfikować podatności, analizować oprogramowanie, łączyć exploity w łańcuchy, podnosić uprawnienia i niezwykle szybko wspierać działania na każdym etapie ataku.

Choć pierwsze demonstracje tych możliwości wykorzystywały zamknięte modele najwyższej klasy, KELA uważa, że większym długoterminowym zagrożeniem jest szybkie upowszechnianie się modeli otwartych, takich jak DeepSeek, Qwen i Kimi. Ponieważ można je uruchamiać na własnej infrastrukturze, modyfikować i pozbawiać ograniczeń bezpieczeństwa, grupy przestępcze nie muszą już polegać na komercyjnych dostawcach AI i mogą budować ofensywne systemy całkowicie pod własną kontrolą.

Znika czas na wdrożenie poprawek

Być może najbardziej alarmująca prognoza raportu dotyczy autonomicznego wykrywania i wykorzystywania podatności (Autonomous Vulnerability Discovery and Exploitation, AVDE). Tradycyjnie organizacje dysponowały cennym czasem między publicznym ujawnieniem podatności a powszechnym pojawieniem się działających exploitów. W tym okresie zespoły bezpieczeństwa mogły testować poprawki i zabezpieczać systemy, zanim zaatakowali je przestępcy.

Agentowa AI grozi odebraniem tej przewagi. Systemy te nie muszą polegać wyłącznie na znanych podatnościach: mogą analizować ogromne bazy kodu, rozumować o złożonej logice oprogramowania, identyfikować błędy, automatycznie potwierdzać ich istnienie i generować kod exploitów znacznie szybciej niż ludzie. Gdy poprawka zostaje opublikowana, systemy AI mogą poddać ją inżynierii wstecznej, aby ustalić, jaką podatność usuwa, radykalnie skracając czas na reakcję obrońców. To, co wcześniej trwało miesiącami, coraz częściej może rozgrywać się w ciągu godzin.

Grupy ransomware włączają AI do codziennych działań

AI nie tyle zastępuje ludzi, ile zwielokrotnia możliwości grup ransomware.

Jeden z przykładów przytoczonych w raporcie dotyczy ujawnionej korespondencji rzekomo powiązanej z grupą ransomware o nazwie TheGentlemen. Według analizy KELA jej członkowie używali AI do przyspieszania prac programistycznych, rozwiązywania problemów z infrastrukturą, analizy logów, udoskonalania złośliwego kodu, przygotowywania wiadomości do negocjacji okupu, przetwarzania skradzionych danych firmowych i tworzenia narzędzi wewnętrznych. Rozmowy sugerują, że operatorzy postrzegali AI jako sposób na przyspieszenie działań, który znacznie podnosił wydajność niemal na każdym etapie kampanii, choć nadzór człowieka nadal pozostawał konieczny.

Odzwierciedla to szerszy trend w całym ekosystemie cyberprzestępczym: AI coraz częściej działa jak kolejny członek zespołu, a nie tylko kolejne narzędzie.

Operacje wspierane przez państwa stają się bardziej zautomatyzowane

Raport wskazuje też, że grupy zaawansowanych trwałych zagrożeń (APT) zaczynają automatyzować znaczną część swoich operacji.

Jedno ze studiów przypadku opisuje kampanię szpiegowską przypisywaną powiązanej z Chinami grupie GTG-1002, która miała zautomatyzować od 80% do 90% procesu włamania. Według KELA AI zajmowała się wykrywaniem podatności, generowaniem exploitów, podnoszeniem uprawnień, przemieszczaniem się między systemami w sieci i ustalaniem priorytetów danych przy minimalnym udziale ludzi. Niezależnie od tego, czy za takimi operacjami stoją podmioty państwowe, czy zorganizowane grupy cyberprzestępcze, raport sugeruje, że AI stopniowo staje się warstwą wykonawczą odpowiedzialną za coraz bardziej złożone ataki.

Atakujący uczą się manipulować samą AI

Jedną z ciekawszych koncepcji raportu jest zjawisko, które KELA nazywa „Vibe Hacking”.

Zamiast próbować przełamać zabezpieczenia modelu za pomocą oczywistych promptów typu jailbreak, atakujący coraz częściej manipulują AI, przedstawiając szkodliwe działania jako prawidłowe zadania. Nie nakazują jej ignorować zasad bezpieczeństwa, lecz przekonują ją, że uczestniczy w autoryzowanych testach bezpieczeństwa, tworzeniu oprogramowania lub wewnętrznym rozwiązywaniu problemów. Kiedy AI zaakceptuje taki kontekst, może dobrowolnie wykonywać czynności wspierające operacje ofensywne.

KELA dokumentuje kilka przykładów dotyczących asystentów programistycznych AI i serwerów Model Context Protocol. Pokazują one, jak starannie przygotowane prompty mogą przekonać agentów AI do przeglądania wrażliwych plików, ujawniania sekretów lub wykonywania części łańcucha ataku w przekonaniu, że realizują uprawnione zadania.

Socjotechnika staje się bardziej przekonująca

Sztuczna inteligencja zmienia również jedną z najstarszych metod ataku w cyberbezpieczeństwie: socjotechnikę.

