> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://spheretech.ghost.io/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# AI kontra AI. Czy sztuczna inteligencja potrafi powstrzymać cyberprzestępców?
- URL: https://spheretech.ghost.io/ai-kontra-ai-czy-sztuczna-inteligencja-potrafi-powstrzymac-cyberprzestepcow/
- Published: 2026-10-09T18:28:48.000Z
- Updated: 2026-10-09T18:28:48.000Z
- Author: Mateusz Banaszak
- Tags: Bezpieczeństwo

Sztuczna inteligencja staje się narzędziem zarówno cyberprzestępców, jak i specjalistów odpowiedzialnych za bezpieczeństwo systemów informatycznych. Jedni wykorzystują ją do wyszukiwania luk w oprogramowaniu, tworzenia złośliwych programów i przeprowadzania ataków. Drudzy powierzają jej wykrywanie zagrożeń, analizowanie podejrzanych działań, a nawet samodzielne usuwanie błędów. Google, Anthropic i CrowdStrike opracowują rozwiązania, które mogą zasadniczo zmienić sposób ochrony komputerów i sieci. Rozpoczyna się technologiczna rywalizacja, której wynik trudno dziś przewidzieć.

Jeszcze niedawno przeprowadzenie zaawansowanego cyberataku wymagało znacznej wiedzy technicznej, doświadczenia i czasu. Przestępca musiał rozpoznać zabezpieczenia atakowanego systemu, znaleźć podatność, przygotować odpowiedni program i zadbać o to, aby jego działania nie zostały wykryte. Dziś coraz więcej tych czynności można powierzyć sztucznej inteligencji.

Współczesne modele potrafią analizować kod źródłowy, rozpoznawać błędy programistyczne, pisać i modyfikować programy oraz wskazywać sposoby wykorzystania wykrytych słabości. Autonomiczni agenci AI mogą ponadto wykonywać kolejne zadania, oceniać ich rezultaty i odpowiednio dostosowywać swoje działania. Nie oznacza to, że sztuczna inteligencja zastępuje wiedzę i doświadczenie człowieka, ale wyraźnie obniża koszt i skraca czas wykonywania wielu czynności.

Szczególnie niebezpieczna jest możliwość szybkiego modyfikowania złośliwego oprogramowania, aby utrudnić jego wykrycie. Sztuczna inteligencja pozwala również automatyzować wyszukiwanie podatności i przygotowywanie kolejnych etapów ataku. Trzeba jednak odróżnić program napisany przy pomocy AI od autonomicznego systemu, który sam analizuje otoczenie, wybiera działania i reaguje na napotkane przeszkody. To drugie rozwiązanie stanowi znacznie poważniejsze wyzwanie dla specjalistów zajmujących się bezpieczeństwem.

Ta sama technologia może jednak służyć obrońcom. Powstają systemy zdolne analizować ogromne ilości informacji, rozpoznawać nieznane wcześniej zagrożenia i przygotowywać poprawki do oprogramowania. W niektórych przypadkach mogą one usuwać podatności, zanim przestępcy zdążą je wykorzystać.

## Google i Anthropic chcą wyprzedzić cyberprzestępców

Jednym z najbardziej interesujących osiągnięć w tej dziedzinie jest opracowany przez Google system CodeMender. Wykorzystuje on sztuczną inteligencję nie tylko do wykrywania błędów w kodzie źródłowym, lecz także do przygotowywania poprawek. Program analizuje oprogramowanie, rozpoznaje potencjalne zagrożenia, proponuje rozwiązania i pomaga sprawdzić ich skuteczność.

W październiku 2025 roku Google poinformował, że w ciągu pierwszych sześciu miesięcy prac nad CodeMender wprowadzono 72 poprawki bezpieczeństwa do projektów o otwartym kodzie źródłowym. Niektóre z analizowanych programów liczyły nawet 4,5 miliona wierszy kodu.

Ma to szczególne znaczenie, ponieważ z otwartego oprogramowania korzystają tysiące przedsiębiorstw i instytucji. Podatność występująca w jednej popularnej bibliotece programistycznej może zagrażać ogromnej liczbie użytkowników. Jej usunięcie przynosi zatem korzyści znacznie wykraczające poza pojedynczy system informatyczny.

Podobne rozwiązania rozwija Anthropic, twórca modeli Claude. Przedsiębiorstwo wykorzystuje sztuczną inteligencję do poszukiwania podatności w rozbudowanych programach, również takich, w których błędy wynikają ze skomplikowanych zależności między poszczególnymi częściami kodu.

