Kod generowany przez AI: nowe ryzyko bezpieczeństwa oprogramowania
Narzędzia AI do generowania kodu przyspieszają pracę programistów, ale wprowadzają nowe klasy podatności i trudne do wykrycia błędy bezpieczeństwa.
67 artykułów
Narzędzia AI do generowania kodu przyspieszają pracę programistów, ale wprowadzają nowe klasy podatności i trudne do wykrycia błędy bezpieczeństwa.
Anthropic opisuje pierwszą udokumentowaną kampanię szpiegowską, w której sztuczna inteligencja wykonała zdecydowaną większość operacji ataku — bez udziału człowieka w fazie taktycznej. Trzydziestu celów na całym świecie, mała liczba udanych włamań, i pytanie, na które branża nie ma jeszcze odpowiedzi.
Badania z 2025 i 2026 roku pokazują, że złożone ataki nie wymagają już złożonych atakujących. AI zmienia cyberprzestępczość z rzemiosła w przemysł.
NHTSA zebrała dane z ponad 7 tys. wypadków autonomicznych i asystentów jazdy. 71 ofiar śmiertelnych, 3491 rannych. Czy to mało, czy czy to tylko czubek góry lodowej?
Dotychczas każdy atak cybernetyczny wymagał ludzkiej decyzji. Dzisiaj systemy AI potrafią samodzielnie wyszukiwanie luk, wykorzystywania ich i maskować swoje ścieżki — bez nakazów, bez kontroli i bez przerwy.
Oszuści przestają udawać obcych: klonują głos i wizerunek szefa lub kolegi z pracy. Dlaczego klasyczne zasady weryfikacji przestają wystarczać i jak się bronić.
Jak modele generatywne i automatyzacja wspierają cyberprzestępców w atakach na sieci energetyczne, wodociągi i transport.
Modele językowe i systemy uczenia wzmocnionego potrafią już dziś autonomicznie odkrywać luki w kodzie, pisać exploity i przeprowadzać ataki end-to-end. Próg kompetencji hakerskiej spada drastycznie.
W 2025 roku po raz pierwszy zarejestrowano kampanię szpiegowską prowadzoną niemal w całości przez agenta AI. Jak to działa i co oznacza dla obrony?
Modele językowe i systemy AI potrafią teraz samodzielnie odkrywać luki, pisać exploity i prowadzić kampanie phishingowe w skali przemysłowej. Przeglądamy, jak zmienia się landshaft zagrożeń i co to oznacza dla operatorów infrastruktury krytycznej.
Sztuczna inteligencja zmienia twarz cyberprzestępczości — ataki stają się tańsze, skuteczniejsze i trudniejsze do wykrycia. Od generowania wiarygodnych wiadomości phishingowych po pisanie kodu złośliwego oprogramowania, AI staje się narzędziem w rękach przestępców.
Sztuczna inteligencja zmienia oblicze cyberzagrożeń. Ataki stają się bardziej skalowalne, trudniejsze do wykrycia i coraz trudniejsze do odróżnienia od ludzkiej aktywności. Przegląd najważniejszych wektorów zagrożeń i sposobów na ich łagodzenie.
Sztuczna inteligencja tworzy realistyczne imitacje głosu i twarzy. Jak to wykorzystują przestępcy w oszustwach bankowych i co robi prawo.
Pracownik firmy otrzymuje połączenie wideo od 'dyrektora generalnego' i przekazuje 25 milionów dolarów. To nie jest film — to głos i obraz wygenerowane przez AI. Jak bronić się przed voice deepfakeami?
Fałszywe wideo i audio z udziałem prezesa firmy potrafią wymusić przelewy na miliony. Atak opiera się na zaufaniu, nie na błędach technicznych.
Sądzie pojawia się dowód, który nie istnieje. Deepfake jako nagranie, foto czy zeznanie already wpływa na rozstrzygnięcia — i system prawny nie jest na to gotowy.