Raport opisuje rozrastający się podziemny rynek, na którym przestępcy sprzedają platformy phishingowe wykorzystujące AI, wielojęzyczne systemy phishingu głosowego, usługi deepfake, technologię klonowania głosu oraz wspomagane przez AI narzędzia do wykradania danych uwierzytelniających. Niektóre usługi reklamują możliwość wykonywania setek automatycznych połączeń z naśladowaniem prawdziwych konsultantów obsługi klienta, obsługą wielu języków i realistyczną rozmową.

Takie oferty znacznie ograniczają wiedzę techniczną potrzebną do przeprowadzania przekonujących ataków. Przestępcy mogą kupować zaawansowane możliwości w ramach abonamentu, zamiast tworzyć je samodzielnie.

Infostealery kradną teraz wiedzę organizacji

Jedna z najważniejszych obserwacji raportu dotyczy ewolucji złośliwego oprogramowania wykradającego informacje.

W przeszłości infostealery skupiały się na hasłach, plikach cookie przeglądarek, portfelach kryptowalutowych i tokenach uwierzytelniających. Współczesne złośliwe oprogramowanie coraz częściej atakuje to, co KELA określa jako „warstwę poznawczą” korzystania z AI. Zamiast wykradać wyłącznie dane logowania, napastnicy poszukują bibliotek promptów, plików pamięci AI, rozmów zapisanych w pamięci podręcznej, zautomatyzowanych procesów, instrukcji biznesowych i trwałego kontekstu przechowywanego przez asystentów AI.

Całkowicie zmienia to charakter naruszenia bezpieczeństwa. Zainfekowana stacja robocza ujawnia już nie tylko dane dostępowe: może odsłonić sposób działania organizacji, uzasadnienie decyzji biznesowych, własne procesy firmy, plany strategiczne, architekturę oprogramowania i wiedzę wewnętrzną zgromadzoną podczas miesięcy pracy wspomaganej przez AI.

Według szacunków raportu KELA zaobserwowała ponad milion unikalnych zainfekowanych urządzeń w samych pierwszych czterech miesiącach 2026 roku. Udokumentowała też dalszy wzrost liczby zagrożeń dla macOS wymierzonych w programistów i kadrę kierowniczą.

Pliki cookie sesji stały się cenniejsze od haseł

KELA twierdzi, że uwierzytelnione sesje AI szybko stają się szczególnie wartościowymi celami cyberprzestępców.

Zamiast kraść nazwy użytkowników i hasła, napastnicy coraz częściej poszukują plików cookie sesji przeglądarki, które pozwalają całkowicie ominąć uwierzytelnianie wieloskładnikowe. Po uzyskaniu dostępu do uwierzytelnionej sesji AI mogą przejąć nie tylko rozmowy, lecz także podłączone narzędzia programistyczne, usługi chmurowe, repozytoria kodu, zautomatyzowane procesy i integracje firmowe.

Raport dokumentuje rosnący podziemny rynek wyspecjalizowany w kupowaniu, sprawdzaniu i odsprzedawaniu uwierzytelnionych sesji platform AI. Sugeruje to, że przejmowanie sesji może stać się jednym z najskuteczniejszych sposobów naruszania bezpieczeństwa firmowych środowisk wykorzystujących AI.

Infrastruktura AI stała się powierzchnią ataku

W miarę jak organizacje wdrażają warstwy orkiestracji AI, punkty końcowe inferencji, wektorowe bazy danych, serwery Model Context Protocol i autonomicznych agentów, cyberprzestępcy odpowiednio dostosowują swoje rozpoznanie.

Nie skanują już wyłącznie tradycyjnych aplikacji internetowych. Coraz częściej szukają dostępnej z zewnątrz infrastruktury AI, która może zapewniać bezpośredni dostęp do modeli, interfejsów API, danych uwierzytelniających do chmury lub firmowych systemów automatyzacji. KELA wskazuje platformy ofensywne zdolne automatycznie wyszukiwać odsłonięte usługi AI w całym internecie, a następnie weryfikować i porządkować skradzione dane uwierzytelniające w informacje gotowe do natychmiastowego wykorzystania.

Powstaje w ten sposób ekosystem cyberprzestępczy, w którym rozpoznanie, zbieranie danych uwierzytelniających, wykorzystywanie podatności i analiza po włamaniu są coraz bardziej zautomatyzowane. Radykalnie obniża to próg umiejętności potrzebnych do przeprowadzenia zaawansowanych ataków.

Obrona w erze agentów AI

KELA stwierdza, że organizacje nie mogą opierać się wyłącznie na tradycyjnych strategiach obrony, gdy AI stale przyspiesza tempo cyberataków. Firmy muszą uznać agentów AI, biblioteki promptów, magazyny pamięci, autonomiczne procesy i tożsamości maszynowe za krytyczne zasoby wymagające takiego samego poziomu ochrony, jaki wcześniej zapewniano serwerom, danym uwierzytelniającym i bazom danych.

Główne przesłanie publikacji KELA „Krajobraz zagrożeń związanych z AI — raport śródroczny 2026” brzmi: sztuczna inteligencja przeobraża cyberbezpieczeństwo z obu stron. Daje obrońcom nowe możliwości, ale zmienia też ekonomikę i szybkość cyberprzestępczości. W miarę coraz głębszego włączania AI w działalność firm ochrona nie tylko infrastruktury, lecz także wiedzy, kontekstu i autonomicznego podejmowania decyzji osadzonych w systemach AI może stać się jednym z kluczowych wyzwań cyberbezpieczeństwa tej dekady.