Gdy AI przechodzi na ciemną stronę: złośliwe LLM-y jako nowa broń cyberprzestępców

Katgoria: BEZPIECZEŃSTWO IT / Utworzono: 04 grudzień 2025

Palo Alto Networks

Gdy AI przechodzi na ciemną stronę: złośliwe LLM-y jako nowa broń cyberprzestępców

Sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje procesy biznesowe – coraz częściej napędza też najbardziej zaawansowane cyberataki. Cyberprzestępcy trenują własne, złośliwe modele językowe, działające jak „dark startupy AI”: bez barier bezpieczeństwa, za to z abonamentami, marketplace’ami i ciągłymi aktualizacjami. W efekcie kampanie phishingowe i malware stają się bardziej wiarygodne, adaptacyjne i masowe niż kiedykolwiek wcześniej.

REKLAMA

Złośliwe, trenowane przez cyberprzestępców modele językowe (LLM) stają się dziś jednym z głównych motorów nowej fali ataków, przed którymi klasyczne systemy bezpieczeństwa są coraz mniej skuteczne.

Nowa generacja cyberzagrożeń: gdy AI pracuje „po drugiej stronie”

Jeszcze niedawno wykorzystanie sztucznej inteligencji przez przestępców wydawało się scenariuszem z raportów futurystycznych. Dziś to codzienność analityków bezpieczeństwa. AI, która miała automatyzować procesy biznesowe i odciążać zespoły IT, jest równolegle wykorzystywana do budowy w pełni złośliwych modeli wyspecjalizowanych w prowadzeniu ataków.

Jak podkreśla opis z najnowszej analizy Unit 42, jednostki badawczej Palo Alto Networks:

Sztuczna inteligencja miała usprawniać pracę firm i automatyzować procesy. Tymczasem, jak wynika z najnowszej analizy Unit 42, jednostki badawczej Palo Alto Networks, staje się także narzędziem dla cyberprzestępców, którzy nie korzystają już wyłącznie z ogólnodostępnych modeli AI . Coraz częściej trenują własne, w pełni złośliwe LLM-y, zaprojektowane wyłącznie do prowadzenia ataków.

To oznacza jakościową zmianę: nie mówimy już o pojedynczych nadużyciach publicznych chatbotów, lecz o świadomie budowanych, zamkniętych ekosystemach „ciemnej” AI.

Podziemne „startup-y AI”: profesjonalizacja przestępczego ekosystemu

Badacze Palo Alto Networks opisują środowiska, które wyglądają jak lustrzane odbicie legalnych firm technologicznych. Przestępcy tworzą własne:

„marketplace’y” z ofertą złośliwych modeli,
modele subskrypcyjne (abonament za dostęp do LLM-a),
mechanizmy aktualizacji i „release’y” nowych wersji.

Organizacja tego ekosystemu do złudzenia przypomina struktury legalnych startupów AI – z tą zasadniczą różnicą, że tu celem produktu jest wyłącznie skuteczność ataku. Modele nie posiadają ograniczeń bezpieczeństwa: można z ich pomocą generować złośliwy kod, projektować kampanie phishingowe pod konkretne branże czy analizować luki w infrastrukturze dowolnej organizacji.

Wojciech Gołębiowski, wiceprezes i dyrektor zarządzający Palo Alto Networks w Europie Środkowo-Wschodniej, zwraca uwagę na skalę profesjonalizacji:

Szczególnie zaskakuje skala profesjonalizacji tego ekosystemu. Niektóre modele oferują nawet „wersje językowe” dopasowane do regionów. Przykładowo przestępcy wykorzystują AI do przygotowywania treści, które wyglądają jak naturalne komunikaty banków, firm kurierskich czy instytucji publicznych – i to nie w jednym, ale w kilkunastu językach naraz. W praktyce oznacza to, że cyberataki stają się bardziej wiarygodne niż kiedykolwiek wcześniej – podkreśla Wojciech Gołębiowski, wiceprezes i dyrektor zarządzający Palo Alto Networks w Europie Środkowo-Wschodniej.

To właśnie aspekt językowy powoduje, że tradycyjne „czerwone flagi” w komunikacji (błędy językowe, nietypowe sformułowania, sztuczny styl) przestają być wiarygodnym wskaźnikiem ataku.

Lawina foundation models: gdy dostępność przekłada się na ryzyko

Kontekst globalnego rozwoju AI dodatkowo napędza opisywane zjawisko. Według raportu Stanford University w samym 2023 roku powstało 149 foundation models – ponad dwukrotnie więcej niż rok wcześniej – a około dwie trzecie z nich udostępniono jako open source.

Z perspektywy bezpieczeństwa oznacza to, że:

coraz więcej zaawansowanych modeli jest publicznie dostępnych,
modele można relatywnie łatwo modyfikować i dostosowywać do własnych potrzeb,
także grupy przestępcze mogą budować własne, wyspecjalizowane LLM-y na bazie istniejących już architektur.

Kluczowy jest też gwałtowny spadek kosztu uzyskania wydajności na poziomie GPT-3.5 – według cytowanych danych aż 280-krotny między listopadem 2022 a październikiem 2024. W praktyce obniża to próg wejścia: to, co dwa lata temu wymagało znaczących inwestycji, dziś jest osiągalne dla znacznie szerszej grupy aktorów, w tym dobrze zorganizowanych grup przestępczych.

