Firmy korzystają z centrów danych, aby sprawnie obsłużyć duże ilości ruchu przychodzącego i wychodzącego oraz umożliwić płynną komunikację między partnerami biznesowymi. Centra danych są jednak mocno rozproszone geograficznie. Umożliwia to szybsze i bardziej niezawodne połączenie użytkownikom z całego świata, of...
W erze dynamicznej transformacji cyfrowej coraz więcej organizacji sięga po technologie dostępne na żądanie - takie jak chmura publiczna, SaaS czy generatywna sztuczna inteligencja (GenAI). Ich wspólnym celem jest zwiększenie zwinności, innowacyjności i konkurencyjności firm. Jednak, jak pokazuje najnowsze globa...
Osoby, które w ostatnich tygodniach planowały rozbudowę komputera o dodatkową pamięć RAM lub szybszy dysk SSD, mogły przeżyć niemałe zaskoczenie. Ceny komponentów pamięci RAM i dysków wyraźnie poszły w górę, a wszystko wskazuje na to, że nie jest to chwilowa korekta, lecz efekt głębszych zmi...
W dobie szybko rozwijających się technologii Smart Home coraz więcej użytkowników poszukuje rozwiązań, które pozwolą na wygodne i centralne zarządzanie inteligentnymi urządzeniami w domu. Połączenie bramki FRITZ!Smart Gateway z głośnikami Amazon Echo i asystentem Alexa to prosty sposób na wprowadze...
Współczesne środowiska IT stają się coraz bardziej wymagające. Firmy i instytucje muszą sprostać rosnącym oczekiwaniom w zakresie wydajności, elastyczności, bezpieczeństwa oraz zgodności z regulacjami. Tradycyjne modele zarządzania infrastrukturą IT coraz częściej okazują się niewystarczające, a konieczność szyb...
Jak wynika z opublikowanego przez Fortinet dokumentu „2023 Cloud Security Report”, w chmurze publicznej znajduje się już ponad połowa danych prawie 40% ankietowanych przedsiębiorstw. W ciągu najbliższych 12-18 miesięcy odsetek tych firm zwiększy się do 58%, co spowoduje, że wyzwań związanych z zabezpieczani...
Cyberbezpieczeństwo wchodzi w etap, w którym tempo zmian coraz wyraźniej wyprzedza zdolność organizacji do reagowania. Jak wskazują analizy ENISA, cyberataki są coraz częściej automatyzowane i łączone w złożone łańcuchy działań, co skraca czas między ujawnieniem podatności a jej wykorzystaniem. W odpowiedzi na te wyzwania Palo Alto Networks wprowadza Frontier AI Defense - usługę opartą na sztucznej inteligencji, rozwijaną przez specjalistów z zespołu Unit 42. Rozwiązanie ma wspierać szybszą identyfikację zagrożeń oraz ograniczanie ekspozycji organizacji na nowe typy ataków.
Rozwój tzw. modeli „frontier AI”, czyli najbardziej zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji nowej generacji, wchodzi w etap, w którym zmienia się nie tylko tempo działania systemów, ale również sama natura cyberzagrożeń. Wraz z pojawieniem się modeli takich jak Anthropic Mythos AI coraz częściej przejmuje zadania, które dotąd wymagały bezpośredniego udziału cyberprzestępców. W praktyce oznacza to, że sztuczna inteligencja przestaje być jedynie narzędziem przyspieszającym poszczególne etapy ataku. Nowoczesne systemy potrafią samodzielnie wyszukiwać podatności, łączyć je w złożone łańcuchy oraz wykorzystywać w sposób zbliżony do działania autonomicznych mechanizmów ofensywnych.
W tym kontekście kluczowe znaczenie ma Projekt Glasswing firmy Anthropic, realizowany we współpracy z partnerami, w tym Palo Alto Networks, który koncentruje się na praktycznej ocenie możliwości najnowszych modeli klasy frontier AI w środowiskach zbliżonych do rzeczywistych zastosowań w cyberbezpieczeństwie. Projekt nie jest typowym testem laboratoryjnym, ale próbą sprawdzenia, jak zaawansowane modele zachowują się w scenariuszach związanych z analizą kodu, wykrywaniem podatności i rozumieniem złożonych systemów aplikacyjnych.
W ramach tych prac testowane są zarówno modele takie jak Mythos, jak i rozwiązania rozwijane w programie Trusted Access for Cyber firmy OpenAI, aby ocenić ich zdolność do pracy na poziomie całych środowisk systemowych, a nie tylko pojedynczych fragmentów kodu. Celem nie jest wyłącznie weryfikacja techniczna, ale przede wszystkim zrozumienie, jak szybko i w jakim kierunku ewoluuje rola sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie oraz jakie nowe ryzyka i możliwości się z tym wiążą. Analizy wskazują na wyraźny skok w możliwościach pracy z kodem oraz jego zaawansowanej analizy. Wykazano, że nowe modele nie ograniczają się już do wykrywania pojedynczych błędów. Potrafią analizować całe środowiska aplikacji i rozumieć ich logikę. Istotną zmianą jest również zdolność do łączenia pozornie niezależnych podatności w jeden spójny ciąg działań, który może prowadzić do ich realnego wykorzystania.
