Nytt kappløp mellom offensiv og defensiv kunstig intelligens i cybersikkerhet
2. november 2026 · 2 min lesing
Også publisert på 日本語, 한국어, Deutsch, Nederlands, Svenska, Türkçe, Русский, हिन्दी, Indonesia, ไทย, Polski
Utviklingen innen cybersikkerhet har gått inn i en ny fase der systemer i økende grad kan delta autonomt i ulike faser av både angreps- og forsvarsykluser. Dette skaper en situasjon der angrep kan utføres raskere, i større antall og bli vanskeligere å oppdage.
Generativ kunstig intelligens muliggjør allerede automatisering av oppgaver som rekognosering, analyse av offentlig informasjon, tilpasning av kampanjer for sosial manipulasjon, utvikling av ondsinnet kode og søk etter sårbarheter. Kunstige intelligens-agenter tilfører en ny dimensjon ved at de kan planlegge deloppgaver, bruke verktøy, tolke resultater og fortsette en sekvens av handlinger med mindre menneskelig innblanding.
Anthropic rapporterte i november 2025 om avbrytelsen av en cyberspionasjekampanje rettet mot omtrent tretti organisasjoner. I denne kampanjen ble Claude Code manipulert til å delta i rekognosering, oppdagelse av sårbarheter, utnyttelse, lateral bevegelse, innhenting av legitimasjon samt analyse og eksfiltrering av informasjon. Selskapet anslo at den kunstige intelligensen utførte mellom 80 prosent og 90 prosent av visse taktiske operasjoner uavhengig.
Det bemerkes at menneskelige operatører fortsatt godkjente fremdriften mellom fasene, og at modellhallusinasjoner gjorde det nødvendig å verifisere resultatene, noe som førte til at bare noen få inntrengninger ble bekreftet. Likevel ble den menneskelige innsatsen per operasjon drastisk redusert. I september 2026 publiserte Anthropic nye tilfeller av ondsinnet bruk oppdaget mellom desember 2025 og august 2026, inkludert operasjoner knyttet til statsstøttede aktører, økonomisk motiverte kriminelle og leverandører av kommersiell spionvare.
Denne utviklingen skaper en asymmetri der angripere kan skalere oppgaver mens forsvarsteamene fortsatt er begrenset av manuelle prosesser og begrensede ressurser. Som et motstykke utvikler sikkerhetssentre seg fra regelbaserte modeller til miljøer der atferdsanalyse og anomalideteksjon kan kontekstualisere store mengder telemetri, korrelere hendelser og prioritere kritiske inngrep. Kunstig intelligens kan også bistå analytikere med undersøkelser, beriking av varsler, analyse av skadevare og tilpasning av responsprosedyrer.
Det er nå også nødvendig å beskytte selve systemene for kunstig intelligens mot risikoer som injeksjon av ledetekster, manipulasjon av treningsdata, eksponering av konfidensiell informasjon og misbruk av tilknyttede verktøy. Jo mer autonomi et system har, desto viktigere blir identitet, autorisasjon og sporbarhet. For agenter med tilgang til e-post, databaser eller bedriftsverktøy anbefales bruk av egne identiteter, begrensede tillatelser, midlertidige legitimasjoner, isolerte miljøer og eksplisitt menneskelig godkjenning for handlinger med høy påvirkning.