AI kontra AI: Autonomiczny wyścig zbrojeń w cyberbezpieczeństwie, który zmienia SOC

• Pojawiają się autonomiczne ataki AI: Cyberprzestępcy wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję (np. WormGPT, FraudGPT) do automatyzacji kampanii phishingowych, tworzenia polimorficznego złośliwego oprogramowania, a nawet odkrywania exploitów typu zero-day przy minimalnych umiejętnościach, drastycznie obniżając próg wejścia dla zaawansowanych ataków csoonline.com radware.com. Eksperci ostrzegają, że agent AI może wkrótce przeprowadzić cały cyberatak autonomicznie, w tym znaleźć unikalną podatność i ją wykorzystać bez udziału ludzkich hakerów axios.com.
• Obrona wspierana przez AI w SOC: Zespoły ds. bezpieczeństwa wdrażają AI copilotów i „agentowe” systemy AI, które wspierają lub automatyzują tradycyjne funkcje SOC. Narzędzia takie jak Microsoft Security Copilot (oparty na GPT-4) pozwalają analitykom zadawać pytania dotyczące incydentów w języku naturalnym i podsumowywać zagrożenia z miliardów sygnałów theverge.com theverge.com. Tymczasem Purple AI „Athena” firmy SentinelOne może autonomicznie klasyfikować alerty i koordynować reakcje w ciągu kilku sekund, skracając czas obecności zagrożenia i zmęczenie obrońców securityweek.com securityweek.com.
• Red Team kontra Blue Team – Wyścig zbrojeń AI: Ofensywnie, AI pomaga atakującym w pisaniu exploitów i omijających payloadów z prędkością maszyny, a nawet umożliwia nowicjuszom naśladowanie technik na poziomie państwowym csoonline.com csoonline.com. Defensywnie, systemy wykrywania i reagowania oparte na AI próbują dorównać tej prędkości – wykrywając zagrożenia generowane przez AI, adaptując się do nowych taktyk, a nawet automatyzując środki zaradcze (np. tworzenie nowych reguł wykrywania w locie, gdy zostanie zidentyfikowany nowy atak) securityweek.com. Ta dynamika fundamentalnie zmienia tradycyjny stos SOC, przechodząc od ręcznej, ludzkiej analizy do workflowów wspieranych przez AI i automatyzacji.
• Opinie ekspertów – Obietnice i zagrożenia: „LLM-y i generatywna AI prawdopodobnie będą miały ogromny wpływ na ekosystem exploitów zero-day,” mówi badacz cyberbezpieczeństwa Chris Kubecka, zauważając, że te narzędzia mogą analizować kod na dużą skalę i przyspieszać wykrywanie podatności – ale także uczyć więcej osób, jak tworzyć exploity csoonline.com csoonline.com. Z drugiej strony, eksperci od obrony, tacy jak Tomer Weingarten (CEO SentinelOne), podkreślają, że AI wreszcie pozwala zespołom ds. bezpieczeństwa wykrywać i reagować z prędkością maszyny, by nadążyć za przeciwnikami na poziomie państwowym securityweek.com. Jednak ostrożność jest wskazana: LLM-y mogą halucynować lub popełniać błędy, dlatego nadzór ludzki i wiarygodny projekt AI pozostają kluczowe w tej dziedzinie o wysokiej stawce.
• Podążaj za pieniędzmi – rosnące inwestycje w bezpieczeństwo AI: Kapitał wysokiego ryzyka napływa do „AI-native” startupów zajmujących się bezpieczeństwem, budujących platformy SOC nowej generacji. Od 2022 roku firmy zajmujące się wykrywaniem i reagowaniem opartym na AI (AI-DR) pozyskały ponad 730 milionów dolarów axios.com. Tylko w I kwartale 2025 roku startupy z branży cyberbezpieczeństwa pozyskały 2,7 mld dolarów finansowania (wzrost o 29% w porównaniu z końcem 2024 roku), a inwestorzy szczególnie przyglądają się innowacjom w zakresie agentic AI, które automatyzują cyberobronę news.crunchbase.com news.crunchbase.com. Analitycy przewidują, że do 2028 roku 70% systemów wykrywania i reagowania na zagrożenia będzie wykorzystywać multi-agent AI, w porównaniu do zaledwie 5% obecnie axios.com. Dla CISO i liderów SOC przekaz jest jasny: dostosuj się do rewolucji AI lub ryzykuj, że zostaniesz wyprzedzony przez atakujących – i konkurentów – korzystających z autonomicznych narzędzi cybernetycznych.

---

Wprowadzenie: Świt autonomicznej AI w cyberbezpieczeństwie

Wyobraź sobie niedaleką przyszłość, w której złośliwe oprogramowanie nie jest ręcznie kodowane przez człowieka, lecz generowane na bieżąco przez AI, a system bezpieczeństwa chroniący Twoją sieć to również AI, które wykrywa i neutralizuje zagrożenie w milisekundach. Ten scenariusz szybko przestaje być science fiction i staje się rzeczywistością. Ostatnie postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji – szczególnie duże modele językowe (LLM) i generatywna AI – przekształcają pole walki w cyberprzestrzeni zarówno po stronie ataku, jak i obrony. Atakujący wyposażają się w narzędzia AI, które potrafią pisać maile phishingowe, znajdować luki w oprogramowaniu i tworzyć polimorficzny złośliwy kod na skalę i z prędkością nieosiągalną dla człowieka. Równolegle obrońcy wdrażają AI-copiloty i autonomicznych agentów „blue team”, którzy potrafią przeszukiwać ogromne ilości alertów, polować na anomalie, a nawet inicjować reakcje bez czekania na polecenia człowieka.

Niniejszy raport analizuje pojawienie się autonomicznej AI w cyberbezpieczeństwie, koncentrując się na narastającym wyścigu zbrojeń pomiędzy narzędziami ofensywnymi opartymi na AI a systemami obronnymi wspieranymi przez AI. Badamy, w jaki sposób te technologie wywracają do góry nogami tradycyjny stos Security Operations Center (SOC), przeglądamy rzeczywiste wydarzenia (od zero-day odkrywanych przez AI po asystentów bezpieczeństwa napędzanych przez GPT-4) oraz oceniamy strategiczne implikacje dla liderów bezpieczeństwa. Słowami doświadczonego menedżera cyberbezpieczeństwa, Johna Wattersa, „Luka w bezpieczeństwie to różnica między tempem innowacji przeciwnika a tempem innowacji obrońcy… Przeciwnicy prowadzą. Wszyscy myślimy, że jesteśmy innowatorami — nie jesteśmy.” axios.com. W miarę jak autonomiczna AI staje się nowym polem bitwy, obrońcy będą musieli innowować szybciej – albo ryzykują pozostanie w tyle w świecie, gdzie ataki rozwijają się z prędkością maszynową.

Ofensywa wspierana przez AI: generatywne złośliwe oprogramowanie, zero-day odkrywane przez AI i autonomiczni hakerzy

Po stronie ofensywnej, AI okazuje się mnożnikiem siły zarówno dla cyberprzestępców, jak i testerów penetracyjnych. Duże modele językowe potrafią analizować i pisać kod, co czyni je zaskakująco sprawnymi w wykrywaniu luk bezpieczeństwa i tworzeniu ładunków eksploatacyjnych. „LLM-y i generatywna AI prawdopodobnie będą miały ogromny wpływ na ekosystem exploitów zero-day,” ostrzega Chris Kubecka, autorka książek o cyberbezpieczeństwie i była oficer cybernetyczna USAF csoonline.com. Narzędzia te mogą przeszukiwać ogromne ilości kodu źródłowego lub plików binarnych, aby znacznie szybciej niż człowiek wskazać słabe punkty, a nawet sugerować strategie ataku w prostym języku csoonline.com. W jednym z eksperymentów Kubecka opracowała własny system „Zero Day GPT” i odkryła 25 wcześniej nieznanych podatności w ciągu kilku miesięcy, co normalnie mogłoby zająć lata csoonline.com. Jednym z błędów znalezionych przez AI była poważna luka w platformie pocztowej Zimbra – AI przeanalizowała poprawkę bezpieczeństwa i nie tylko zidentyfikowała sposób jej obejścia, ale nawet napisała działający exploit dla nowego zero-day na miejscu csoonline.com. „No proszę, zadziałało,” powiedziała Kubecka o kodzie exploita wygenerowanym przez AI csoonline.com.

