| REKLAMA |
 |
Sztuczna inteligencja jest zarówno błogosławieństwem, jak i przekleństwem dla firm oraz konsumentów. Technologia pomaga uczniom napisać wypracowanie w języku angielskim, porozmawiać z asystentem głosowym (Siri, Alexa), a gdy konwersacja stanie się nudna, poprosić, aby włączył nam ulubioną płytę. Jednak wszechobecność AI budzi pewnego rodzaju obawy, chociażby związane z utratą miejsc pracy czy przed użyciem jej przez różnej maści przestępców.
Sztuczna inteligencja zdążyła się na dobre zagościć w branży cyberbezpieczeństwa. Co ciekawe, jej walory starają się spożytkować nie tylko dostawcy systemów IT, ale także hakerzy. Ci pierwsi wykorzystują AI, aby być o krok przed napastnikami, zaś drudzy do opracowywania malware’u. W nieodległej przeszłości rozwiązania bezpieczeństwa IT działały przede wszystkim reaktywnie, czyli wyszukiwały próbki złośliwego oprogramowania, następnie poddawały analizie i umieszczały wirusy na czarnej liście. Branża nie zrezygnowała całkowicie z tego podejścia, aczkolwiek ostatnimi czasy zdecydowanie stawia na działania proaktywne, zwłaszcza w odniesieniu do zagrożeń socjotechnicznych. Uczenie maszynowe lub algorytmy sztucznej inteligencji odgrywają kluczową tutaj kluczową rolę. Algorytmy działają na zasadzie uczenia się na bazie rzeczywistych danych, takich jak istniejące, a także świeżo wykryte zagrożenia czy fałszywe alarmy.
Jeśli spojrzeć na liczbę zagrożeń, to statystyki wyglądają źle, bowiem mamy do czynienia z ciągłym wzrostem nowych zagrożeń. Niemniej ich wnikliwa analiza pokazuje, że w wielu wypadkach są to nieco zmodyfikowane wersje znanych już złośliwych kodów. Te ewoluujące zagrożenia są bardzo dobrze wykrywane przez mechanizmy sztucznej inteligencji. Proste poprawki czy rekombinacje to za mało, aby pokonać algorytmy - tłumaczy Robert Dziemianko, Marketing Manager w G DATA Software.
Dostawcy produktów bezpieczeństwa IT łączą najlepsze elementy istniejących rozwiązań z postępami w uczeniu maszynowym, dzięki czemu szybciej i skuteczniej wykrywają napastników. Przykładowo, G DATA od 2018 roku rozwija mechanizm DeepRay, wykorzystujący sztuczną inteligencję oraz uczenie maszynowe. Rozwiązania zabezpieczające G DATA wyposażono w złożoną sieć neuronową, która współpracuje z adaptacyjnym algorytmem na bieżąco udoskonalanym przez analityków. Jego działanie polega na kategoryzowaniu różnorodnych plików wykonywalnych. Algorytm bazuje na takich wskaźnikach jak rozbieżność między rozmiarem pliku a ilością kodu wykonywalnego, wersje stosowanych kompilatorów czy ilość importowanych funkcji systemowych. Jeśli DeepRay sklasyfikuje plik jako podejrzany, aplikacja G DATA dokonuje głębokiej analizy przynależnych procesów w pamięci.
AI na usługach cyberprzestępców
Sztuczna inteligencja jest mieczem obosiecznym. Oprócz tego, iż znacznie podnosi efektywność działania oprogramowania antywirusowego, czy systemów DLP, ułatwia działania cybergangom. Napastnicy wykorzystują AI zazwyczaj na trzy sposoby. Pierwsza i najprostsza - polega na budowaniu i modelowaniu własnego malware’u i praktyk ataków. Niedawno specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa zwrócili uwagę na duże możliwości ChatGPT w zakresie tworzenia tak zwanych wirusów polimorficznych. Jest to rodzaj złośliwego oprogramowania, które wielokrotnie mutuje swój wygląd lub pliki sygnatur za pomocą nowych procedur deszyfrowania.
Poza tym cyberprzestępcy bardzo często zatruwają modele AI niedokładnymi danymi. Napastnicy też obserwują i uczą się działania modeli uczenia maszynowego, używanych przez dostawców aplikacji bezpieczeństwa, aby aktywnie zakłócać tego typu operacje.
Wykorzystanie API ChatGPT w złośliwym oprogramowaniu może stanowić poważne wyzwanie dla specjalistów ds. bezpieczeństwa. Nie jest to wyłącznie hipotetyczny scenariusz, lecz realny problem. Warto mieć na uwadze, że jest to jeden z wielu przykładów. Niemniej firmy z branży cyberbezpieczeństwa zdają sobie sprawę z tego rodzaju zagrożeń i starają się być zawsze o krok przed przedstawicielami złych mocy - podsumowuje Robert Dziemianko.
Źródło: G Data
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Cyberodporność fabryk: AI na straży ciągłości produkcji
Cyberataki to poważne zagrożenia wycieku danych oraz utraty zaufania partnerów biznesowych. Coraz c… / Czytaj więcej
Wnioski z NIS2: Kryzys zasobów i kompetencji w obliczu cyberzagrożeń
Dyrektywa NIS2 miała poprawić cyberbezpieczeństwo europejskich firm. W praktyce obnaża ic… / Czytaj więcej
97% firm doświadcza incydentów związanych z Gen AI – jak budować odporność na 2026
Z raportu Capgemini Research Institute „New defenses, new threats: What AI and Gen AI bring to cybe… / Czytaj więcej
Polskie firmy pod presją ransomware - nowe dane ESET
Polskie firmy mierzą się z gwałtownym wzrostem zagrożeń cybernetycznych, a najnowszy raport „Cyberp… / Czytaj więcej
Gdy AI przechodzi na ciemną stronę: złośliwe LLM-y jako nowa broń cyberprzestępców
Sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje procesy biznesowe – coraz częściej napędza też najbard… / Czytaj więcej
Cyberbezbronność polskich MŚP: Tylko 2% firm gotowych na starcie z AI
Polska gospodarka stoi na małych i średnich przedsiębiorstwach, ale ich cyfrowe fundamenty są kruch… / Czytaj więcej
3 na 4 projekty związane z agentową AI napotkają poważne trudności związane z bezpieczeństwem
W ciągu ostatniego roku Palo Alto Networks współpracowało z 3000 czołowych europejskich liderów biz… / Czytaj więcej