Jak uczą się złośliwe modele LLM?

W przeciwieństwie do komercyjnych systemów, złośliwe LLM-y są trenowane na danych pochodzących z:

forów przestępczych,
wycieków baz danych,
kodów malware’u,
instrukcji służących do obchodzenia zabezpieczeń.

Model „przyswaja” więc dokładnie te informacje, które w legalnych systemach są celowo blokowane przez warstwy bezpieczeństwa i moderacji. Efekt:

AI uczy się generować niebezpieczny kod bez żadnych ograniczeń,
potrafi tworzyć zaawansowane scenariusze socjotechniczne pod konkretne profile ofiar,
wspiera identyfikowanie podatności w infrastrukturze – od błędnych konfiguracji po luki aplikacyjne.

Dodatkowo takie modele działają w zamkniętych, prywatnych środowiskach: na serwerach kontrolowanych przez przestępców, poza zasięgiem monitoringu dostawców usług chmurowych czy regulatorów.

Adaptacyjna pętla uczenia: atak, blokada, korekta, powtórka

Jedną z najgroźniejszych cech złośliwych LLM-ów jest ich zdolność do ciągłej adaptacji. Schemat działania można opisać w uproszczeniu tak:

Model generuje wariant ataku (np. kampanię phishingową lub fragment malware’u).
Atak jest uruchamiany w środowisku ofiary.
Jeśli zostanie zablokowany, napastnicy proszą model o wygenerowanie „ulepszonej” wersji – np. zmodyfikowanej treści maila, innego sposobu obfuskacji kodu czy zmienionej struktury pliku.
Pętla powtarza się, aż do uzyskania wersji, która omija zabezpieczenia.

To w istocie ta sama logika, która stoi za doskonaleniem legalnych modeli AI, tyle że w tym przypadku pętla sprzężenia zwrotnego została zbudowana wokół celów przestępczych. Przewaga przestępców polega na szybkości iteracji: wiele etapów, które wcześniej wymagały ręcznej pracy i testów, można dziś zautomatyzować jednym poleceniem do modelu.

Co to oznacza dla firm i zespołów bezpieczeństwa?

Z punktu widzenia biznesu kluczowe jest zrozumienie, że:

złośliwe modele działają w środowiskach niewidocznych dla klasycznych systemów monitoringu,
nie posiadają warstw moderacji ani ograniczeń bezpieczeństwa,
nie pozostawiają typowych artefaktów, które łatwo wychwycić tradycyjnymi narzędziami.

Tradycyjne mechanizmy – oparte wyłącznie na sygnaturach, prostych regułach lub statycznych listach wskaźników kompromitacji – przestają wystarczać. Zagrożenia stają się zbyt zmienne, generowane „na świeżo”, często w tysiącach wariantów.

Perspektywę tę dobrze podsumowuje Wojciech Gołębiowski:

Przestępcze modele AI nie tylko obniżają próg wejścia dla nowych cyberprzestępców, ale umożliwiają doświadczonym grupom działanie z niespotykaną dotąd szybkością i skalą. Wiele ataków, które kiedyś wymagały ręcznej pracy, dziś można wygenerować jednym poleceniem. Firmy muszą przestawić sposób myślenia o zagrożeniach. Pojawia się nowa generacja ataków – automatyczna, adaptacyjna i zdolna do nauki. To wymaga zastosowania narzędzi opartych na AI, bo tylko one są w stanie działać z podobną szybkością – dodaje Wojciech Gołębiowski.

W praktyce oznacza to konieczność wdrażania rozwiązań bezpieczeństwa, które same wykorzystują sztuczną inteligencję – po to, by odpowiadać na ataki w podobnym tempie, w jakim są generowane.

FAQ – najczęstsze pytania o złośliwe LLM-y

Jak złośliwe LLM-y różnią się od komercyjnych modeli AI?

Złośliwe LLM-y są trenowane na danych pochodzących z podziemnych źródeł, takich jak wycieki, malware i fora przestępcze, a ich celem jest wspieranie ataków, nie bezpieczeństwa. W przeciwieństwie do komercyjnych systemów nie mają warstw moderacji ani wbudowanych ograniczeń, dzięki czemu generują treści i kod, które legalne platformy aktywnie blokują.

Dlaczego rozwój open source AI zwiększa ryzyko cyberataków?

Wysoki odsetek foundation models dostępnych jako open source sprawia, że zaawansowane architektury są w zasięgu znacznie szerszego grona użytkowników, w tym grup przestępczych. Możliwość swobodnej modyfikacji i trenowania tych modeli, przy jednoczesnym spadku kosztów obliczeń, obniża próg wejścia i ułatwia budowę własnych, złośliwych LLM-ów.

Czy klasyczne narzędzia bezpieczeństwa są jeszcze wystarczające?

Tradycyjne podejście, oparte głównie na sygnaturach i statycznych regułach, nie nadąża za adaptacyjnym charakterem ataków generowanych przez LLM-y. Nowa fala zagrożeń – automatyczna, ucząca się i personalizowana – wymaga rozwiązań, które same wykorzystują sztuczną inteligencję, aby analizować anomalie, wykrywać nietypowe wzorce i reagować w tempie zbliżonym do atakujących.

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

RAPORT ERP

Katalog rozwiązań IT

Katalog firm

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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".

Czytaj całość