Ta demokratyzacja elitarnych umiejętności hakerskich ma daleko idące konsekwencje. Zadania, które kiedyś wymagały głębokiej wiedzy – takie jak tworzenie exploita wykorzystującego uszkodzenie pamięci czy opracowywanie technik unikania wykrycia – mogą być teraz wspierane przez generatywną sztuczną inteligencję. Początkujący hakerzy mogą używać chatbotów AI do tworzenia zaawansowanych ataków, obniżając próg wejścia do cyberprzestępczości. Lucian Nițescu, lider zespołu red-team w firmie zajmującej się testami penetracyjnymi, zauważa, że „Narzędzia AI mogą pomóc mniej doświadczonym osobom w tworzeniu bardziej zaawansowanych exploitów i technik zaciemniania… To obniża barierę wejścia… a jednocześnie wspiera doświadczonych twórców exploitów, sugerując ulepszenia i nowe wektory ataku” csoonline.com. Innymi słowy, ambitny „script-kiddie” z dostępem do LLM może zacząć zbliżać się do możliwości grupy APT. Podczas konkursu hakerskiego DefCamp 2024 nawet najlepsze zespoły przyznały, że korzystały z ChatGPT, aby rozwiązywać zadania i uzupełniać luki w wiedzy csoonline.com csoonline.com. Gdy podczas scenariusza ataku napotkali nieznaną usługę chmurową, AI była „ogromną pomocą w prowadzeniu ich przez etap poeksploatacyjny,” skutecznie mentorując hakerów, co powinni zrobić dalej csoonline.com.

Być może najbardziej przyciągającymi uwagę narzędziami ofensywnej AI są nowe generatywne silniki malware i inżynierii społecznej krążące po dark webie. W połowie 2023 roku badacze ujawnili WormGPT, nieetyczny model AI oparty na architekturze GPT-J i zaprojektowany specjalnie do cyberprzestępczości csoonline.com. WormGPT był w zasadzie złym bliźniakiem ChatGPT: LLM z brakiem etycznych zabezpieczeń, reklamowany przestępcom do zadań takich jak pisanie przekonujących e-maili phishingowych, przeprowadzanie ataków typu BEC (business email compromise) oraz generowanie kodu malware. Za opłatą abonamentową (około 110 USD/miesiąc w tamtym czasie) kupujący mogli wykorzystać WormGPT do „wszelkiego rodzaju nielegalnych rzeczy” – od phishingu po tworzenie wirusów certera.com. Choć oryginalna usługa WormGPT została zamknięta po medialnym nagłośnieniu w 2023 roku, pojawiły się jej naśladowcy. Pod koniec 2024 roku cyberprzestępcy przejęli główne modele AI, aby budować nowe warianty WormGPT. Analitycy bezpieczeństwa z Cato Networks odkryli wersje WormGPT działające na modelu xAI Grok Elona Muska oraz na otwartym modelu Mistral (nazwanym „Mixtral”) csoonline.com. Te tajne boty, dostępne przez Telegram, wykorzystują sprytne sztuczki promptów, aby usuwać filtry bezpieczeństwa bazowych modeli i generować nieograniczoną złośliwą treść csoonline.com csoonline.com. „Nasza analiza pokazuje, że te nowe iteracje WormGPT nie są modelami tworzonymi od podstaw, lecz wynikiem umiejętnego dostosowania istniejących LLM przez cyberprzestępców,” zauważa Vitaly Simonovich, badacz Cato, który je analizował csoonline.com. W testach ci agenci AI bez problemu generowali działające przynęty phishingowe, a nawet skrypty PowerShell do pozyskiwania poświadczeń Windows, wszystko na polecenie użytkownika bez szczególnych umiejętności hakerskich csoonline.com.

Kolejna oferta z czarnego rynku, FraudGPT, jest reklamowana na Telegramie od 2023 roku jako „AI dla oszustów”, w cenie około 200 dolarów miesięcznie certera.com. Jej interfejs naśladuje ChatGPT, ale zamiast pisać prace semestralne, dostarcza instrukcje krok po kroku dotyczące oszustw: np. generowanie stron phishingowych lub tworzenie fałszywych e-maili bankowych wraz z podpowiedziami, gdzie wstawić złośliwe linki certera.com. Podczas jednego z testów FraudGPT był w stanie wygenerować bardzo autentycznie wyglądający e-mail phishingowy banku i doradzić, jak dokładnie go zmodyfikować, by był jak najbardziej wiarygodny certera.com. Potrafi nawet wymienić popularne strony będące celem ataków oraz typowe luki wykorzystywane przez przestępców planujących kolejną kampanię certera.com. Te złośliwe AI są często trenowane na rozbudowanych zbiorach danych dotyczących złośliwego oprogramowania i oszustw, co daje im encyklopedyczną wiedzę na temat technik hakerskich, którą mogą dzielić się z użytkownikami certera.com.

To nie tylko kwestia oszustw i skryptów – silniki AI również na bieżąco wymyślają nowe techniki ataków. WormGPT i podobne mu narzędzia mogą dostosowywać swoje odpowiedzi w czasie rzeczywistym, aby unikać wykrycia, potencjalnie generując polimorficzny kod, który zmienia się przy każdej iteracji, by prześlizgnąć się przez sygnatury antywirusowe certera.com. Jedna z niepokojących możliwości odnotowanych w raportach: AI takie jak WormGPT mogłoby autonomicznie skanować docelową sieć w poszukiwaniu luk i wykorzystywać je do rozprzestrzeniania ataku, działając jak robak napędzany sztuczną inteligencją certera.com. Eksperci ds. bezpieczeństwa od dawna obawiali się samorozprzestrzeniającego się złośliwego oprogramowania, a AI może dostarczyć „mózgu”, który uczyni to rzeczywistością. W rzeczywistości były CEO Mandiant, Kevin Mandia, niedawno ostrzegł, że wkrótce prawdopodobnie zobaczymy autonomiczne agenty AI, które mogą włamywać się do sieci i poruszać się w nich bez bezpośredniego udziału hakera – zasadniczo zautomatyzowanych cyfrowych intruzów, którzy uczą się w trakcie działania. „Nadchodzi dzień, w którym przestępcy wykorzystają AI do przejęcia innego systemu AI, na którym polegają firmy… zmuszając go do działania na własną rękę” – wtóruje John Watters, były dyrektor Mandiant, który przewiduje, że atak napędzany przez AI nastąpi „w ciągu kilku miesięcy” axios.com. Jeszcze bardziej niepokojące jest to, że Watters twierdzi, iż taki atak „nie będzie ogólny. Zostanie stworzony unikalnie dla swojej ofiary, wykorzystując podatność typu zero-day dostosowaną do systemów tej firmy” axios.com. Innymi słowy, najgorszy scenariusz to AI, które potrafi zidentyfikować nową, specyficzną dla ofiary lukę (zero-day), napisać dla niej exploit i przeprowadzić włamanie od początku do końca – wszystko to potencjalnie szybciej, niż ludzki zespół zdąży zareagować.

Narasta liczba dowodów na to, że zaawansowani aktorzy zagrożeń (APT) już eksperymentują ze sztuczną inteligencją w swoich narzędziach. Na początku 2023 roku Microsoft i OpenAI opublikowały wspólny raport cyberwywiadowczy, w którym zauważono, że „znane grupy APT korzystały z LLM”, aby usprawnić swoje operacje csoonline.com. Wykryte techniki obejmowały rozpoznanie wspomagane przez LLM (wykorzystanie AI do analizy danych rozpoznawczych), skrypty ulepszone przez LLM (złośliwe skrypty lub makra napisane przez AI), a nawet badania podatności wspomagane przez LLM prowadzone przez przeciwników csoonline.com. Chociaż często trudno udowodnić, że dany malware lub e-mail phishingowy został wygenerowany przez AI, badacze zauważyli charakterystyczne oznaki – takie jak unikalnie sformułowane przynęty phishingowe sugerujące autorstwo AI. Jasne jest, że ofensywne wykorzystanie AI szybko się rozwija, tworząc coraz częstsze i bardziej zaawansowane zagrożenia. „Cyberprzestępcy wykorzystują generatywne techniki AI do tworzenia polimorficznego malware, exploitów zero-day i ataków phishingowych. Te taktyki są trudne do wykrycia i powstrzymania,” zauważa raport o zagrożeniach Radware z 2024 roku radware.com. W przeciwieństwie do dawnych ataków „spray and pray”, AI pozwala złym aktorom na masowe dostosowywanie i personalizowanie ataków. Wkrótce możemy stanąć w obliczu fal włamań, w których każda próbka malware jest unikalna, stworzona przez AI do wykorzystania konkretnej słabości w każdym środowisku docelowym axios.com.

Obrona wspomagana przez AI: od kopilotów GPT-4 po autonomicznych agentów SOC

Podczas gdy atakujący ostrzą swoje narzędzia dzięki AI, obrońcy odpowiadają tym samym, uzbrajając swoje SOC w kopiloty AI i autonomiczne systemy wykrywania i reagowania. Cel: drastyczne skrócenie czasu reakcji i radzenie sobie z gwałtownie rosnącą liczbą oraz złożonością alertów, z jakimi mierzą się współczesne przedsiębiorstwa. „AI i automatyzacja od dawna obiecywały fundamentalną transformację operacji bezpieczeństwa i supermoc dla analityków, by wykrywać i reagować – z prędkością maszyn – na zagrożenia nawet ze strony najbardziej zaawansowanych przeciwników,” mówi Tomer Weingarten, CEO SentinelOne securityweek.com. Teraz ta obietnica jest realizowana dzięki nowym platformom obronnym opartym na AI.