W 2025 roku na całym świecie odbyło się ponad 100 wyborów narodowych — i w każdych z nich pojawiały się deepfakes. Przegląd najnowszych przypadków nadużyć AI w kampaniach wyborczych.
FBI ostrzega przed filmami z wygenerowanymi komputerowo fałszywymi pracownikami biura IC3, a raport LexisNexis pokazuje, że ataki deepfake w weryfikacji tożsamości wzrosły o ok. 180 procent rok do roku. Syntetyczne twarze i dokumenty trafiają już do co setnej nieudanej kontroli tożsamości.
W 2025 roku oszuści wykorzystujący sztuczną inteligencję do klonowania głosu i twarzy wyłudzili setki tysięcy dolarów. To już nie futurystyczna wizja — to codzienność w korporacjach.
Wideokonferencja z fałszywym dyrektorem finansowym, klonowanie głosu z trzech sekund nagrania — syntetyczne media stały się bronią masowego oszustwa. Materiał opisuje mechanizmy, koszty i pierwsze linie obrony.
Syntetyczny głos prezesa, fałszywa wideokonferencja i przelewy na miliony. Oszustwa z użyciem AI przestają być futurystyczną wizją i stają się codziennością.
Trzy sekundy nagrania wystarczają, by odtworzyć czyjś głos z 85-procentową dokładnością. W 2025 roku FBI zarejestrowało ponad 22 tysiące spraw z użyciem AI – a straty przekroczyły 890 milionów dolarów.
Deepfake przestał być nagranym wcześniej wideo. Narzędzia podmieniają twarz i głos w trakcie rozmowy, więc nawet wizyta na żywo na ekranie przestaje być dowodem tożsamości.
Wideokonferencja z fałszywym dyrektorem finansowym, klonowanie głosu z trzech sekund nagrania — syntetyczne media stały się bronią masowego oszustwa. Materiał opisuje mechanizmy, koszty i pierwsze linie obrony.
Podsłuchiwanie głosu szefa, fałszywe wideorozmowy z „księgową” i klonowanie twarzy na rozmowach weryfikacyjnych — deepfake stał się codziennym narzędziem przestępców finansowych. Co mówią dane za 2025 rok i jak się chronić?
Deepfake przestaje być zabawką z internetu i staje się narzędziem przestępczym. Firmy i osoby prywatne tracą pieniądze i reputację.
W 2025 roku liczba deepfake'ów wzrosła niemal dziewięciokrotnie. Ataki na firmy — od przestępczych przelewów po fałszywe rekrutacje — stają się przemysłem.
Oszustwa z wykorzystaniem syntetycznych głosów i wizerunków wzrosły ponad 13-krotnie w 2024 roku. FBI odnotowało 22 364 skargi związane z AI i straty przekraczające 893 mln dolarów. W kontakty center w Stanach Zjednoczonych próby oszustwa występują teraz co 46 sekund.
Phishing z wykorzystaniem deepfake'ów staje się jednym z najniebezpieczniejszych wektorów ataku. Przestępcy podszywają się pod szefów i bliskich, wykorzystując sklonowane głosy i wideo. Jak rozpoznać oszustwo i nie dać się nabrać?
Analiza rosnących oszustw opartych na deepfake'ach, w tym przypadku z Australią, gdzie deepfake Anthony Albanese wyłudził 7,4 miliona dolarów.
Przestępcy używają deepfake'ów do podszywania się pod bliskich i szefów. Głos i twarz stały się nowym wektorem ataku.
Sztuczna inteligencja potrafi dziś sklonować głos i twarz prezesa w czasie rzeczywistym. Oszuści wykorzystują to do zatwierdzania przelewów podczas fałszywych wideokonferencji.
Fałszywe nagrania wideo tworzone przez AI służą do oszustw finansowych, szantażu i manipulacji. Jak działają i jak je rozpoznać.