Kluczowym wnioskiem z analiz jest pojawienie się zjawiska określanego jako „vulnerability deluge”, czyli gwałtownego wzrostu liczby podatności wykrywanych i wykorzystywanych z udziałem zaawansowanych modeli AI. W praktyce oznacza to, że organizacje nie mierzą się już z pojedynczymi informacjami o podatnościach, lecz z ciągłym napływem nowych zagrożeń, które pojawiają się szybciej, niż tradycyjne mechanizmy obrony są w stanie na nie odpowiedzieć. W tym kontekście coraz większe znaczenie ma także to, jak długo podatność pozostaje aktualna. W przypadku podatności typu Zero Day kluczowe jest to, że luka zostaje wykorzystana jeszcze przed jej publicznym ujawnieniem lub opracowaniem poprawki. Z kolei termin „N Day” odnosi się do podatności już znanych, dla których często dostępne są aktualizacje bezpieczeństwa, a mimo to nadal pozostają aktywnie wykorzystywane przez atakujących. Oba scenariusze pokazują, że samo wykrycie zagrożenia nie jest już wystarczające - o poziomie ryzyka coraz częściej decyduje przede wszystkim szybkość reakcji.
W efekcie coraz trudniej utrzymać skuteczny model reakcji. Czas między wykryciem podatności a jej wykorzystaniem znacząco się skraca, ponieważ część procesów ataku może być automatyzowana. Każda niezałatana luka staje się więc potencjalnie szybkim celem. Oznacza to zmianę podejścia do cyberbezpieczeństwa. Reakcja po wystąpieniu incydentu przestaje być wystarczająca, ponieważ w wielu przypadkach następuje zbyt późno. Coraz większe znaczenie zyskuje szybkie wykrywanie zagrożeń oraz natychmiastowa odpowiedź, coraz częściej wspierana automatyzacją i analizą w czasie rzeczywistym. W praktyce oznacza to przejście do modelu, w którym systemy bezpieczeństwa skracają czas między wykryciem zagrożenia a jego neutralizacją. Tradycyjne, ręczne procesy tracą na znaczeniu, ponieważ nie są w stanie nadążyć za tempem i skalą współczesnych ataków.
"Istotną rolę w tej zmianie odgrywa ekosystem open source, który stał się jednym z kluczowych obszarów analizy w kontekście rozwoju sztucznej inteligencji i cyberbezpieczeństwa. Jego transparentność, dotychczas postrzegana jako przewaga, w erze AI nabiera bardziej złożonego znaczenia i nowych konsekwencji dla bezpieczeństwa. Modele klasy frontier AI coraz skuteczniej analizują publicznie dostępny kod na dużą skalę, co pozwala szybciej wykrywać błędy i tworzyć zależności między pozornie niepowiązanymi elementami systemów, a w konsekwencji wdrażać bardziej złożone scenariusze wykorzystania luk. Ponieważ duża część oprogramowania komercyjnego opiera się na komponentach open source, ryzyko obejmuje dziś nie tylko pojedyncze projekty, lecz cały łańcuch zależności technologicznych" - podkreśla Tomasz Pietrzyk, dyrektor techniczny w regionie Europy Środkowo Wschodniej w Palo Alto Networks.
W cyberbezpieczeństwie coraz większą rolę odgrywa dziś szybkość działania. Upowszechnienie zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji sprawia, że zarówno zespoły odpowiedzialne za bezpieczeństwo, jak i cyberprzestępcy zyskują nowe możliwości automatyzacji działań oraz wykorzystywania podatności, także poprzez łączenie ich w złożone łańcuchy ataków. W odpowiedzi na te zmiany Palo Alto Networks wprowadza Frontier AI Defense nową usługę dostosowaną do zagrożeń związanych z rozwojem sztucznej inteligencji.
Usługa ta opiera się na trzech obszarach. Pierwszy obejmuje analizę ekspozycji i identyfikację luk i podatności, które mogłyby zostać wykorzystane w potencjalnych atakach. Drugi koncentruje się na ocenie aktualnych mechanizmów zabezpieczeń oraz wskazaniu obszarów wymagających wzmocnienia. Trzeci dotyczy zmian w architekturze i sposobie działania systemów bezpieczeństwa, tak aby lepiej odpowiadały na zagrożenia działające w krótszych cyklach czasowych. Celem jest odejście od reaktywnego modelu bezpieczeństwa na rzecz podejścia, w którym większy nacisk kładzie się na analizę ryzyka, skracanie czasu reakcji oraz dostosowanie procesów do rosnącej automatyzacji po stronie atakujących.
W efekcie cyberbezpieczeństwo coraz wyraźniej staje się obszarem ciągłej transformacji, w którym kluczowe znaczenie ma zdolność organizacji do szybkiego dostosowywania się do zmieniających się warunków. Rozwój sztucznej inteligencji nie tylko przyspiesza działania obu stron, ale również zmienia sposób definiowania zagrożeń i budowania mechanizmów obronnych. Granice między analizą, wykrywaniem i reakcją stopniowo się zacierają, a skuteczność ochrony coraz bardziej zależy od zdolności organizacji do działania w sposób spójny, zautomatyzowany i oparty na aktualnym obrazie ryzyka. W tym ujęciu cyberbezpieczeństwo przestaje być stanem możliwym do trwałego osiągnięcia, stając się procesem wymagającym nieustannej adaptacji.
Źródło: Palo Alto Networks