Jednym z najbardziej znanych przykładów jest Security Copilot firmy Microsoft, zaprezentowany w marcu 2023 roku jako asystent oparty na GPT-4 dla profesjonalistów ds. cyberbezpieczeństwa. Security Copilot to w zasadzie wyspecjalizowany chatbot zintegrowany z ekosystemem bezpieczeństwa Microsoftu, zaprojektowany, by pomagać analitykom w zrozumieniu ogromnych ilości danych i alertów. Napędzany przez GPT-4 od OpenAI oraz własne modele Microsoftu dedykowane bezpieczeństwu, Security Copilot pozwala obrońcy zadawać pytania typu „Jakie incydenty bezpieczeństwa miały miejsce w mojej firmie w tym tygodniu?” i natychmiast otrzymać podsumowany raport theverge.com. W tle korzysta z ogromnych zasobów telemetrii Microsoftu – około 65 bilionów sygnałów bezpieczeństwa zbieranych codziennie – oraz lokalnych logów bezpieczeństwa użytkownika, aby przygotować odpowiedź theverge.com. Zamiast zastępować analityków, Security Copilot działa jako mnożnik siły: może sporządzać raporty z incydentów, wyjaśniać podatności w prostym języku, a nawet analizować podejrzany plik lub adres URL, jeśli zostanie mu dostarczony przez użytkownika theverge.com. Wszystkie interakcje są rejestrowane na potrzeby audytu, co jest kluczowe dla zaufania i nadzoru theverge.com. „To jak posiadanie młodszego analityka, który nigdy nie śpi, pomaga przeszukiwać dane i wskazywać to, co najważniejsze,” – tak można to postrzegać. Microsoft podkreśla, że Copilot ma wspierać, a nie automatyzować i eliminować ludzki czynnik theverge.com. Na przykład analityk może zapytać: „Podsumuj alerty z wczoraj dotyczące podatności Log4j” lub „Przeanalizuj ten plik wykonywalny pod kątem złośliwego działania”, a Copilot przygotuje uporządkowaną odpowiedź lub raport, który zespół może zweryfikować i podjąć odpowiednie działania.

Inni dostawcy zabezpieczeń wprowadzili podobne funkcje asystenta AI. Na przykład Palo Alto Networks wprowadziło rozwiązanie AI Ops w ramach swojej platformy Cortex i intensywnie promuje Cortex XSIAM (Extended Security Intelligence & Automation Management) jako „platformę SOC opartą na AI” paloaltonetworks.com. XSIAM pobiera dane z punktów końcowych, sieci i chmury organizacji, wykorzystując uczenie maszynowe do korelowania alertów i wykrywania ukrytych zagrożeń, a także automatyczne przepływy pracy umożliwiające szybszą reakcję paloaltonetworks.com securityweek.com. Można to traktować jako nowej generacji SIEM + SOAR, gdzie wiele kroków analizy i reakcji obsługuje logika AI. Zabezpieczenia chmurowe Google (Chronicle) oraz QRadar IBM również dodały analitykę opartą na AI, aby pomóc w priorytetyzacji zagrożeń, ale to Copilot Microsoftu oparty na GPT-4 przyciągnął najwięcej uwagi, wprowadzając prosty interfejs czatu do obsługi incydentów.

Prawdziwym przełomem jest jednak przejście od wsparcia AI do autonomii AI w obronie – to, co niektórzy nazywają „agentową AI”. Agentowa AI odnosi się do systemów AI, które nie tylko odpowiadają na pytania, ale także podejmują niezależne działania w odpowiedzi na sytuacje securityweek.com. W kontekście SOC oznacza to AI, która może zaobserwować pojawiający się atak i automatycznie wdrożyć środki zaradcze (izolowanie hostów, blokowanie adresów IP, aktualizowanie reguł zapory sieciowej) bez potrzeby wcześniejszej interwencji człowieka. „Purple AI” firmy SentinelOne znajduje się na czele tego ruchu autonomicznych SOC. Początkowo Purple AI był chatbotem LLM zintegrowanym z platformą SentinelOne Singularity XDR, umożliwiając analitykom konwersacyjne wyszukiwanie zagrożeń (np. „pokaż mi wszystkie urządzenia komunikujące się z tą złośliwą domeną”). Jednak w kwietniu 2025 roku na konferencji RSA firma SentinelOne zaprezentowała Purple AI Athena, którą opisują jako pełne rozwiązanie agentowej AI dla cyberobrony securityweek.com securityweek.com. Athena przenosi Purple AI poza samą funkcję pytań i odpowiedzi, w kierunku zautomatyzowanego podejmowania decyzji. Nieustannie monitoruje środowisko i po wykryciu podejrzanej aktywności może określić najlepszą odpowiedź, koordynując działania w różnych narzędziach (agenci końcowi, kontrola sieci itp.) securityweek.com. W istocie Athena stara się naśladować „iteracyjny proces myślowy i dedukcyjne rozumowanie doświadczonych analityków SOC” – ale z prędkością maszyny securityweek.com. Według SentinelOne, Athena potrafi wykrywać, klasyfikować i nawet usuwać incydenty w ciągu kilku sekund przy minimalnym nadzorze człowieka, drastycznie skracając średni czas reakcji (MTTR) securityweek.com.

Athena opiera się na trzech filarach securityweek.com: po pierwsze, głęboka analiza z prędkością maszyny, gdzie autonomicznie bada anomalie w różnych źródłach danych i je koreluje (jak doświadczony łowca zagrożeń łączący fakty); po drugie, pełna pętla naprawcza, co oznacza, że nie kończy na podniesieniu alertu, ale podejmuje działania powstrzymujące, a nawet uczy się na nowych atakach, automatycznie generując reguły detekcji, aby zapobiec podobnym incydentom w przyszłości securityweek.com; i po trzecie, bezproblemowa integracja ze stosem bezpieczeństwa, dzięki czemu może pobierać dane z zewnętrznych SIEM-ów lub jezior danych oraz wysyłać działania odpowiedzi do różnych punktów egzekwowania securityweek.com. Tego typu agent AI działa skutecznie jako dodatkowy poziom analityka, który pracuje 24/7, obsługując triage i reakcję na poziomie pierwszym. Inżynier SOC może zaangażować się dopiero wtedy, gdy AI albo zneutralizuje zagrożenie (i przedstawi podsumowanie swoich działań), albo napotka coś naprawdę nowego lub niejednoznacznego i przekaże to do potwierdzenia.

SentinelOne nie jest osamotniony. W całej branży widzimy dążenie do autonomicznych komponentów SOC. CrowdStrike, na przykład, wdraża AI do swojej platformy Falcon w celu automatycznego oceniania zagrożeń i proaktywnego wykrywania wzorców ataków. Pakiet IBM Security QRadar Suite zawiera teraz asystenta AI o nazwie „QRadar Advisor with Watson”, który może badać incydenty i automatycznie wzbogacać je o informacje o zagrożeniach. Na rynek wchodzą też startupy: takie jak iCounter (kierowany przez Johna Wattersa), które opracowują narzędzia oparte na LLM, służące do wykrywania i blokowania ataków napędzanych AI w czasie rzeczywistym axios.com axios.com. Watters przewiduje, że podczas konferencji RSA w 2026 roku „termin AI-DR, czyli AI Detection and Response, zdominuje hale targowe” axios.com. Koncepcja AI-DR to kolejny etap ewolucji EDR/XDR – podczas gdy EDR monitoruje punkty końcowe pod kątem znanych zagrożeń, rozwiązania AI-DR obserwują oznaki ataków napędzanych przez AI lub nowych ataków i mogą dynamicznie reagować. Jednym z obszarów jest wykrywanie, gdy atakujący manipuluje lub „przejmuje” własne systemy AI organizacji axios.com. Na przykład, jeśli intruz użyje prompt injection, by zamienić firmowego chatbota obsługi klienta w złośliwego „insidera”, zadaniem narzędzia AI-DR jest wykrycie takiego zachowania. W niedawnym przypadku asystent AI firmy SaaS (Salesloft) został skompromitowany, co pokazuje, że nawet nieszkodliwe agenty AI mogą zostać wykorzystane przeciwko swoim właścicielom axios.com. To tworzy zupełnie nową klasę sygnałów do monitorowania przez obrońców, a tradycyjne narzędzia nie są do tego przystosowane – stąd pojawienie się dedykowanych produktów AI-DR.

