Sztuczna inteligencja zmienia skalę ryzyka cybernetycznego dla przedsiębiorstw
6 listopada 2026 · Czas czytania: 2 min
Sztuczna inteligencja przyspiesza ataki, rozszerza powierzchnie ekspozycji i podważa tradycyjne modele obrony, co wpływa na przedsiębiorstwa.
Podczas wydarzenia Cybersecurity360 Awards 2026 przedstawiciele ACN, Clusit oraz dyrektorzy ds. bezpieczeństwa informacji z Snam, Hera i ACI Global Servizi omówili zmiany w strategiach cyberbezpieczeństwa firm. Transformacja ta obejmuje przyspieszenie wykorzystywania podatności oraz wprowadzanie nowych powierzchni ataku, co wymusza ewolucję modeli oceny ryzyka oraz kompetencji pracowników.
Zgodnie z AI Act, system sztucznej inteligencji to system oparty na maszynie, który działa z różnymi poziomami autonomii i może wykazywać zdolność adaptacji po wdrożeniu. Systemy te, w celu osiągnięcia jawnych lub ukrytych celów, wyciągają wnioski z otrzymanych danych wejściowych, aby generować wyniki w postaci prognoz, treści, rekomendacji lub decyzji, które mogą wpływać na środowiska fizyczne lub wirtualne. Kluczowymi cechami są tutaj autonomia, pozwalająca na działanie bez ingerencji człowieka, oraz inferencja, umożliwiająca podejmowanie decyzji i tworzenie prognoz.
W systemach tych stosuje się dwa główne podejścia do inferencji: uczenie maszynowe, gdzie systemy samodzielnie identyfikują wzorce w dużych zbiorach danych, oraz logikę opartą na wiedzy, która bazuje na zdefiniowanych regułach i ustrukturyzowanej wiedzy, jak w przypadku systemów eksperckich.
Wytyczne Unii Europejskiej wskazują, że nie każda technologia jest sztuczną inteligencją. Za taką nie uznaje się systemów stosujących sztywne reguły bez autonomicznego uczenia, podstawowego przetwarzania danych, takich jak oprogramowanie do zarządzania bazami danych, czy systemów opartych na klasycznej heurystyce, na przykład programów szachowych korzystających z algorytmu minimax.
Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w wywiadzie poprzez analizę danych w czasie rzeczywistym, rozpoznawanie twarzy oraz ochronę infrastruktury krytycznej poprzez wykrywanie anomalii w sieciach. Automatyzacja rutynowych zadań, takich jak tłumaczenia czy klasyfikacja dokumentów, pozwala analitykom skupić się na zadaniach strategicznych.
Kluczowymi graczami wykorzystującymi te technologie w wywiadzie są Stany Zjednoczone, Chiny oraz Rosja. W Stanach Zjednoczonych National Security Agency analizuje ruch sieciowy, CIA rozwija technologie zbierania informacji, National Geospatial-Intelligence Agency przetwarza obrazy satelitarne, a Defense Intelligence Agency trenuje algorytmy do oceny danych strategicznych.
Zastosowanie sztucznej inteligencji wiąże się z ryzykiem dla prywatności, wynikającym z masowego zbierania danych biometrycznych, zdrowotnych i finansowych, a także z wykorzystywania danych bez zgody użytkowników. Systemy nadzoru umożliwiają profilowanie osób na dużą skalę, a w obszarze cyberbezpieczeństwa pojawiają się nowe zagrożenia, takie jak ataki typu prompt injection, które mogą zmusić system do ujawnienia poufnych informacji.