20 artykułów
Agent AI ma dostęp do repozytorium, dysku i powłoki — a architektura, w której działa, nie odróżnia poleceń od tekstu, który przeczyta. Skutki są już widoczne w produkcji.
Atak bez exploitów i bez załączników: ofiara sama uruchamia złośliwe polecenie, przekonana fałszywą weryfikacją CAPTCHA lub komunikatem o błędzie. Cyberprzestępcy masowo wykorzystują ten schemat, a generatywna AI obniża jego koszt.
Nagrania generowane przez sztuczną inteligencję trafiają do akt spraw sądowych. Jak orzecznictwo i praktyka procesowa radzą sobie z dowodami, które można podrobić w kilka minut.
Od klonu głosu z trzech sekund audio po wieloosobowe wideokonferencje z syntetycznymi twarzami — AI przemieniła oszustwo finansowe z rzemiosła w skalowalny przemysł. Przyglądamy się mechanizmom i realnym stratom.
Raport Resemble AI z listopada 2025 wskazuje 1 567 unikalnych incydentów deepfake, ponad 296 miliardów wyświetleń i udokumentowane straty przekraczające 1,28 mld USD. Zorganizowane grupy przestępcze wykorzystują AI do tworzenia syntetycznych tożsamości i atakowania zaufania publicznego na skalę przemysłową.
Wiceprezes Rezerwy Federalnej Michael S. Barr w kwietniu 2025 ostrzegał przed dwudziestokrotnym wzrostem ataków deepfake w ciągu trzech lat. Raport Resemble AI z listopada 2025 dokumentuje ponad 1,28 mld USD udokumentowanych strat z powodu oszustw z użyciem syntetycznych mediów.
AI pozwala generować wiarygodne głosy i obrazy w czasie rzeczywistym. Przestępcy wykorzystują to do oszustw, które wcześniej wymagały zaawansowanych umiejętności technicznych. Efekt: rosnące straty i rosnąca skala ataków.
Firmy zatrudniają kandydatów, którzy istnieją tylko na ekranie — z twarzą i głosem wygenerowanymi przez AI. Część z nich działa dla reżimu Korei Północnej.
Singapurska policja opisała przebieg oszustwa, w którym dyrektor finansowy po wideorozmowie z osobami odtworzonymi technologią deepfake przelał oszustom ponad 499 tysięcy dolarów. Raport IRONSCALES pokazuje, że nawet przeszkolone firmy przegrywają.
Według ankiety Gartner 62% organizacji doświadczyło ataku z użyciem deepfake w ciągu ostatniego roku, a straty z przestępczości internetowej w USA wzrosły do rekordowych 20,8 miliarda dolarów. Rozmowa wideo przestała być dowodem tożsamości.
Reporterka BBC przeszła systemami Voice ID dwóch dużych banków, posługując się sklonowanym przez AI głosem. Badacze z University of Waterloo wykazali z kolei, że przemyślany atak omija systemy uwierzytelniania głosowego nawet w 99 procentach prób po zaledwie sześciu podejściach. Biometryczny głos przestaje być bezpiecznym hasłem.
Asystent głosowy sterujący oświetleniem, ogrzewaniem i żaluzjami zaczyna wykonywać polecenia, których nikt nie wydał. Hallucynacja modelu językowego w inteligentnym domu przestaje być zabawną anegdotą.
Modele językowe drastycznie obniżyły koszty i podniosły jakość oszustw phishingowych. Spersonalizowane, bezbłędne i przekonujące — tak wyglądają ataki finansowe napędzane sztuczną inteligencją.
Samochody, które same utrzymują pas i hamują przed przeszkodą, jeżdżą już po ulicach kilku miast. Problem w tym, że prawo odpowiedzialności wciąż zakłada człowieka za kierownicą.
Algorytmy rozpoznawania obrazów medycznych weszły do rutyny diagnostycznej szybciej niż procedury ich audytu. W 2026 roku pojawiają się udokumentowane przypadki błędów AI, których żaden ludzki radiolog nie powinien popełnić — fałszywe pozytywy, halucynacje zmian oraz nadmierna ufność klinicystów.
Pracownicy wklejają tajemnice firmowe do publicznych chatbotów — często nie wiedząc, że łamią prawo. To zjawisko ma nazwę: shadow AI.
Generatywna AI sugeruje nazwy pakietów, których nie ma — a atakujący rejestrują je wcześniej. Jak AI zmienia ryzyko w łańcuchu dostaw i dlaczego tradycyjne skanery nie wystarczają.
Kilkanaście sekund nagrania z mediów społecznościowych wystarcza, by sklonować głos. Oszustwa „na rodzinę”, w których słychać krzyk bliskiej osoby, stają się przemysłem.
Techniki jailbreak pozwalają użytkownikom obejść bezpieczeństwa modeli językowych i wygenerować treści, które miały być zablokowane. Wyścig między atakami a obroną trwa bez zwycięzcy.
Atak prompt injection potrafi zmusić model językowy do ujawnienia poufnych instrukcji, wykonania nieautoryzowanych działań lub obchodzenia zabezpieczeń. To jedno z najpoważniejszych zagrożeń w erze agentów sztucznej inteligencji.