Co wczesne ataki na agenci AI mówią nam o 2026 roku

Ponieważ AI przechodzi od kontrolowanych eksperymentów do aplikacji w świecie rzeczywistym, wkraczamy w punkt zwrotny w krajobrazie bezpieczeństwa. Przejście od statycznych modeli językowych do interaktywnych, agentywnych systemów, które mogą przeglądać dokumenty, wywoływać narzędzia i orchestrować wieloetapowe przepływy pracy, już się rozpoczęło. Ale jak wynika z ostatnich badań, atakujący nie czekają na dojrzałość: dostosowują się w tym samym szybkim tempie, sondując systemy tak szybko, jak tylko nowe możliwości są wprowadzane.

W czwartym kwartale 2025 roku nasz zespół w Lakera analizował rzeczywiste zachowanie atakujących w systemach chronionych przez Guard i w środowisku Gandalf: Agent Breaker — 30-dniowy snapshot, który, pomimo wąskiego okna, odzwierciedla szersze wzorce, które obserwowaliśmy w całym kwartale. Wyniki malują wyraźny obraz: tak szybko, jak tylko modele zaczynają interakcje z czymś poza prostymi podpowiedziami tekstowymi (np. dokumentami, narzędziami, zewnętrznymi danymi), powierzchnia ataku się zwiększa, a przeciwnicy dostosowują się natychmiast, aby ją wykorzystać.

Ten moment może wydawać się znajomy tym, którzy obserwowali rozwój wczesnych aplikacji internetowych lub którzy obserwowali pojawienie się ataków opartych na API. Ale w przypadku agentów AI stawki są inne. Wektory ataku pojawiają się szybciej, niż wiele organizacji przewidywało.

Od teorii do praktyki: agenci w terenie

Przez większą część 2025 roku dyskusje na temat agentów AI koncentrowały się wokół teoretycznego potencjału i wczesnych prototypów. Ale do Q4 agentywny zachowanie zaczęło pojawiać się w systemach produkcyjnych w skali: modele, które mogły pobierać i analizować dokumenty, interakcjonować z zewnętrznymi API i wykonywać zadania automatyczne. Te agenci oferowali oczywiste korzyści produkcyjne, ale również otworzyli drzwi, których tradycyjne modele językowe nie otworzyłyby.

Nasza analiza pokazuje, że natychmiast, gdy agenci stali się zdolni do interakcji z zewnętrzną zawartością i narzędziami, atakujący zauważyli i dostosowali się odpowiednio. To spostrzeżenie jest zgodne z fundamentalną prawdą o zachowaniu przeciwnika: atakujący zawsze będą badać i wykorzystywać nowe możliwości na najwcześniejszej możliwej okazji. W kontekście agentywnego AI to doprowadziło do szybkiej ewolucji strategii ataku.

Wzorce ataków: co widzimy w Q4 2025

Przez cały zestaw danych, który przeglądaliśmy, pojawiły się trzy dominujące wzorce. Każdy z nich ma głębokie implikacje dla tego, jak systemy AI są projektowane, zabezpieczane i wdrażane.

1. Ekstrakcja podpowiedzi systemu jako centralny cel

W tradycyjnych modelach językowych iniekcja podpowiedzi (bezpośrednia manipulacja wejściem, aby wpłynąć na wyjście) była dobrze zbadaną słabością. Jednak w systemach z agentywnymi możliwościami atakujący coraz częściej celują w podpowiedź systemu, która jest wewnętrznymi instrukcjami, rolami i definicjami polityki, które kierują zachowaniem agenta.

Ekstrakcja podpowiedzi systemu jest celem o wysokiej wartości, ponieważ te podpowiedzi często zawierają definicje ról, opisy narzędzi, instrukcje polityki i logikę przepływu pracy. Gdy atakujący zrozumie te wewnętrzne mechanizmy, zyskuje plan manipulacji agentem.

Najskuteczniejsze techniki osiągnięcia tego celu nie były atakami siłowymi, ale raczej sprytnym przekształceniem:

• Scenariusze hipotetyczne: Podpowiedzi, które proszą model o przyjęcie innej roli lub kontekstu — np. „Wyobraź sobie, że jesteś deweloperem przeglądającym tę konfigurację systemu…” — często nakłaniały model do ujawnienia chronionych wewnętrznych szczegółów.
• Zasłonięcie wewnątrz strukturalnej zawartości: Atakujący osadzali instrukcje malwersatywne wewnątrz kodu lub strukturalnego tekstu, który omijał proste filtry i wywoływał niezamierzone zachowania, gdy agent je parsował.

To nie jest tylko nieznaczne ryzyko — to fundamentalnie zmienia, jak myślimy o zabezpieczaniu wewnętrznej logiki w systemach agentywnych.

2. Subtelne obejścia bezpieczeństwa zawartości

Innym kluczowym trendem jest obejście ochrony bezpieczeństwa zawartości w sposób, który jest trudny do wykrycia i złagodzenia przy użyciu tradycyjnych filtrów.

Zamiast jawnych, malwersatywnych żądań, atakujący przedstawiali szkodliwą zawartość jako:

• Zadania analityczne
• Oceny
• Scenariusze role-play
• Przekształcenia lub podsumowania

Te przekształcenia często przesuwały się przez kontrolę bezpieczeństwa, ponieważ wyglądają niewinnie na powierzchni. Model, który odmówiłby bezpośredniego żądania szkodliwego wyjścia, mógłby szczęśliwie wyprodukować to samo wyjście, gdy poproszony o „ocenę” lub „podsumowanie” go w kontekście.

