W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) stały się nieodłączną częścią nowoczesnych systemów bezpieczeństwa IT. Z jednej strony umożliwiają automatyczne wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym, z drugiej coraz częściej są wykorzystywane przez cyberprzestępców. Artykuł przybliża dwie strony tego zjawiska oraz prognozuje, jak AI wpłynie na bezpieczeństwo cyfrowe w najbliższych latach.
AI w służbie bezpieczeństwa: jak pomaga w wykrywaniu ataków
1. Wykrywanie anomalii (anomaly detection)
Modele ML uczą się wzorców normalnego zachowania użytkowników, urządzeń czy aplikacji. Wykrycie odstępstwa, na przykład nietypowego ruchu sieciowego lub logowania z nietypowej lokalizacji, uruchamia alarm.
Przykład: systemy takie jak Darktrace, Vectra AI czy Microsoft Defender XDR wykorzystują uczenie maszynowe do analizy miliardów logów w czasie rzeczywistym.
2. Analiza behawioralna (User and Entity Behavior Analytics – UEBA)
AI potrafi identyfikować subtelne anomalie w zachowaniu użytkowników, takie jak dostęp do nietypowych zasobów czy wykonywanie operacji w nietypowych godzinach.
Zastosowanie: zapobieganie zagrożeniom wewnętrznym (insider threats).
3. Automatyzacja reagowania – AI w SOC (Security Operations Center)
W połączeniu z systemami SIEM i SOAR, AI może klasyfikować incydenty i uruchamiać odpowiednie procedury reakcji.
Efekt: szybsze reagowanie i mniejszy udział człowieka w rutynowych działaniach.
AI po ciemnej stronie mocy – zagrożenia i nadużycia
1. Deepfake i generatywne oszustwa (GenAI Fraud)
Cyberprzestępcy wykorzystują generatywną AI do tworzenia fałszywych tożsamości, głosów i materiałów dowodowych.
Przykład: fałszywe rozmowy „z prezesem” w atakach typu BEC (Business Email Compromise).
2. Automatyzacja socjotechniki i phishingu
AI potrafi generować spersonalizowane wiadomości phishingowe na podstawie danych z mediów społecznościowych.
Nowe zagrożenie: masowe kampanie phishingowe tworzone w czasie rzeczywistym, dostosowane do odbiorcy.
3. AI w roli hakera – złośliwe oprogramowanie nowej generacji
Złośliwe oprogramowanie może wykorzystywać modele AI do adaptacji, na przykład zmieniać zachowanie w zależności od środowiska sandboxowego.
Przyszłość: autonomiczne boty analizujące zabezpieczenia i samodzielnie dobierające wektory ataku.
Trendy i prognozy na najbliższe 5 lat
1. Konwergencja AI i cyberbezpieczeństwa – autonomiczne centra SOC
Systemy bezpieczeństwa staną się bardziej predykcyjne, będą prognozować incydenty zamiast jedynie na nie reagować.
2. Wzrost roli przejrzystych modeli AI (explainable AI)
Przejrzystość decyzji podejmowanych przez modele AI stanie się kluczowa, zwłaszcza w kontekście przepisów RODO i odpowiedzialności za błędne decyzje automatyczne.
3. Regulacje prawne i etyka AI w cyberbezpieczeństwie
Unia Europejska przygotowuje ramy prawne, takie jak AI Act, określające standardy bezpieczeństwa i odpowiedzialności za modele AI. Firmy będą musiały zapewnić zgodność z nowymi wymogami.
4. AI wspierająca analizę zagrożeń (AI-powered threat intelligence)
Zbieranie i korelacja danych o zagrożeniach w czasie rzeczywistym z wielu źródeł, wzbogacone o predykcyjne modele, stanie się nowym standardem w platformach typu Threat Intelligence.
5. Współpraca człowieka i AI
Zespoły SOC i analitycy bezpieczeństwa będą coraz częściej wspierani przez asystentów opartych na sztucznej inteligencji. Nie zastąpią one ludzi, ale zwiększą ich skuteczność i wydajność.
Sztuczna inteligencja to miecz obosieczny w cyberbezpieczeństwie. Może zarówno wzmacniać obronę, jak i stanowić narzędzie ataku. Kluczowe wyzwanie na najbliższe lata to zachowanie równowagi między automatyzacją a kontrolą człowieka oraz stworzenie ram etycznych i prawnych, które pozwolą wykorzystać potencjał AI w sposób bezpieczny.