Według informacji przedstawionych 6 października 2026 roku uczestnicy projektu Glasswing wykryli od kwietnia do lipca co najmniej 129 tysięcy zweryfikowanych podatności, w tym 33 tysiące uznanych za poważne lub krytyczne. Nie oznacza to, że wszystkie zostały naprawione, ale świadczy o możliwościach wykorzystania sztucznej inteligencji do badań prowadzonych na ogromną skalę.

8 października Anthropic ogłosił również uruchomienie OSS Scanner, bezpłatnej usługi okresowego badania bezpieczeństwa projektów o otwartym kodzie źródłowym. Autorzy oprogramowania mogą otrzymywać raporty zawierające opisy znalezionych podatności oraz propozycje poprawek.

Największą zaletą takich rozwiązań jest możliwość znacznego przyspieszenia prac. Nawet doświadczony zespół ekspertów nie jest w stanie nieustannie analizować wszystkich zmian wprowadzanych do tysięcy programów. Sztuczna inteligencja może wykonywać znaczną część tych czynności równolegle, pozostawiając specjalistom ocenę najpoważniejszych zagrożeń i sprawdzanie proponowanych rozwiązań.

## CrowdStrike chce kontrolować autonomiczne programy

Inny problem pojawia się wtedy, gdy przedsiębiorstwo zaczyna korzystać z autonomicznych agentów sztucznej inteligencji. Wyobraźmy sobie program mający dostęp do firmowej poczty, dokumentów, baz danych i systemów informatycznych. Jego zadaniem jest przygotowywanie zestawień, wyszukiwanie informacji i wykonywanie prac administracyjnych.

Aby należycie wywiązywać się z obowiązków, agent musi otrzymać odpowiednie uprawnienia. Może jednak popełnić błąd, niewłaściwie zrozumieć polecenie albo wykonać instrukcję podsuniętą przez osobę nieuprawnioną. Zagrożenie nie wynika wówczas z obecności klasycznego wirusa. Niebezpieczne czynności wykonuje legalnie zainstalowany program, korzystający z dostępu przyznanego mu przez przedsiębiorstwo.

Odpowiedzią na ten problem jest między innymi Falcon Guardian, rozwiązanie opracowane przez CrowdStrike. Jego zadaniem jest umożliwienie przedsiębiorstwom nadzorowania działań agentów AI i ograniczania zagrożeń związanych z ich wykorzystaniem.

Zmienia się zatem zakres zadań systemów bezpieczeństwa. Dotychczas należało przede wszystkim rozpoznawać szkodliwe oprogramowanie i uniemożliwiać mu działanie. Obecnie trzeba również kontrolować legalne programy, które dysponują znacznymi uprawnieniami i mogą podejmować niebezpieczne decyzje.

## Czy tradycyjny antywirus odchodzi do historii?

Pierwsze programy antywirusowe rozpoznawały zagrożenia przede wszystkim na podstawie charakterystycznych fragmentów kodu. Z czasem zaczęto stosować analizę zachowania oprogramowania, uruchamianie podejrzanych plików w odizolowanych środowiskach oraz metody uczenia maszynowego.

Sztuczna inteligencja rozszerza te możliwości. Potrafi analizować zależności między pozornie niezwiązanymi zdarzeniami, rozpoznawać nietypowe zachowanie programów i pomagać specjalistom w ustalaniu przyczyn zagrożenia. Zaawansowane modele mogą również proponować działania naprawcze, a odpowiednio wyposażone systemy wykonywać część z nich samodzielnie.

Nie oznacza to jednak końca tradycyjnych antywirusów. Rozpoznawanie znanych zagrożeń pozostaje szybkie, tanie i skuteczne. Nie ma gospodarczego uzasadnienia, aby każdą prostą czynność powierzać kosztownemu modelowi sztucznej inteligencji, skoro można ją wykonać za pomocą sprawdzonego rozwiązania. Najbardziej prawdopodobnym kierunkiem rozwoju jest więc łączenie dotychczasowych metod z możliwościami nowych modeli.

## Kto będzie szybszy, napastnik czy obrońca?

W cyberbezpieczeństwie od dawna występuje pewna nierównowaga. Napastnikowi wystarczy niekiedy znaleźć jedną podatność, podczas gdy obrońca musi chronić wiele urządzeń, programów i użytkowników. Nie oznacza to jednak, że przewaga zawsze należy do przestępcy.

Właściciel systemu może obserwować jego działanie, ograniczać uprawnienia i usuwać błędy, zanim ktokolwiek spróbuje je wykorzystać. Sztuczna inteligencja może znacznie przyspieszyć ten proces. Jeżeli wykrywanie podatności i przygotowywanie poprawek stanie się szybsze, skróci się czas, w którym system pozostaje narażony na atak.