Tradycyjny stos SOC – SIEM, SOAR, EDR, NDR itd. – jest więc szybko rozszerzany (a częściowo zastępowany) przez te możliwości oparte na AI. Zamiast statycznych reguł korelacji i playbooków, które muszą być utrzymywane przez ludzi, systemy AI mogą uczyć się i dostosowywać do nowych zagrożeń na bieżąco. Doskonale radzą sobie z redukcją szumu, analizując miliony zdarzeń, by wyłowić te naprawdę istotne (co rozwiązuje problem zmęczenia alertami). Mogą też zapewnić poziom wglądu, który zwykle wymaga doświadczonego analityka – na przykład wyjaśniając w języku naturalnym, dlaczego grupa alertów może wskazywać na atak ransomware lub sugerując najbardziej prawdopodobną ścieżkę, jaką intruz przeszedł przez sieć. Ostateczna wizja, którą prezentują dostawcy, to rodzaj autonomicznego SOC, gdzie analitycy pracują ramię w ramię z agentami AI. Rutynowe zadania, takie jak analiza logów, wstępna selekcja czy pisanie raportów, są przekazywane AI, a ludzie mogą skupić się na kreatywnym rozwiązywaniu problemów, złożonych dochodzeniach i strategicznym doskonaleniu obrony. To kusząca wizja, zwłaszcza gdy organizacje borykają się z niedoborem talentów w cyberbezpieczeństwie i przeciążeniem pracowników.

Jednak te zabezpieczenia oparte na AI nie są cudownym rozwiązaniem. Atakujący z pewnością będą próbowali przechytrzyć defensywne AI, tak jak obchodzą inne środki bezpieczeństwa. Już teraz mówi się o potyczkach „AI kontra AI” – np. złośliwe oprogramowanie zaprojektowane, by zmylić lub przeciążyć detektory AI, albo ataki typu adversarial na same modele uczenia maszynowego. Znanym ryzykiem jest to, że detektory oparte na AI mogą być podatne na wejścia typu adversarial (np. starannie spreparowany wpis w logu lub sekwencja pakietów sieciowych, która sprawia, że AI przeoczy atak). Dodatkowo, fałszywe alarmy i błędy AI mogą powodować nowe problemy – nadgorliwy autonomiczny system mógłby na przykład omyłkowo wyłączyć krytyczne serwery, jeśli błędnie zinterpretuje nieszkodliwą aktywność jako złośliwą. Wczesni użytkownicy zauważyli, że choć te systemy są potężne, nadal wymagają nadzoru. Źle działające „AI bezpieczeństwa” może wywołać chaos, dlatego wiele organizacji wprowadza działania oparte na AI stopniowo, często początkowo w trybie „człowiek zatwierdza przed egzekucją”.

Red Team kontra Blue Team: Wpływ autonomii AI po obu stronach

Pojawienie się autonomicznej AI zarówno po stronie atakujących (red team), jak i obrońców (blue team) fundamentalnie zmienia dynamikę „kot i mysz” w cyberbezpieczeństwie. Z tej eskalacji AI kontra AI wynika kilka kluczowych konsekwencji:

1. Szybkość i skala ataków kontra odpowiedzi: Autonomiczne agenty AI mogą działać z prędkością maszyn – znacznie szybciej niż jakikolwiek człowiek. W ofensywie oznacza to, że ataki mogą rozwijać się i mutować niezwykle szybko. Robak AI mógłby zidentyfikować cel, przeniknąć i rozprzestrzenić się po przedsiębiorstwie w ciągu kilku minut, wykorzystując exploit zero-day, który właśnie odkrył. W obronie tylko inny system działający z prędkością maszyn ma szansę powstrzymać taką epidemię. Automatyzacja staje się kluczowym rozwiązaniem w tych środowiskach, zauważa Umesh Padval, inwestor venture capital w cyberbezpieczeństwie, ponieważ AI „ma potencjał, by uczynić specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa bardziej efektywnymi, usprawnić operacje i skrócić czas rozwiązywania krytycznych incydentów” news.crunchbase.com. W pewnym sensie zbliżamy się do ery „maszyna walczy z maszyną” w cyberprzestrzeni – z ludzkim nadzorem na obrzeżach. Tradycyjne procesy SOC (ręczne badanie incydentów, pisanie reguł detekcji po ataku itd.) są zbyt wolne w konfrontacji z zagrożeniami przyspieszonymi przez AI. To napędza wdrażanie playbooków SOAR i autonomicznych funkcji reakcji, które mogą działać w ciągu sekund. Podnosi to także stawkę dla wczesnego wykrywania: jeśli twoje AI złapie AI intruza na gorącym uczynku (np. wykryje anomalię agenta AI prowadzącego rozpoznanie), możesz udaremnić atak; jeśli nie, zanim analitycy zauważą problem, może być już za późno.

2. Erozja luki kompetencyjnej: Historycznie zaawansowane cyberataki były domeną państw narodowych lub elitarnych hakerów, a doświadczeni obrońcy często potrafili rozpoznać charakterystyczne wzorce mniej doświadczonych intruzów. Dzięki AI stosunkowo niewykwalifikowany atakujący może przeprowadzać wysoce zaawansowane ataki (ponieważ wiedza pochodzi z danych treningowych AI). Podobnie mniej doświadczony młodszy analityk może badać i reagować na incydenty jak doświadczony profesjonalista, mając AI jako swojego asystenta. Ta erozja luki kompetencyjnej działa w obie strony. Liderzy bezpieczeństwa nie mogą zakładać, że „niewyszukane” zagrożenia będą niskiej jakości – amatorski aktor zagrożenia z narzędziem AI może stworzyć złośliwe oprogramowanie, które pokona Twój program antywirusowy lub napisać przynęty phishingowe, które oszukają nawet doświadczonych użytkowników certera.com. Z drugiej strony organizacje mogą nie potrzebować już tak dużego zespołu bardzo doświadczonych analityków, jeśli skutecznie wykorzystają asystentów AI. Rola ludzi zarówno w zespołach czerwonych, jak i niebieskich przesuwa się bardziej w stronę strategii, intuicji i nadzoru, podczas gdy AI zajmuje się żmudną pracą, a nawet częścią pracy kreatywnej (takiej jak generowanie nowych wariantów exploitów czy korelacji). W praktyce może to zdemokratyzować hacking (więcej przeciwników z poważnymi możliwościami) i zdemokratyzować obronę (mniejsze firmy mogą zapewnić przyzwoite bezpieczeństwo z pomocą AI). Oznacza to jednak również, że różnica między „script-kiddie” a państwem narodowym się zmniejsza – podstawowe możliwości po obu stronach rosną.

3. Zmiany w przepływie pracy i stosie SOC: W miarę jak systemy AI przejmują zadania, codzienna praca w SOC ulegnie zmianie. Możemy się spodziewać, że będzie mniej analityków poziomu 1 zajmujących się triage alertów, a więcej AI nadzorujących ten początkowy triage. Ci początkujący analitycy SOC mogą ewoluować w „kontrolerów AI” – zarządzających i dostrajających systemy AI, weryfikujących ich ustalenia oraz obsługujących wyjątki lub złożone przypadki. Tradycyjna hierarchia analityków Tier 1, 2, 3 może się zacierać, ponieważ AI może natychmiast obsłużyć większość pracy Tier 1 i Tier 2. Jeśli chodzi o narzędzia, prawdopodobna jest konsolidacja stosu SOC. Po co utrzymywać osobne SIEM, analizę zachowań użytkowników, platformę wywiadu o zagrożeniach i narzędzie SOAR, skoro jedna platforma oparta na AI może pobierać dane i wykonywać wszystkie te funkcje spójnie? Inwestorzy przewidują wręcz wzrost liczby „nowych szerokich platform cyberbezpieczeństwa”, które wykorzystują AI do łączenia możliwości, potencjalnie wypierając rozwiązania punktowe news.crunchbase.com. To zintegrowane podejście, na przykładzie platform takich jak Cortex XSIAM, rozwiązuje także jeden z największych problemów SOC: przełączanie kontekstu między narzędziami. AI może płynnie pobierać dane z wielu źródeł i prezentować spójną historię (co jest trudne dla ludzi, gdy muszą żonglować dziesiątkami pulpitów).

