Sztuczna inteligencja nie wymyśliła phishingu, fałszywych inwestycji ani telefonów od „pracownika banku”. Sprawiła jednak, że takie ataki można przygotować szybciej, taniej i znacznie staranniej. Polskie instytucje mają narzędzia pozwalające reagować w ciągu kilku minut, ale nadal widzą tylko fragment działalności oszustów.
Jeszcze niedawno podejrzaną wiadomość często zdradzał język. Błędy, dziwny szyk zdań albo ton niedopasowany do sytuacji działały jak prosty filtr bezpieczeństwa. Modele generatywne ten filtr osłabiły. Potrafią przygotować poprawny e-mail po polsku, przerobić go na wiadomość od księgowej, szefa lub kontrahenta i dopasować szczegóły do informacji znalezionych w sieci.
CERT Polska ocenia, że przestępcy nadal korzystają głównie ze znanych schematów opartych na socjotechnice. AI przyspiesza tworzenie fałszywych stron, zdjęć i nagrań, może też pomagać przy pisaniu szkodliwego oprogramowania. Cel pozostaje ten sam: skłonić człowieka, by podał dane, zainstalował program albo sam wysłał pieniądze.
– Oszuści w dalszym ciągu wykorzystują stare sprawdzone schematy, w głównej mierze oparte na socjotechnice - sztuczna inteligencja jedynie przyspiesza przygotowanie niektórych elementów oszustwa – odpowiada zespół CERT Polska na pytania „Pulsu Biznesu”.
To „jedynie” nie oznacza drobnej zmiany. Jeden sprawca może w krótkim czasie przygotować wiele wersji tej samej kampanii, poprawiać komunikaty i prowadzić rozmowy bez językowych wpadek. Syntetyczny głos czy spreparowane wideo nie muszą być bezbłędne. Wystarczy, że przekonają odbiorcę działającego pod presją.
Atak rozpisany na kilka kanałów
CSIRT KNF obserwuje rosnącą skalę phishingu i oszustw inwestycyjnych wymierzonych w klientów rynku finansowego. Zwraca też uwagę na wyższy poziom profesjonalizacji działań przestępców. Nie podaje jednak danych, które pozwalałyby oddzielić kampanie przygotowane z użyciem AI od pozostałych.
Nadzór wskazuje na inny problem. Oszustwo coraz częściej nie kończy się na jednym SMS-ie czy telefonie. Może rozpocząć się od reklamy, później przenieść do komunikatora i rozmowy z fałszywym doradcą. Na końcu oszust próbuje wyłudzić dane albo nakłonić klienta do zatwierdzenia operacji. Poszczególne elementy wzajemnie się uwiarygadniają.
AI może analizować publicznie dostępne informacje o wybranej osobie. Scenariusz można dopasować do jej miejsca pracy, relacji biznesowych i instytucji, z których usług korzysta. Mniej widoczne stają się błędy językowe, niespójny styl czy słaba jakość grafik, które wcześniej ostrzegały przed oszustwem.
W tegorocznym „Krajobrazie cyberzagrożeń w polskim sektorze finansowym” CSIRT KNF uznał oszustwa finansowe wspierane przez AI za jedno z priorytetowych zagrożeń. Generatywna sztuczna inteligencja zwiększa skuteczność phishingu, smishingu, vishingu, deepfake’ów i fałszywych inwestycji. Ataki stają się bardziej wiarygodne, spersonalizowane i trudniejsze do odróżnienia od legalnej komunikacji.
Bank widzi prawidłową autoryzację
Dla banku szczególnie trudna jest sytuacja, w której nie dochodzi do przejęcia konta. Klient korzysta z własnego telefonu, poprawnie się loguje i sam zatwierdza operację. Robi to jednak pod wpływem fałszywego pracownika banku, doradcy inwestycyjnego albo osoby podszywającej się pod kogoś bliskiego.
Z technicznego punktu widzenia taka transakcja może wyglądać prawidłowo. CSIRT KNF wskazuje, że systemy powinny uwzględniać jej szerszy kontekst. Liczy się nowy odbiorca, nietypowa kwota czy wcześniejsza zmiana limitów. Znaczenie ma też dotychczasowe zachowanie klienta oraz wiedza o rachunku, na który mają trafić środki.
Nie da się przy tym wydać jednej oceny przygotowania wszystkich banków. Instytucje finansowe stosują wielowarstwowe mechanizmy bezpieczeństwa i rozwijają je wraz ze zmianą sposobu działania przestępców. System musi zauważyć odstępstwo od typowego zachowania klienta, ale nie może zatrzymywać każdej nietypowej płatności.
Pomagają funkcje pozwalające sprawdzić w aplikacji, czy rzeczywiście dzwoni pracownik banku. Nadzór zastrzega jednak, że takie potwierdzenie służy wyłącznie do weryfikacji rozmówcy. Nie jest zgodą na przelew, podanie kodu ani instalację programu do zdalnego dostępu.