Nowe zabezpieczenia nie są jednak pozbawione słabości. Modele potrafią popełniać błędy, a same systemy AI mogą zostać oszukane. Jednym z zagrożeń jest prompt injection, czyli umieszczanie złośliwych instrukcji w dokumentach lub innych danych analizowanych przez model. Agent może błędnie potraktować takie informacje jako polecenia i wykonać czynności, do których nie powinno dojść.

Szczególnie poważne konsekwencje może to mieć wtedy, gdy autonomiczny program dysponuje uprawnieniami do przesyłania poufnych informacji, modyfikowania dokumentów czy zmieniania ustawień systemów informatycznych. Dlatego nawet najbardziej zaawansowane zabezpieczenia wymagają odpowiedniego nadzoru, a decyzje o poważnych konsekwencjach powinny podlegać dodatkowej kontroli.

## Kto zarobi na nowym wyścigu zbrojeń?

Rozwój sztucznej inteligencji stwarza nowe możliwości dla przedsiębiorstw zajmujących się cyberbezpieczeństwem, ale nie przesądza o ich przyszłych wynikach finansowych.

Z jednej strony coraz większa liczba autonomicznych programów i wzajemnie połączonych systemów zwiększa zapotrzebowanie na ochronę. Dla takich spółek jak CrowdStrike, Palo Alto Networks, Cloudflare czy SentinelOne oznacza to możliwość oferowania nowych produktów i rozszerzania dotychczasowej działalności.

Z drugiej strony sztuczna inteligencja może znacznie obniżać koszty zabezpieczeń. Jeżeli analiza kodu, wykrywanie zagrożeń i przygotowywanie poprawek będą wymagały coraz mniej pracy ludzkiej, część dotychczasowych usług stanieje. Tańsza ochrona może z kolei stać się dostępna dla przedsiębiorstw, które wcześniej nie mogły sobie pozwolić na rozbudowane zabezpieczenia.

Nie ma w tym sprzeczności. Rynek może się rozwijać nawet wtedy, gdy ceny poszczególnych usług spadają. Automatyzacja może również ułatwić wejście do branży mniejszym przedsiębiorstwom, zwiększając konkurencję i ograniczając zyski dotychczasowych dostawców.

O powodzeniu gospodarczym poszczególnych spółek zdecyduje zatem ich zdolność do dostarczania klientom rzeczywistych korzyści po kosztach pozwalających osiągać zysk. Samo wykorzystanie sztucznej inteligencji nie stanowi jeszcze przewagi konkurencyjnej. Dla inwestora równie ważna jak jakość technologii pozostaje cena, którą musi zapłacić za udział w przedsiębiorstwie.

## Czy maszyny przejmą odpowiedzialność za cyberbezpieczeństwo?

Można sobie wyobrazić przyszłość, w której znaczną część cyberataków będą przeprowadzać autonomiczne programy, a pierwszą linię obrony staną się inne autonomiczne programy. Sztuczna inteligencja będzie analizować kod, wykrywać zagrożenia i przygotowywać poprawki, podczas gdy systemy wykorzystywane przez przestępców będą poszukiwały kolejnych słabości.

Nie oznacza to jednak, że specjaliści przestaną być potrzebni. Zmieni się raczej charakter ich pracy. Zamiast samodzielnie wykonywać wszystkie czynności techniczne, będą projektować zasady bezpieczeństwa, nadzorować działanie autonomicznych systemów i podejmować decyzje wymagające szerszej wiedzy.

Cyberprzestępcy niewątpliwie skorzystają z coraz doskonalszych modeli sztucznej inteligencji, lecz ich przeciwnicy otrzymają dostęp do podobnych możliwości. Co więcej, obrońcy mogą zmieniać budowę własnych systemów, usuwać podatności i projektować oprogramowanie w taki sposób, aby określone rodzaje ataków stały się znacznie trudniejsze.

W dłuższej perspektywie właśnie ta możliwość może okazać się ważniejsza od szybkości reagowania na kolejne zagrożenia. Najlepszym sposobem ochrony przed wykorzystaniem błędu nie jest przecież wykrycie ataku w ostatniej chwili, lecz usunięcie samego błędu.

Sztuczna inteligencja nie zakończy działalności cyberprzestępców. Może jednak zmienić ekonomiczne warunki ich działania, zwiększając koszt skutecznego ataku i obniżając koszt ochrony. Jeżeli tak się stanie, obecny wyścig zbrojeń przyniesie korzyści przede wszystkim użytkownikom technologii.