4. Pojawiające się zagrożenia specyficzne dla AI: Gdy obie strony używają AI, pojawiają się scenariusze, w których atakujący próbują wykorzystać AI obrońców, i odwrotnie. Na przykład ataki polegające na wstrzykiwaniu promptów – podawanie złośliwych danych wejściowych AI, takiej jak Security Copilot, aby zmusić ją do ujawnienia tajemnic lub nieprawidłowego działania – stają się realnym problemem. Atakujący, który uzyska początkowy dostęp do sieci, może próbować manipulować logami lub danymi, które konsumuje defensywna AI, licząc na jej zdezorientowanie lub oślepienie. Alternatywnie, atakujący mogą wypuszczać przykłady adwersarialne (specjalnie przygotowane artefakty), które powodują, że detektor oparty na AI błędnie klasyfikuje atak jako nieszkodliwy. Systemy defensywne AI będą musiały być odporne na te taktyki, w tym posiadać solidną walidację danych wejściowych i być może zespoły modeli wzajemnie się sprawdzających. Podobnie, obrońcy mogą wdrażać dane pułapki (honeypot) lub dezinformację specjalnie po to, by wprowadzić w błąd ofensywne AI, zmuszając je do ujawnienia się. To nowy rodzaj partii szachów. John Watters podkreślił, że narzędzia AI organizacji mają „ogromny cel na plecach, ponieważ mogą zostać przejęte i zmuszone do halucynacji lub działania na własną rękę” axios.com. To oznacza, że częścią cyberobrony będzie monitorowanie systemów AI pod kątem oznak kompromitacji lub nadużycia, co jeszcze kilka lat temu praktycznie nie istniało. Właśnie to ma na celu AI-DR – wykrywanie, kiedy AI robi coś, czego nie powinna, czy to z powodu błędu, czy manipulacji przeciwnika axios.com.

5. Polityka, nadzór i etyka: Wprowadzenie autonomicznego podejmowania decyzji w bezpieczeństwie rodzi także pytania polityczne i etyczne. Kto ponosi odpowiedzialność, jeśli defensywny system AI omyłkowo wyłączy sieć szpitala, ponieważ błędnie wykrył atak? Jak zapewnić, że rekomendacje AI są bezstronne i nie przeoczą ataków z powodu stronniczych danych treningowych? Przedsiębiorstwa będą musiały ustalić zasady zarządzania AI w SOC, decydując, które działania mogą być w pełni zautomatyzowane, a które wymagają zatwierdzenia przez człowieka. Wiele z nich przyjmuje podejście „człowiek w pętli” – AI wykonuje wszystko aż do ostatniej akcji, którą człowiek szybko przegląda. Z czasem, wraz ze wzrostem zaufania do AI, w określonych scenariuszach (np. izolacja wyraźnie zainfekowanej maszyny) można dopuścić więcej w pełni zautomatyzowanych reakcji. Przejrzystość jest kluczowa: systemy AI powinny być w stanie wyjaśnić, dlaczego coś zostało oznaczone, aby budować zaufanie analityków. To aktywny obszar rozwoju (Explainable AI dla cyberbezpieczeństwa). Ponadto obrońcy muszą unikać nadmiernego polegania na AI, które mogłoby pozbawić ich zespół ludzi umiejętności – trzeba znaleźć równowagę, w której AI jest narzędziem, a nie protezą.

6. Imperatyw adaptacji dla zespołów ds. bezpieczeństwa: Być może najważniejsza implikacja ma charakter strategiczny: CISO i liderzy SOC muszą szybko dostosować się do ery AI. Oznacza to inwestowanie w odpowiednie narzędzia wspierane przez AI, ale także szkolenie personelu w ich efektywnym wykorzystaniu oraz przemyślenie procesów pod kątem integracji AI. Oznacza to również realistyczne podejście do krajobrazu zagrożeń: zakładając, że jeśli ty nie wykorzystasz AI, twoi przeciwnicy (lub konkurenci) z pewnością to zrobią. Niektóre organizacje już tworzą dedykowane jednostki badawcze „AI dla cyberbezpieczeństwa”, eksperymentując zarówno z ofensywną, jak i defensywną AI w kontrolowanych środowiskach, aby zrozumieć ich możliwości i ograniczenia. Inne współpracują w grupach branżowych, aby dzielić się informacjami o zagrożeniach AI – na przykład, jeśli czyjaś AI wykryje nowy e-mail phishingowy napisany przez ChatGPT, jak można szybko przekazać tę informację całej społeczności? Strategie bezpieczeństwa i budżety zaczynają odzwierciedlać te priorytety – wiele map drogowych cyberbezpieczeństwa na lata 2024–2025 obejmuje projekty dotyczące analityki bezpieczeństwa opartej na AI, zautomatyzowanego polowania na zagrożenia i tym podobnych.

Najnowsze wydarzenia i wiadomości: zagrożenia napędzane przez AI i wykrywanie oparte na AI na pierwszych stronach gazet

Ostatnie dwa lata dostarczyły lawiny przykładów z rzeczywistości, które ilustrują omawiane trendy:

• WormGPT i ciemne chatboty AI: W lipcu 2023 roku pojawiły się informacje o WormGPT, opisując go jako „czarny odpowiednik ChatGPT” sprzedawany na forach hakerskich certera.com. Jego twórca reklamował go nawet jako sposób na robienie „wszelkiego rodzaju nielegalnych rzeczy” z użyciem AI. Do sierpnia 2023 roku autor WormGPT rzekomo zamknął projekt pod presją, ale pod koniec 2024 roku nowe warianty WormGPT pojawiły się ponownie na BreachForums, teraz oparte na bardziej zaawansowanych modelach (Grok od xAI i Mistral AI), aby kontynuować usługę csoonline.com. Ta gra w kotka i myszkę pokazuje, jak próby powstrzymania nadużyć modeli GPT skłoniły przestępców do adaptacji i szukania nowych gospodarzy dla swojej złośliwej AI. W tym samym czasie odkryto FraudGPT, a firmy zajmujące się cyberbezpieczeństwem, takie jak Netenrich, testowały jego możliwości masowego generowania treści phishingowych certera.com. Te incydenty były szeroko opisywane w mediach branżowych, zwiększając świadomość, że AI nie tylko pomaga obrońcom – równie mocno napędza atakujących.
• Odkryte przez AI luki w zabezpieczeniach: Pod koniec 2023 i w 2024 roku pojawiły się liczne doniesienia o krytycznych lukach w zabezpieczeniach wykrytych przy wsparciu AI. Na przykład krytyczną lukę typu zero-day w jądrze Linuksa rzekomo zidentyfikował system AI w ramach eksperymentu, wyprzedzając ludzkich badaczy (często przytaczano to jako „proof of concept”, że AI może realizować prewencyjne działania w zakresie bezpieczeństwa). Bardziej konkretnie, w 2024 roku firma Protect AI udostępniła VulnHunter, otwartoźródłowe narzędzie do analizy kodu oparte na LLM, które posłużyło do wykrycia ponad tuzina luk typu zero-day w popularnych projektach open source csoonline.com csoonline.com. Jedna z takich luk odkrytych przez VulnHunter (CVE-2024-10099) umożliwiała zdalne wykonanie kodu w szeroko obserwowanym projekcie na GitHubie; AI dostarczyła pełny łańcuch eksploatacji tej luki csoonline.com. Historie te trafiły do mediów technologicznych i pokazały podwójny potencjał AI: może pomagać atakującym w znajdowaniu podatności, ale równie dobrze może wspierać obrońców i badaczy w ich wcześniejszym wykrywaniu i naprawianiu. Dział badań AI Microsoftu również zaprezentował wykorzystanie GPT-4 do wsparcia w przeglądzie kodu i skanowaniu pod kątem podatności, sugerując, że przyszłe DevSecOps mogą obejmować parowanie programistów z AI, które będą na bieżąco sygnalizować problemy z bezpieczeństwem podczas pisania kodu.
• Debiut Microsoft Security Copilot i innych: Wśród wiadomości z zakresu bezpieczeństwa, premiera Security Copilot firmy Microsoft w marcu 2023 roku przyciągnęła duże nagłówki zarówno w prasie technologicznej, jak i głównych mediach. Przedstawiano ją jako „GPT-4 dla cyberbezpieczeństwa”, a komentatorzy spekulowali, jak może to zmienić funkcjonowanie SOC. W ciągu 2024 roku Microsoft rozszerzał testy Security Copilot z klientami korporacyjnymi, a w 2025 roku ogłosił integracje Copilot z narzędziami takimi jak Intune (do zarządzania urządzeniami) i Entra (tożsamość) – w praktyce wprowadzając agentową AI bezpośrednio do zarządzania punktami końcowymi i tożsamością queueassoc.com. W wywiadach wiceprezes ds. bezpieczeństwa Microsoftu sugerował „Security Copilot Agents”, wskazując na przyszłość, w której Copilot może proaktywnie podejmować działania (na przykład agent do automatycznej inżynierii wstecznej złośliwego oprogramowania) infosecurity-magazine.com news.microsoft.com. Wskazuje to na strategię Microsoftu, by przejść od czystego asystenta do bardziej zautomatyzowanych „agentów AI ds. bezpieczeństwa” w całym swoim ekosystemie. Podobnie inni dostawcy ogłaszali nowości: premiera Purple AI Athena firmy SentinelOne w kwietniu 2025 roku była szeroko opisywana przez media branżowe i przedstawiana jako „wprowadzenie autonomicznego podejmowania decyzji do SOC” securityweek.com. Nawet rząd USA zaangażował się – agencje takie jak NSA i DHS w 2024 roku mówiły o wykorzystaniu AI do obrony cybernetycznej kraju, a DARPA uruchomiła program „AI Cyber Challenge (AIxCC)”, aby zachęcić do tworzenia systemów AI mogących zabezpieczać krytyczny kod (to wyzwanie zostało wyróżnione na DEF CON 2023, gdzie zespoły demonstrowały wykrywanie podatności napędzane przez AI).
• Znaczące ataki z wykorzystaniem AI: Chociaż w pełni autonomiczne ataki nie zostały jeszcze publicznie potwierdzone, widzieliśmy przebłyski wykorzystania AI do wspierania kampanii cyberzagrożeń. W połowie 2025 roku naruszenie bezpieczeństwa w firmie finansowej powiązano z bardzo przekonującym e-mailem phishingowym, który – według wewnętrznej analizy – najprawdopodobniej został wygenerowany przez AI ze względu na charakterystyczne wzorce językowe. E-mail ten przeszedł przez zabezpieczenia techniczne i ludzką kontrolę, ponieważ był unikalnie przygotowany. Był także przypadek kompromitacji agenta AI Salesloft w 2025 roku: Salesloft, platforma do zarządzania sprzedażą, wprowadziła funkcję AI do automatyzacji części komunikacji sprzedażowej. Atakującym udało się zmanipulować tego agenta AI poprzez podatność przypominającą „prompt injection”, co spowodowało wysyłanie nieautoryzowanych wiadomości do klientów, w tym złośliwych linków. Duże firmy z branży bezpieczeństwa (Dynatrace, Qualys, CyberArk, Cato Networks) zostały podobno dotknięte jako klienci Salesloft, którzy otrzymali te nieautoryzowane wiadomości AI axios.com. Incydent ten odbił się szerokim echem, ponieważ pokazał atak przypominający atak na łańcuch dostaw z wykorzystaniem AI i podkreślił uwagę Wattera, że organizacje muszą teraz bronić nie tylko własnych systemów, ale także powiązanych usług AI przed wykorzystaniem ich przeciwko sobie.
• Raporty Gartnera i analityków branżowych: W marcu 2025 roku Gartner opublikował raport podkreślający „bezpieczeństwo wspomagane przez AI” jako jeden z głównych trendów, ze statystyką, że od 2022 roku zainwestowano ponad 730 milionów dolarów w startupy zajmujące się wykrywaniem i reagowaniem opartym na AI axios.com. Gartner przewidział, że w ciągu kilku lat większość procesów zarządzania zagrożeniami będzie obejmować współpracę wielu agentów AI (np. jeden AI wykryje anomalię, przekaże ją innemu AI do wzbogacenia danych, a trzeci zaproponuje działania naprawcze). Raport ten był cytowany w wielu blogach branżowych i prawdopodobnie wzbudził jeszcze większe zainteresowanie inwestorów i klientów rozwiązaniami bezpieczeństwa opartymi na AI.