W styczniu 2024 roku pracownik finansów hongkońskiego biura firmy Arup wziął udział w wideorozmowie, w której każdy uczestnik — oprócz niego — był podróbką wygenerowaną przez AI. Efekt: piętnaście przelewów i 200 milionów dolarów hongkońskich wypływających z firmy.
Przestępcy podszywają się pod znane marki AI — fałszywe strony, podrobione instalatory i technika InstallFix prowadzą do kradzieży danych i backdoorów. Pokazujemy, jak rozpoznać podróbkę i gdzie bezpiecznie pobierać narzędzia AI.
Sztuczna inteligencja tworzy setki milionów fałszywych recenzji. Sprawdzamy, jak algorytmy manipulują ocenami i co robić, by nie dać się nabrać.
Raport roczny CERT Orange Polska za 2025 rok opisuje przemysłową skalę oszustw: rekordową liczbę zablokowanych domen phishingowych, dominację fałszywych inwestycji oraz asystentów AI, którzy piszą wiarygodne teksty i budują strony za oszustów.
Oszuści łączą klonowanie głosu z symulacją porwania dziecka. Nowa fala przestępstw w 2025 roku wykorzystuje AI do tworzenia hiperrealistycznych połączeń alarmowych, które łamią rodziny.
Microsoft opisuje, jak koreańscy agenci wykorzystują AI — podmianę twarzy, modyfikację głosu i generowane tożsamości — by przechodzić rekrutacje na zdalne stanowiska IT w firmach zachodnich i przelewać wynagrodzenia do swojego państwa.
19% polskich pracowników udostępnia narzędziom AI wrażliwe dane firmowe, a 35% ominęłoby firmowy zakaz używania sztucznej inteligencji. Wiedza o deepfake i phishingu wciąż nie nadąża za adopcją technologii — pokazują to raporty „Cyberportret polskiego biznesu”.
Kilka sekund nagrania z mediów społecznościowych wystarczy, by sztuczna inteligencja odtworzyła głos bliskiej osoby. Oszuści wykorzystują to do wyłudzania pieniędzy.
Sztuczna inteligencja w implantach i aparaturze medycznej otwiera nowe wektory ataków — od manipulacji diagnozami po zagrożenie życia pacjentów.
Modele generatywne przejęły po przestępcach rolę maszyn do zgadywania haseł: projektują warianty haseł, personalizują ataki pod konkretną ofiarę i pozbywają się zabezpieczeń typu CAPTCHA. Przegląd tego, co wiadomo o skali zjawiska i co według ekspertów faktycznie chroni konta.
Nowe badania pokazują, że agenci AI i chatboty nie tylko przechowują nasze rozmowy, ale aktywnie mogą je wykradać. Problem wykracza daleko poza tradycyjne wycieki danych treningowych.
Algorytmy AI optymalizują łańcuchy dostaw, ale ich awaria lub manipulacja może sparaliżować dostawy leków, żywności i komponentów.
Generatywna AI drastycznie obniża próg wejścia do zaawansowanych ataków inżynierii społecznej. Głosowe deepfake, automatyzowana phishingowa korespondencja i syntetyczne tożsamości stają się dostępne dla przeciętnego cyberprzestępcy.
AI generuje phishing niemal 14 razy częściej niż rok temu. E-maile z sztuczną inteligencją omijają filtry i przekonują do kliknięcia.
Modele językowe obniżają koszty i podnoszą jakość ataków phishingowych. Jak zmienia się krajobraz zagrożeń i jak się bronić.
Asystent AI czyta pocztę, przegląda strony i kupuje za nas. Wystarczy, że w treści, którą odczyta, ktoś ukryje rozkaz — i to nie my, tylko atakujący zaczyna wydawać polecenia naszemu agentowi.
Google Threat Intelligence Group opisał eksperymentalnego malware PROMPTFLUX, który odpytuje model Gemini o nowe wersje własnego kodu — jedna z jego odmian przepisywała cały skrypt co godzinę. Analiza mechanizmu i wnioski dla obrońców.
