Sztuczna inteligencja zmienia oblicze cyberbezpieczeństwa

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji stają się kluczowym elementem całego cyklu cyberbezpieczeństwa organizacji – od wykrywania i zapobiegania incydentom, po reagowanie i odzyskiwanie sprawności operacyjnej – umożliwiając skuteczniejszą ochronę zasobów cyfrowych oraz wrażliwych informacji. Jednak wraz ze wzrostem znaczenia automatyzacji utrzymanie ludzkiego osądu pozostanie niezbędne dla bezpieczeństwa firm. Raport opracowany przez World Economic Forum we współpracy z KPMG łączy wiedzę wiodących ekspertów z obszarów cyberbezpieczeństwa i sztucznej inteligencji, dostarczając praktycznych wskazówek dotyczących implementacji AI w celu wzmocnienia zdolności cyberochrony.

Kluczowe wnioski

Skala wdrożeń AI w cyberbezpieczeństwie jest ściśle powiązana z wielkością organizacji oraz dostępnością zasobów.

77% organizacji deklaruje wykorzystywanie AI w cyberbezpieczeństwie, ale większe przedsiębiorstwa, dysponujące większą dojrzałością technologiczną i możliwościami inwestycyjnymi, znacznie częściej wdrażają rozwiązania AI. Z kolei mniejsze organizacje, instytucje publiczne oraz organizacje pozarządowe pozostają w tyle z powodu ograniczeń finansowych, niedoboru kompetencji oraz niższego poziomu dojrzałości danych.
Odpowiednio wdrożona AI przynosi wymierne korzyści operacyjne i finansowe.

88% zespołów ds. bezpieczeństwa wskazuje na oszczędność czasu oraz większe możliwości prowadzenia działań o charakterze proaktywnym. Organizacje, które szeroko wykorzystują AI w obszarze bezpieczeństwa, skróciły średni czas naruszenia bezpieczeństwa o około 80 dni, a przeciętny koszt naruszenia zmniejszył się o 1,9 mln USD.
Nadmierne poleganie na AI może osłabiać cyberodporność organizacji.

Zbyt duże zaufanie do zautomatyzowanych decyzji prowadzi do fałszywego poczucia bezpieczeństwa, a z czasem ogranicza kompetencje niezbędne do skutecznej interwencji w sytuacji awarii systemów. Aby zapobiec nadmiernemu uzależnieniu od sztucznej inteligencji, zespoły bezpieczeństwa powinny łączyć wykorzystanie tej technologii z oceną ekspertów, przeprowadzać symulacje awarii systemów AI oraz projektować mechanizmy awaryjne (fail-safe), które pozwolą utrzymać ciągłość działania operacji bezpieczeństwa w przypadku niedostępności tych rozwiązań.
Dynamiczna integracja AI wywołuje rozbieżność między tempem rozwoju technologii a gotowością kompetencyjną pracowników.

Chociaż narzędzia AI zapewniają znaczące korzyści, między innymi w zakresie wykrywania zagrożeń, 54% organizacji wskazuje niedobór wykwalifikowanych specjalistów jako główną barierę utrudniającą ich wdrażanie.
Dzięki wykorzystaniu AI agentowej organizacje mogą przejść od reaktywnego do proaktywnego i wyprzedzającego modelu cyberbezpieczeństwa.

Już 88% przedsiębiorstw aktywnie inwestuje w agentów AI, a 92% kadry kierowniczej odpowiedzialnej za technologie uważa, że umiejętność zarządzania agentami AI stanie się w ciągu najbliższych pięciu lat niezbędną kompetencją specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa.

Rola AI w cyberbezpieczeństwie

Sztuczna inteligencja na nowo definiuje cyberbezpieczeństwo, umożliwiając stosowanie zaawansowanych mechanizmów obronnych, ale także zwiększając możliwości cyberprzestępców oraz tworząc nowe wymagania związane z zabezpieczaniem samych systemów AI. Rozwój zabezpieczeń postępuje równolegle z dynamicznie zmieniającym się krajobrazem zagrożeń, w którym atakujący działają z niespotykaną wcześniej intensywnością, wykorzystując AI do rozpoznawania celów i podatności, generowania złośliwego oprogramowania, omijania mechanizmów detekcyjnych oraz przeprowadzania ataków na masową skalę.

Dlaczego AI staje się strategiczną koniecznością?

Rosnąca złożoność, skala i tempo ewolucji cyberzagrożeń sprawiają, że tradycyjne mechanizmy ochrony przestają być wystarczające do zabezpieczania coraz bardziej połączonych środowisk cyfrowych. O strategicznym znaczeniu AI dla współczesnej cyberobrony decyduje kilka kluczowych czynników:

flip

Asymetria między atakującymi a atakowanymi.