Podsumowując, cykl wiadomości z lat 2023–2025 w cyberbezpieczeństwie zdominował wzrost znaczenia AI po obu stronach barykady. To, co jeszcze kilka lat temu było teoretyczne – AI pisząca złośliwe oprogramowanie czy AI zarządzająca SOC – bardzo szybko stało się namacalne dzięki tym historiom.

Przepływy kapitału wysokiego ryzyka: duże zakłady na platformy bezpieczeństwa natywne dla AI

Wzrost znaczenia AI w cyberbezpieczeństwie nie umknął uwadze społeczności inwestycyjnej. Finansowanie venture capital w cyberbezpieczeństwie, zwłaszcza dla startupów opartych na AI, osiągnęło bezprecedensowy poziom. Po powolnym okresie w latach 2022–2023, inwestorzy z impetem wrócili do cyber w 2024 roku, głównie za sprawą szumu i obietnic związanych z AI. Według danych Crunchbase, firmy z branży cyberbezpieczeństwa wspierane przez VC pozyskały 2,7 miliarda dolarów tylko w pierwszym kwartale 2025 roku, co stanowi wzrost o 29% w porównaniu z poprzednim kwartałem news.crunchbase.com. Szczególnie gorące są transakcje na wczesnym etapie: „Obserwujemy konkurencyjne rundy Series A i B dla firm wykazujących wyraźną trakcję rynkową”, mówi Ofer Schreiber z YL Ventures news.crunchbase.com. A jakiej trakcję inwestorzy poszukują? AI jest na pierwszym planie.

Umesh Padval z Thomvest Ventures zauważa, że wielu VC „analizuje, jak mogliby powtórzyć sukces Wiz” news.crunchbase.com (odnosząc się do rekordowego przejęcia firmy Wiz zajmującej się bezpieczeństwem chmury przez Google za 32 mld dolarów, co pokazało apetyt rynku na cyber-jednorożce). Dodaje, że „jednym z istotnych trendów napędzających zainteresowanie tą branżą jest AI, a konkretniej agentowa AI” news.crunchbase.com. Wierzy się, że platformy bezpieczeństwa oparte na AI mogą przekształcić obronę przedsiębiorstw, a te, którym się to uda, będą niezwykle wartościowe. Doprowadziło to do proliferacji startupów określających się jako „AI-driven X” – czy to AI-driven cloud security, AI-driven identity threat detection, czy AI-driven SOC automation.

Konkretne liczby potwierdzają ten trend: analiza Gartnera z marca 2025 wykazała, że od 2022 roku ponad 730 milionów dolarów zostało zainwestowanych specjalnie w startupy zajmujące się wykrywaniem i reagowaniem opartym na AI axios.com. Przykładami są firmy takie jak Vectra AI, która pozyskała duże rundy finansowania na swoje rozwiązania do wykrywania zagrożeń w sieci oparte na AI, oraz ReliaQuest (która przejęła startup zajmujący się analizą AI, aby wzmocnić swoją platformę). Innym przykładem jest Huntress, która uruchomiła narzędzie do polowania na zagrożenia wspomagane AI po pozyskaniu finansowania. Wiele z list „Top Cybersecurity Startups of 2025” jest wypełnionych firmami skoncentrowanymi na AI – od tych wykorzystujących uczenie maszynowe do ochrony uczenia maszynowego (np. HiddenLayer, która oferuje „AI Detection & Response” dla modeli ML 21998286.fs1.hubspotusercontent-na1.net), po te oferujące AI copilotów dla analityków bezpieczeństwa (jak platforma Cosmos firmy BishopFox ogłoszona na Black Hat, wykorzystująca generatywną AI do wspierania pentesterów).

Co ciekawe, nie dotyczy to tylko startupów; również firmy o ugruntowanej pozycji mocno inwestują w AI. Duzi dostawcy rozwiązań cyberbezpieczeństwa (Palo Alto, Fortinet, Cisco itd.) przejęli mniejsze firmy AI, aby wzmocnić własne możliwości w zakresie sztucznej inteligencji. Na przykład przejęcie przez SentinelOne firmy Obsero AI miało na celu wzbogacenie oferty Purple AI securityweek.com. Te przejęcia i inwestycje sygnalizują, że rynek oczekuje, iż AI stanie się kluczową cechą każdego poważnego produktu bezpieczeństwa w nadchodzących latach.

Z makro perspektywy, startupy AI we wszystkich sektorach zdominowały finansowanie VC w 2025 roku – niemal 58% całkowitych globalnych inwestycji VC w I kwartale 2025 trafiło do firm związanych z AI complexdiscovery.com. Cyberbezpieczeństwo stanowi dużą część tego rynku ze względu na pilną potrzebę innowacji. Inwestycja SoftBanku w wysokości 40 mld dolarów w OpenAI w 2024 roku (głośny temat medialny) dodatkowo potwierdziła znaczenie tego obszaru complexdiscovery.com. I chociaż niektórzy ostrzegają przed możliwą bańką wokół AI, panuje zgoda, że w bezpieczeństwie problemy, które AI ma rozwiązać (włamania, niedobór analityków, lawinowy wzrost danych), są bardzo realne i pilne.

Dla nabywców korporacyjnych (CISO i zespołów zakupowych) ta fala innowacji wspieranych przez VC może być zarówno ekscytująca, jak i przytłaczająca. Nagle pojawia się zalew startupów oferujących rozwiązania AI, które mają zrewolucjonizować Twój SOC. CISO muszą przeprowadzić poważną analizę, by przebić się przez marketingowy szum i zidentyfikować narzędzia, które faktycznie dobrze się zintegrują i przyniosą wartość. Widzimy, że wielu z nich prowadzi pilotaże lub proof-of-concept z produktami opartymi na AI, jednocześnie naciskając na obecnych dostawców, by wdrażali podobne funkcje (często przy niższym wzroście kosztów).

Napływ kapitału VC sugeruje także przyszłą konsolidację: wielu małych graczy zostanie przejętych lub zniknie z rynku, a kilku dużych zwycięzców może stać się nowym Palo Alto Networks lub CrowdStrike ery bezpieczeństwa opartego na AI. Krajobraz konkurencyjny w cyberbezpieczeństwie może się zmienić, jeśli np. startup skoncentrowany na AI udowodni, że jego platforma znacząco ogranicza liczbę włamań lub obciążenie SOC. Inwestorzy z pewnością stawiają na kilka czarnych koni, które mogą wywrócić dotychczasowy porządek.