ESET odkrył PromptSpy — pierwszy znany androidowy malware, który w trakcie działania odpytuje model Gemini i dostosowuje zachowanie do ekranu ofiary. VNC, przechwytywanie PIN-u, blokada deinstalacji. Wraz z PromptLock pokazuje, że AI napędza już realne zagrożenia.
Algorytmy predykcyjnego utrzymania ruchu obiecują mniej awarii i niższe koszty, ale jednocześnie otwierają nową powierzchnię ataku na systemy sterowania przemysłowego.
Kody QR na paragonach, parkingach i ogłoszeniach stały się codziennością — i nową furtką dla oszustów. Jak działa quishing i dlaczego tak trudno go wychwycić?
Badacze firmy ESET odkryli PromptLock — pierwszy znany ransomware, który korzysta z modelu językowego do generowania własnego kodu szyfrującego w czasie rzeczywistym. To na razie dowód koncepcji, ale pokazuje, że do zbudowania złożonego szkodnika wystarczy dobrze skonfigurowany model AI.
Sztuczna inteligencja obniża barierę wejścia dla twórców ransomware, automatyzuje ataki i usprawnia negocjacje okupu. Jak AI zmienia ekonomikę szantażu cyfrowego.
Badania pokazują, że sztuczna inteligencja potrafi odtworzyć tożsamość osób z pozornie zanonimizowanych danych. GAO ostrzega przed lukami w przepisach.
Autonomiczne maszyny i algorytmy obiecują wyższe plony, ale rolnik płaci za to własnością danych, zależnością od producenta i rosnącym ryzykiem cyberataków na łańcuch żywnościowy.
Fałszywe nagrania wchodzą do sądów i na komendy policji. Jak wygląda walka o wiarygodność wideo i dlaczego nawet autentyczne nagrania łatwo podważyć.
Asystenci AI do kodowania potrafią wymyślić pakiet, który nie istnieje. Atakujący rejestrują takie nazwy w PyPI i npm i czekają, aż ktoś zainstaluje złośliwy kod. Jak działa slopsquatting i jak się przed nim bronić?
Platformy SOAR automatyzują reakcję na zagrożenia, ale błędne reguły i decyzje AI mogą zablokować kluczowe systemy lub przegapić realne ataki.
Programowanie rozmową z modelem AI przyspiesza powstawanie aplikacji, ale kod, którego nikt nie czyta ze zrozumieniem, trafia do produkcji razem z lukami, o których właściciel projektu nie ma pojęcia.
FBI odnotował 893 mln USD strat związanych z oszustwami z użyciem sztucznej inteligencji w 2025 r. Klonowanie głosu i wideo przestało być ciekawostką — stało się narzędziem przestępczym w skali przemysłowej.
Technologia klonowania głosu oparta na AI umożliwia oszustom personifikację bliskich i autorytetów z niezwykłą precyzją. Tradycyjne metody weryfikacji tożsamości przestają działać.
Klony głosu generowane przez AI umożliwiają przekonywujące oszustwa telefoniczne, w tym podszywanie się pod bliskich i przełożonych.
Generują pisma procesowe, piszą bezbłędne wiadomości phishingowe, skalują oszustwa bez wiedzy specjalistycznej. Jak cyberprzestępcy wykorzystują modele językowe i dlaczego bariera wejścia do przestępczości internetowej spadła.
Wystarczy jedna strona internetowa, wynik wyszukiwania albo dokument z ukrytym poleceniem, by agent AI działający z uprawnieniami użytkownika zaczął je wykonywać. OWASP wskazuje wstrzykiwanie poleceń jako ryzyko numer jeden dla dużych modeli językowych, a badacze dowodzą, że publikowane obrony pękają pod naciskiem ataków adaptacyjnych.
Malware oparty na agentach sztucznej inteligencji potrafi samodzielnie przeszukiwać sieci, adaptować się do obrony i replikować. To nowa kategoria zagrożeń, która przewyższa tradycyjne techniki ataku.