Atakującym wystarczy jeden punkt wejścia, podczas gdy atakowani muszą zabezpieczyć całą infrastrukturę. Dzięki AI cyberprzestępcy szybciej identyfikują podatności, a atakowani nie mogą pozostać w tyle – wykorzystują AI do analizy i priorytetyzacji ryzyk z wykorzystaniem wewnętrznych danych organizacji, co pozwala na bardziej precyzyjną ocenę kontekstu niż ta dostępna dla atakujących.

grid_view

Złożoność i skala środowisk cyfrowych.

Współczesne ekosystemy cyfrowe są ze sobą silnie powiązane, co zwiększa powierzchnię ataku i sprzyja powstawaniu trudnych do wykrycia podatności. Ręczna analiza przestaje być wystarczająca. AI umożliwia przetwarzanie, korelowanie i wykorzystywanie danych w czasie rzeczywistym, identyfikując błędy konfiguracji oraz podatności z szybkością i na skalę przekraczającą możliwości człowieka.

query_stats

Rosnące obciążenie operacyjne

Zespoły ds. cyberbezpieczeństwa coraz częściej mierzą się z nadmiarem alertów i wykonywaniem powtarzalnych zadań – w 2025 roku 76% specjalistów deklarowało wyczerpanie zawodowe. AI może automatyzować rutynowe procesy, filtrować i priorytetyzować alerty, dzięki czemu zespoły mogą skoncentrować się na działaniach o wyższej wartości, ukierunkowanych na proaktywne wzmacnianie bezpieczeństwa.

group_remove

Ograniczenia kadrowe i finansowe.

Rosnąca skala środowisk cyfrowych często wyprzedza możliwości budżetowe i kadrowe organizacji. W 2025 roku 53% zespołów zgłaszało niedostateczne finansowanie, a 55% – niedobór personelu. AI może wspierać ekspertów, zwiększać efektywność operacji bezpieczeństwa oraz pomagać w ograniczaniu skutków deficytu wykwalifikowanych specjalistów.

assignment

Rosnące wymagania regulacyjne i compliance.

Regulacje dotyczące cyberbezpieczeństwa – zarówno sektorowe, takie jak DORA, jak i horyzontalne, takie jak dyrektywa NIS2 – nakładają obowiązek szybkiego wykrywania, zgłaszania i ograniczania skutków incydentów bezpieczeństwa. Wraz ze wzrostem zakresu i złożoności wymagań AI staje się istotnym czynnikiem zwiększającym efektywność organizacji: przyspiesza wykrywanie incydentów i reagowanie na nie, automatyzuje monitorowanie oraz prowadzenie dokumentacji, a także pomaga utrzymać zgodność z wymaganiami regulacyjnymi bez zwiększania obciążenia operacyjnego.

„Paradoks, z którym mierzy się dziś każdy CISO, polega na tym, że AI jednocześnie rozwiązuje problem przeciążenia zespołów bezpieczeństwa i tworzy nowe wektory ryzyka, których jeszcze rok temu nie było. Organizacje, które już dziś inwestują w odpowiedzialne wdrożenie AI, zyskują realną przewagę: szybciej wykrywają zagrożenia, sprawniej reagują na incydenty i skuteczniej wykorzystują ograniczone zasoby zespołów bezpieczeństwa. Jednocześnie widzimy, że sama technologia nie wystarczy. Kluczem do sukcesu jest równowaga między automatyzacją a ludzkim osądem – firmy, które potrafią połączyć możliwości AI z doświadczeniem ekspertów oraz jasno zdefiniowanymi mechanizmami kontroli, budują odporność, która wytrzymuje próbę czasu. To właśnie ta równowaga, a nie sama skala wdrożeń, decyduje dziś o realnym poziomie cyberbezpieczeństwa organizacji.”

Michał Kurek

Partner, Advisory, Szef Zespołu Cyberbezpieczeństwa w KPMG w Polsce i Europie Środkowo-Wschodniej

KPMG w Polsce

mail
call

Kluczowe kroki przed wdrożeniem AI w cyberbezpieczeństwie

Jasne określenie oczekiwanych rezultatów biznesowych.

AI nie powinna być wdrażana „dla samej technologii”, lecz jako zdolność wspierająca realizację kluczowych priorytetów, takich jak odporność operacyjna, zgodność regulacyjna, zaufanie klientów oraz efektywność kosztowa. W przypadku braku precyzyjnie zdefiniowanych celów inicjatywy AI mogą pozostać oderwane od strategii organizacji, co utrudni uzyskanie wsparcia na poziomie zarządu.

Audyt fundamentów organizacyjnych.