Implikacje strategiczne dla CISO i liderów ds. bezpieczeństwa

Dla CISO, menedżerów SOC i nabywców rozwiązań bezpieczeństwa w przedsiębiorstwach, wzrost autonomicznej AI w cyberbezpieczeństwie stanowi strategiczny punkt zwrotny. Oto kilka kluczowych kwestii i implikacji:

Zaakceptuj AI – celowo i sceptycznie: Liderzy ds. bezpieczeństwa powinni korzystać z zalet AI w obronie, ale robić to z otwartymi oczami. To oznacza ocenianie rozwiązań opartych na AI pod kątem jasnych przypadków użycia – takich jak automatyczna klasyfikacja zagrożeń, wykrywanie anomalii w zachowaniu użytkowników czy przyspieszenie reakcji na incydenty – oraz testowanie ich w kontrolowanych warunkach. Korzyści (szybsze wykrywanie, oszczędność pracy, lepsze wnioski) są zbyt duże, by je ignorować, zwłaszcza jeśli przeciwnicy działają coraz szybciej. Jednak liderzy muszą zachować zdrowy sceptycyzm wobec zapewnień dostawców. Wymagaj demonstracji, jak AI radzi sobie z danymi rzeczywistymi i scenariuszami ataków. Pytaj o mierniki sukcesu (np. czy średni czas wykrycia się poprawił?). Zasadniczo, ufaj, ale sprawdzaj. A podczas integracji AI, upewnij się, że istnieją procedury awaryjne: jeśli AI zawiedzie lub będzie niedostępne, czy Twój zespół nadal może działać? Nie usuwaj wszystkich tradycyjnych możliwości na rzecz „czarnej skrzynki” AI – zamiast tego uruchom AI równolegle i stopniowo zwiększaj jego autonomię wraz ze wzrostem zaufania.

Przebranżawiaj i podnoś kwalifikacje swojego zespołu: SOC wspierany przez AI nadal potrzebuje wykwalifikowanych ludzi, ale profil kompetencji się zmieni. Analitycy będą musieli nauczyć się pracy z narzędziami AI – tworzenia skutecznych promptów, interpretowania wyników AI i korygowania błędów AI. To nowa umiejętność, której może nie być w typowym zestawie kompetencji analityka Tier-1. Rozważ przeszkolenie zespołu z obsługi systemów takich jak Security Copilot lub innych asystentów AI. Może nawet warto wyznaczyć „Oficera ds. Bezpieczeństwa AI” lub osobę odpowiedzialną za opiekę nad AI w bezpieczeństwie (np. aktualizowanie bazy wiedzy, dostrajanie modeli danymi organizacji itp.). Zachęcaj też starszych analityków do włączania AI w swoje procesy, np. przy analizie malware czy polowaniu na zagrożenia, by stali się mnożnikami siły dla całego zespołu. Z drugiej strony, przygotuj się na pewien opór kulturowy – niektórzy członkowie zespołu mogą obawiać się, że AI zastąpi ich pracę. Ważne jest, by przedstawić to nie jako zastąpienie, lecz eliminację żmudnych zadań: AI przejmuje nudne 80% alertów Tier-1, by ludzie mogli skupić się na pozostałych, trudnych 20%. Z czasem definicje ról w SOC mogą się zmienić; w opisach stanowisk może pojawić się wymóg „doświadczenia z platformami bezpieczeństwa opartymi na AI”.

Uzupełnij polityki i procedury: Gdy AI podejmuje decyzje, zaktualizuj plany reagowania na incydenty i playbooki. Na przykład, jeśli komponent AI w Twoim XDR może automatycznie izolować urządzenia końcowe, plan IR powinien uwzględniać, że urządzenia mogą być izolowane automatycznie, a analitycy powinni to zweryfikować i zatwierdzić lub cofnąć tę akcję. Stwórz polityki dotyczące użycia AI: kto może wydawać jej określone, wysoko wpływowe polecenia (np. uruchomienie skryptu na wszystkich maszynach)? Jak postępować z oceną wygenerowaną przez AI – czy wymaga ona potwierdzenia przez drugiego człowieka przed ogłoszeniem incydentu? Dodatkowo, rozważ wytyczne etyczne: na przykład, jeśli używasz AI monitorującej zachowanie pracowników, zadbaj o kwestie prywatności i jasne zasady akceptowalnego użycia.

Zarządzanie budżetem i dostawcami: SOC przyszłości może być bardziej efektywny kosztowo w niektórych obszarach (mniej kontraktorów poziomu 1, możliwie krótszy czas wykrycia incydentu, co obniża koszty naruszeń), ale będzie wymagał inwestycji w oprogramowanie AI i infrastrukturę. CISO muszą przeznaczyć budżet na te nowe narzędzia, które mogą być kosztowne (niektóre rozwiązania SaaS z zakresu bezpieczeństwa AI pobierają opłaty za każdy endpoint lub za każdy GB analizowanych danych, co może się sumować). Przedstaw ROI w kategoriach zrozumiałych dla kadry zarządzającej: np. „Ten system AI może zmniejszyć naszą potrzebę zatrudnienia 3 dodatkowych analityków, oszczędzając X zł, lub zapobiec naruszeniom poprzez szybsze wykrywanie zagrożeń, unikając kosztów incydentów w wysokości Y zł.” Ponieważ wiele startupów z branży AI security jest nowych, rozważ także ryzyko polegania na niedojrzałych firmach – możesz preferować uznanych dostawców, którzy dodają funkcje AI, aby zmniejszyć ryzyko w łańcuchu dostaw. Jednak jeśli technologia startupu jest naprawdę przełomowa, rozważ pilotaż lub wdrożenie etapowe, być może z zapisami w umowie dotyczącymi wydajności i wsparcia.

Świadomość działań przeciwnika: Biorąc pod uwagę duże prawdopodobieństwo, że atakujący będą wykorzystywać AI, ćwiczenia z modelowania zagrożeń powinny uwzględniać zagrożenia wspomagane przez AI. Zaktualizuj swoje scenariusze zagrożeń: np. „Co jeśli atakujący użyje AI do wygenerowania 1000 unikalnych e-maili phishingowych i jeden trafi do skrzynki naszego CEO?” Albo „Czy nasze zabezpieczenia wykryją, jeśli malware będzie się zmieniać, by omijać ochronę każdego endpointa?” Testy bezpieczeństwa mogą polegać na użyciu narzędzi AI w sposób ofensywny przeciwko własnemu środowisku, by sprawdzić, jakie luki zostaną wykryte. Niektóre firmy już przeprowadzają ćwiczenia „red team z AI” – zasadniczo pozwalając systemowi AI próbować przełamać ich zabezpieczenia w kontrolowanych warunkach, by wykryć luki. Dostosuj swoje zabezpieczenia odpowiednio: większy nacisk na zachowania i anomalie (ponieważ detekcje oparte na sygnaturach/IOC będą mieć trudności z wariantami generowanymi przez AI) oraz solidne szkolenia z zakresu świadomości zagrożeń, podkreślające, że inżynieria społeczna może stać się znacznie bardziej spersonalizowana i przekonująca dzięki AI.

Współpraca i wymiana informacji: W środowisku napędzanym przez AI obrońcy mogą korzystać z inteligencji zbiorowej. Jeśli AI w jednej firmie wykryje nowy wzorzec ataku, udostępnienie tej informacji (przez ISAC lub grupy branżowe) może pomóc innym zaktualizować swoje modele. Rozważ udział w wymianie informacji o zagrożeniach AI. Na przykład, jeśli doświadczysz ataku typu prompt injection na wewnętrzny system AI, opublikuj zanonimizowany raport lub opowiedz o tym na konferencji. Społeczność wciąż się uczy, a współpraca może zniwelować przewagę, jaką mogą uzyskać atakujący. Dodatkowo, śledź pojawiające się standardy lub ramy (np. NIST może opracować wytyczne dotyczące AI w cyberbezpieczeństwie, mogą też pojawić się zestawy danych referencyjnych do wykrywania zagrożeń AI). Angażując się wcześnie, możesz pomóc kształtować najlepsze praktyki i być na bieżąco z wymaganiami zgodności, które mogą się pojawić (np. regulatorzy mogą zapytać, jak zabezpieczasz systemy AI lub jak odpowiedzialnie wykorzystujesz AI do ochrony danych konsumentów).