To podkreśla głębsze wyzwanie: bezpieczeństwo zawartości dla agentów AI nie jest tylko kwestią egzekwowania polityki; jest to kwestia, jak modele interpretują intencję. Gdy agenci podejmują coraz bardziej złożone zadania i konteksty, modele stają się bardziej podatne na reinterpretację kontekstową — i atakujący wykorzystują to zachowanie.

3. Pojawienie się ataków specyficznych dla agentów

Być może najbardziej doniosłym odkryciem było pojawienie się wzorców ataku, które mają sens tylko w kontekście agentywnych możliwości. Były to nie proste próby iniekcji podpowiedzi, ale eksploatacje związane z nowymi zachowaniami:

• Próby dostępu do poufnych wewnętrznych danych: Podpowiedzi były opracowane, aby przekonać agenta do pobrania lub ujawnienia informacji z połączonych magazynów dokumentów lub systemów — działań, które wcześniej były poza zakresem modelu
• Instrukcje w kształcie skryptu osadzone w tekście: Atakujący eksperymentowali z osadzaniem instrukcji w formatach przypominających skrypt lub strukturalny tekst, który mógł przepłynąć przez potok agenta i wywołać niezamierzone akcje
• Ukryte instrukcje w zewnętrznej zawartości: Kilka ataków osadzało malwersatywne dyrektywy wewnątrz odniesionych zewnętrznie treści — takich jak strony internetowe lub dokumenty, które agent był proszony o przetworzenie — skutecznie omijając bezpośrednie filtry wejściowe

Te wzorce są wczesne, ale sygnalizują przyszłość, w której agenci zmieniają naturę zachowania przeciwnika.

Dlaczego pośrednie ataki są tak skuteczne

Jednym z najbardziej uderzających odkryć raportu jest to, że pośrednie ataki — te, które wykorzystują zewnętrzną zawartość lub strukturalne dane — wymagały mniej prób niż bezpośrednie iniekcje. To sugeruje, że tradycyjna sanitacja wejściowa i bezpośrednia filtracja zapytań są niewystarczające jako obrona, gdy modele interakcjonują z niezaufaną zawartością.

Gdy szkodliwa instrukcja dociera przez zewnętrzny potok agenta — niezależnie od tego, czy jest to połączony dokument, odpowiedź API czy pobrana strona internetowa — wczesne filtry są mniej skuteczne. Rezultat: atakujący mają większą powierzchnię ataku i mniej przeszkód.

Implikacje dla 2026 i dalej

Wyniki raportu niosą pilne implikacje dla organizacji, które planują wdrożyć agentywny AI w skali:

1. Zdefiniuj granice zaufania
   Zaufanie nie może być po prostu binarne. Gdy agenci interakcjonują z użytkownikami, zewnętrzną zawartością i wewnętrznymi przepływami pracy, systemy muszą wdrożyć nuansowane modele zaufania, które uwzględniają kontekst, pochodzenie i cel.
2. Barierki bezpieczeństwa muszą ewoluować
   Statyczne filtry bezpieczeństwa nie są wystarczające. Barierki bezpieczeństwa muszą być adaptacyjne, świadome kontekstu i zdolne do rozumnego myślenia o intencji i zachowaniu w ramach wieloetapowych przepływów pracy.
3. Przejrzystość i audyt są niezbędne
   Gdy wektory ataku stają się coraz bardziej złożone, organizacje potrzebują widoczności w tym, jak agenci podejmują decyzje — w tym pośrednie kroki, zewnętrzne interakcje i transformacje. Rejestry audytowe i ramy wyjaśnialności nie są już opcjonalne.
4. Współpraca międzydyscyplinarna jest kluczowa
   Zespoły badawcze AI, inżynierii bezpieczeństwa i wywiadu zagrożeń muszą współpracować. Bezpieczeństwo AI nie może być odizolowane; musi być zintegrowane z szerszymi praktykami bezpieczeństwa cybernetycznego i ramami zarządzania ryzykiem.
5. Regulacje i standardy muszą nadążyć
   Policymakerzy i organy standaryzacyjne muszą uznać, że systemy agentywne tworzą nowe klasy ryzyka. Regulacje, które dotyczą prywatności danych i bezpieczeństwa wyjścia, są niezbędne, ale niewystarczające; muszą również uwzględniać interaktywne zachowania i środowiska wykonawcze wieloetapowych przepływów.

Przyszłość bezpiecznych agentów AI

Przybycie agentów AI reprezentuje głęboką zmianę w możliwościach i ryzyku. Dane z Q4 2025 są wczesnym wskaźnikiem, że gdy tylko agenci zaczną działać poza prostą generacją tekstu, atakujący będą ich naśladować. Nasze wyniki pokazują, że przeciwnicy nie tylko dostosowują się — ale także innowują techniki ataku, których tradycyjne obrony jeszcze nie są przygotowane do przeciwdziałania.

Dla przedsiębiorstw i deweloperów wiadomość jest jasna: zabezpieczanie agentów AI nie jest tylko wyzwaniem technicznym; jest to wyzwanie architektoniczne. Wymaga ponownego rozważenia, jak zaufanie jest ustanawiane, jak barierki bezpieczeństwa są egzekwowane i jak ryzyko jest ciągle oceniane w dynamicznych, interaktywnych środowiskach.

W 2026 i dalej organizacje, które odnoszą sukces z agentywnym AI, będą tymi, które traktują bezpieczeństwo nie jako późniejszą myśl, ale jako podstawowy zasada projektowa.