Luki w procesach, danych, infrastrukturze, kompetencjach lub systemach zarządzania mogą znacząco ograniczyć skuteczność wdrożeń oraz efektywność wykorzystania zasobów. Kadra zarządzająca powinna przed wdrożeniem AI ocenić gotowość organizacji na każdym z tych wymiarów. Obejmuje to m.in. weryfikację dojrzałości procesowej i operacyjnej poprzez sprawdzenie, czy procesy bezpieczeństwa są odpowiednio udokumentowane i powtarzalne, a także budowanie kultury gotowości na AI – w tym wzmacnianie zaufania do technologii oraz jasne komunikowanie jej możliwości i ograniczeń.

Walidacja rozwiązań AI w ramach pilotaży.

Przed wdrożeniem AI w skali całej organizacji kadra zarządzająca musi posiadać dowody, że inicjatywy oparte na AI mogą przynieść mierzalne usprawnienia operacyjne, jednocześnie nie zakłócając kluczowych funkcji biznesowych. Istotne jest wspieranie współpracy między zespołami cyberbezpieczeństwa, IT oraz biznesowymi, tak aby pilotaże odpowiadały zarówno na cele bezpieczeństwa, jak i priorytety organizacyjne.

Agentowa AI – równowaga między autonomią i kontrolą

Agentowa AI umożliwia ewolucję cyberbezpieczeństwa z modelu reaktywnego do bardziej proaktywnego i zapobiegawczego. Agenci będą coraz częściej planować, koordynować oraz wykonywać złożone zadania z zakresu cyberbezpieczeństwa. Oznacza to współpracę wyspecjalizowanych agentów realizujących różne funkcje – takie jak wywiad o zagrożeniach (threat intelligence), zarządzanie podatnościami czy reagowanie na incydenty – dla osiągnięcia wspólnych celów.

Jednocześnie wzrost autonomii wiąże się z nowymi rodzajami ryzyka:

Rozszerzona powierzchnia ataku

Agenci AI mogą tworzyć nowe punkty wejścia dla atakujących lub zostać przejęci i użyci do destrukcyjnych działań.

Nieintencjonalne zachowania agentów

Wynikające z halucynacji modeli, zewnętrznej manipulacji lub nieprawidłowo zdefiniowanych celów, które mogą kaskadowo rozprzestrzeniać się w środowiskach wieloagentowych.

Luki w obszarze zarządzania i governance

Agenci AI mogą być wdrażani zbyt szybko, bez odpowiedniej autoryzacji lub walidacji, potencjalnie podejmując niepożądane działania bez jasno przypisanej odpowiedzialności za ich skutki.

W miarę ewolucji agentów z prostych asystentów do w pełni autonomicznych wykonawców organizacje muszą jasno określić granice, w których AI może działać samodzielnie, oraz obszary, w których kluczową rolę nadal powinien odgrywać człowiek. Właściwy podział zależy od poziomu ryzyka oraz odwracalności danego działania – nadzór człowieka pozostaje niezbędny w przypadku działań wysokiego ryzyka o trwałych konsekwencjach, nawet jeśli wiąże się to z wolniejszym czasem reakcji.

Pełny nadzór człowieka

AI wspiera użytkownika poprzez przetwarzanie i organizowanie danych. Człowiek opracowywuje je i podejmuje decyzję.

Przykład:

AI podsumowuje alerty bezpieczeństwa.

Człowiek w pętli decyzyjnej

AI rekomenduje konkretne działania. Człowiek musi je przeanalizować i zatwierdzić przed wykonaniem.

Przykład:

AI wykrywa złośliwy plik i oczekuje na decyzję analityka o poddaniu go kwarantannie.

Człowiek sprawujący nadzór

AI samodzielnie wykonuje odwracalne działania. Człowiek monitoruje ich przebieg w czasie rzeczywistym i może je w każdej chwili zmienić lub anulować.

Przykład:

AI blokuje podejrzany adres IP, a administrator cofa tę decyzję, jeśli dotyczy ona zaufanego partnera.

Pełna autonomia systemu AI

AI działa samodzielnie, bez udziału człowieka w czasie rzeczywistym. Nadzór sprawują inne systemy AI, wykonywane są też okresowe audyty.

Przykład:

AI koordynuje działania ograniczające skutki ataku DDoS, a nadrzędny system AI okresowo weryfikuje zgodność podjętych działań z polityką bezpieczeństwa.

O badaniu

Raport „Empowering Defenders: AI for Cybersecurity” został opracowany w ramach inicjatywy Cyber Frontiers prowadzonej przez World Economic Forum we współpracy z KPMG.

Publikacja analizuje zastosowanie technologii sztucznej inteligencji w całym cyklu cyberbezpieczeństwa organizacji, opierając się na rzeczywistych studiach przypadków pochodzących od organizacji partnerskich Światowego Forum Ekonomicznego, a także na wnioskach z serii warsztatów prowadzonych w ramach społeczności liczącej ponad 84 organizacji reprezentujących 15 różnych sektorów gospodarki.

browser_updated

Zachęcamy do zapoznania się z pełną treścią raportu

Pobierz raport