Skup się na odporności i reagowaniu: Pomimo wszystkich postępów, należy założyć, że naruszenia nadal będą się zdarzać – być może nawet bardziej nagłe i złożone z powodu AI. Dlatego kontynuuj inwestowanie w możliwości reagowania na incydenty. Sztuczna inteligencja może pomóc szybko opanować incydent, ale nadal potrzebujesz zespołu reagowania, aby zbadać przyczynę źródłową, usunąć głęboko zakorzenione zagrożenia oraz współpracować z działem prawnym/komunikacją itd. Można sobie wyobrazić agenta AI walczącego z innym agentem AI w twojej sieci – w takiej sytuacji będziesz potrzebować strategii prowadzonej przez człowieka, podobnie jak generał nadzoruje autonomiczne drony w konfliktach zbrojnych. W istocie odporność (kopie zapasowe, plany odzyskiwania, zabezpieczenia awaryjne) pozostaje kluczowa. Jeśli atak oparty na AI wyłączy twoje systemy podstawowe, czy masz sposób na kontynuowanie kluczowych operacji? A jeśli twoja defensywna AI popełni błąd, czy możesz szybko go naprawić i odzyskać sprawność? Te pytania pokazują, że choć AI daje nowe możliwości, nie eliminuje potrzeby silnych podstawowych zasad higieny i planowania bezpieczeństwa.

Przewaga strategiczna: Na koniec rozważ aspekt przewagi konkurencyjnej. Dla firm z branż wrażliwych (finanse, opieka zdrowotna, infrastruktura krytyczna), bycie liderem w zakresie obrony opartej na AI może stać się wyróżnikiem rynkowym. Klienci i zarządy coraz bardziej zwracają uwagę na odporność cybernetyczną. Jeśli możesz powiedzieć, na przykład, że twoja organizacja wykorzystuje najnowocześniejszą AI do ochrony danych klientów – z konkretnymi efektami, takimi jak „wykrywamy 95% zagrożeń w ciągu kilku minut” – buduje to zaufanie. Z drugiej strony, pozostawanie w tyle może narazić cię nie tylko na naruszenia, ale i na krytykę za brak nadążania za najlepszymi praktykami branżowymi. Prognoza Gartnera, że 70% wykrywania/reagowania będzie obejmować wieloagentową AI do 2028 roku axios.com sugeruje, że za kilka lat niewykorzystywanie AI w bezpieczeństwie może być postrzegane jako zaniedbanie. Liderzy ds. bezpieczeństwa powinni więc opracować plan wdrożenia AI zgodny z ich apetytem na ryzyko i potrzebami biznesowymi, zapewniając, że nie będą ani zbyt pochopni, ani zbyt opóźnieni.

Wnioski

Wzrost autonomicznej AI w cyberbezpieczeństwie zapowiada to, co można nazwać zmianą paradygmatu. Ofensywnie, AI stała się wielkim wyrównywaczem szans dla atakujących – zarówno amatorzy, jak i syndykaty przestępcze mogą teraz wykorzystywać inteligencję maszynową do wzmacniania swoich działań, tworząc na zamówienie złośliwe oprogramowanie i odkrywając ukryte luki w naszej cyfrowej infrastrukturze w tempie, którego ludzie nigdy by nie osiągnęli. Defensywnie, sytuacja się odwraca, ponieważ AI obiecuje wreszcie dać przewagę przeciążonym zespołom ds. bezpieczeństwa – umożliwiając im inteligentniejsze wykrywanie zagrożeń, reagowanie z prędkością maszyn oraz być może nawet przewidywanie ataków zanim nastąpią, poprzez analizę wzorców niewidocznych dla ludzkiego oka.

Jednak nie jest to opowieść o magicznej różdżce, która sprawia, że problemy z cyberbezpieczeństwem znikają. To raczej wyścig zbrojeń – pojedynek AI kontra AI rozgrywający się w sieciach i chmurach na całym świecie. Gdy jedna strona wprowadza innowacje, druga musi kontratakować. Tradycyjny model cyberbezpieczeństwa, oparty na analitykach ręcznie przeglądających alerty i piszących statyczne reguły, załamuje się pod naporem współczesnych zagrożeń. W jego miejsce pojawia się nowy model, w którym ludzka ekspertyza jest wzmacniana przez AI – a w niektórych przypadkach AI przejmuje pierwszą linię, a ludzie koordynują działania w tle.

Implikacje sięgają daleko poza technologię – obejmują procesy, ludzi i strategię. Liderzy ds. bezpieczeństwa stoją na rozdrożu, gdzie decyzje podejmowane dziś dotyczące przyjęcia lub zignorowania AI będą miały głębokie konsekwencje w nadchodzących latach. Ci, którzy wykorzystają autonomiczną AI do obrony, mogą drastycznie zmniejszyć swoje ryzyko i poprawić efektywność; ci, którzy tego nie zrobią, mogą zostać przytłoczeni przez atakujących wspieranych przez AI lub po prostu nie nadążyć za skalą i złożonością współczesnych zagrożeń. Jak trafnie zauważył John Watters, to przeciwnicy historycznie nadawali tempo innowacjom w cyberprzestrzeni – ale teraz obrońcy mają szansę przeskoczyć dzięki AI, zbliżając się do wyrównania tej różnicy axios.com.

Ostatecznie sukces w tej nowej erze będzie wynikał z zrównoważonego partnerstwa ludzi i maszyn. Nie powinniśmy być naiwnie zbyt zależni od AI ani się jej obawiać. Zamiast tego celem jest przemyślana integracja AI – by radziła sobie z szybkością, skalą i złożonością, podczas gdy ludzka pomysłowość zajmie się niejednoznacznością, etyką i nieoczekiwanym. Autonomiczne SOC wciąż będzie potrzebować wybitnych ludzkich pilotów. A ciemne narzędzia AI atakujących nadal będą odzwierciedlać intencje (i ograniczenia) ich ludzkich operatorów.

Jedno jest pewne: dżin już wyszedł z butelki. AI jest teraz częścią tkanki konfliktów i obrony cybernetycznej. Jak trafnie napisał Bruce Schneier, „Automatyzacja, autonomia i fizyczna sprawczość sprawią, że bezpieczeństwo komputerowe stanie się kwestią życia i śmierci, a nie tylko danych.” schneier.com Właśnie wkraczamy w tę rzeczywistość. Wyzwanie i szansa dla społeczności cyberbezpieczeństwa polega na tym, by nasze AI – nasze cyfrowe rycerze – potrafiły przechytrzyć i pokonać ciemne AI wykorzystywane przez przeciwników, utrzymując przewagę w walce, która będzie się toczyć coraz częściej z prędkością algorytmów. Nastała era autonomicznej wojny cybernetycznej; to od nas zależy, czy ją wygramy.

Źródła:

1. Shweta Sharma, „WormGPT powraca: odkryto nowe złośliwe warianty AI oparte na Grok i Mixtral,” CSO Online – 18 czerwca 2025 csoonline.com csoonline.com.
2. Lucian Constantin, „Gen AI zmienia sposób wyszukiwania podatności zarówno dla pentesterów, jak i atakujących,” CSO Online – 7 stycznia 2025 csoonline.com csoonline.com.
3. Lucian Constantin, CSO Online – Tamże. (wywiad z Chrisem Kubecką) csoonline.com csoonline.com.
4. Lucian Constantin, CSO Online – Tamże. (wypowiedzi Luciana Nițescu) csoonline.com csoonline.com.
5. Certera Security Blog, „WormGPT i FraudGPT – ciemna strona generatywnej AI,” sierpień 2023 certera.com certera.com.
6. Prakash Sinha, „Wzrost cyberataków napędzanych przez AI: nowe wyzwanie dla dostawców usług,” Radware Blog – 6 września 2024 radware.com.
7. Tom Warren, „Microsoft Security Copilot to nowy asystent AI GPT-4 do cyberbezpieczeństwa,” The Verge – 28 marca 2023 theverge.com theverge.com.
8. Kevin Townsend, „Athena Purple AI firmy SentinelOne wprowadza autonomiczne podejmowanie decyzji do SOC,” SecurityWeek – 29 kwietnia 2025 securityweek.com securityweek.com.
9. Kevin Townsend, SecurityWeek – Tamże. (cytat Tomera Weingartena) securityweek.com.
10. Sam Sabin, „Branża cyberbezpieczeństwa przygotowuje się na autonomiczne ataki AI,” Axios – 9 września 2025 axios.com axios.com.
11. Sam Sabin, Axios – Tamże. (cytaty Johna Wattersa) axios.com axios.com.
12. Chris Metinko, „Finansowanie cyberbezpieczeństwa rośnie mimo wolnego tempa transakcji,” Crunchbase News – 15 kwietnia 2025 news.crunchbase.com news.crunchbase.com.
13. Zespół ComplexDiscovery, „AI FOMO napędza wzrost inwestycji venture capital…” ComplexDiscovery – 26 kwietnia 2025 complexdiscovery.com complexdiscovery.com.
14. Bruce Schneier, „Automatyzacja, autonomia i fizyczna sprawczość…” – Schneier on Security (Blog) – marzec 2019 schneier.com.