AI wchodzi do technicznej części ataku
Zmiana nie dotyczy już tylko fałszywych treści. Narzędzia AI zaczynają wykonywać zadania, które wcześniej wymagały specjalistycznej wiedzy.
Check Point Research przywołuje przypadek opisany przez badaczy Gambit Security. Jeden operator włamał się do co najmniej dziewięciu meksykańskich instytucji publicznych. Jeden operator miał wykorzystać Claude Code do prowadzenia ataku, a GPT-4.1 do analizy zdobytych danych i planowania kolejnych działań. Podczas 34 sesji narzędzia AI wykonały 5317 komend. Według autorów analizy wykradziono dane z baz obejmujących setki milionów rekordów. Wśród nich były informacje podatkowe, medyczne, ewidencyjne i wyborcze.
Nie był to atak przeprowadzony samodzielnie przez maszynę. Człowiek wybierał cele i kierował operacją. Modele przejęły jednak część pracy technicznej, dzięki czemu jeden sprawca mógł działać jak zespół osób o różnych kompetencjach.
Check Point opisuje tę zmianę jako przejście AI od pomocnika do operatora ataku - modele są używane nie tylko przy przygotowaniu włamania, lecz także w jego trakcie. Wykonują komendy w systemach ofiary, przetwarzają zdobyte dane i pomagają wybierać kolejny krok.
Raport zwraca też uwagę na zagrożenia powstające wewnątrz firm. Pracownicy wprowadzają do modeli fragmenty kodu, dokumenty finansowe i dane klientów, często bez wiedzy działów bezpieczeństwa. Z telemetrii Check Pointa wynika, że 4 proc. analizowanych promptów zaklasyfikowano jako obarczone wysokim ryzykiem ujawnienia wrażliwych danych. Przeciętna organizacja korzysta miesięcznie z dziesięciu aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.
Nie jest to reprezentatywne badanie polskiego rynku. Dane pochodzą z systemów Check Pointa i opisują środowisko jego klientów. Pokazują jednak problem, który nie wymaga włamania. Poufne informacje mogą wypłynąć podczas zwykłej pracy, gdy pracownik próbuje szybciej napisać kod, podsumować dokument albo przeanalizować arkusz.
Pięć minut na blokadę
Po stronie obrony kluczowe znaczenie ma szybkość reakcji. CERT Polska od 2020 r. prowadzi Listę Ostrzeżeń przed niebezpiecznymi stronami. Trafiło na nią już ponad pół miliona domen wykorzystywanych przez przestępców, z czego blisko 250 tys. w 2025 r.
W ubiegłym roku zespół otrzymał 658,3 tys. zgłoszeń. Na ich podstawie zarejestrowano 260,8 tys. incydentów bezpieczeństwa. Aż 97 proc. z nich stanowiły oszustwa komputerowe. Liczba zarejestrowanych incydentów wzrosła o 152 proc., choć wpływ na statystyki miała także większa liczba zgłoszeń oraz skuteczniejszy monitoring.
CERT Polska podał „Pulsowi Biznesu”, że od wpisania domeny na listę do jej skutecznego zablokowania z perspektywy użytkownika mija mniej niż pięć minut. W 2025 r. system odnotował ponad 140 mln prób wejścia na strony znajdujące się już na liście, średnio cztery na sekundę.
Zespół interpretuje te dane jako sytuacje, w których udało się zapobiec potencjalnej utracie pieniędzy lub informacji. Tej liczby nie należy jednak utożsamiać ze 140 mln udaremnionych kradzieży. Jedno urządzenie może wiele razy próbować połączyć się z tym samym adresem, część ruchu bywa automatyczna, a nie każda wizyta na fałszywej stronie zakończyłaby się stratą.
Dane pokazują za to, że kampania trwa także po wykryciu domeny. Reklamy, SMS-y i wiadomości nadal prowadzą do niej potencjalne ofiary. Przy tej skali kilka minut różnicy ma znaczenie.
Rosnąca liczba blokowanych stron nie musi świadczyć wyłącznie o większej aktywności przestępców. CERT wskazuje również na skuteczniejsze systemy wykrywania i większą świadomość użytkowników, którzy częściej zgłaszają podejrzane treści.
Każdy widzi tylko fragment
Czy Polska jest gotowa? W niektórych miejscach system działa szybko. CERT potrafi uruchomić blokowanie domen w ciągu kilku minut, a banki rozwijają analizę zachowań klientów. Problem pojawia się na styku kilku branż.
Fałszywą reklamę może zauważyć platforma internetowa. Operator telekomunikacyjny widzi próbę podszycia się pod numer, a bank nietypową transakcję lub rachunek wykorzystywany do przyjmowania pieniędzy. Żaden z tych podmiotów nie ma pełnego obrazu.
– Największe pole do dalszego wzmacniania ochrony znajduje się więc w sprawnej wymianie informacji i szybkim reagowaniu na nowe schematy oszustw – wskazuje CSIRT KNF.
Potrzebny jest szybki obieg danych o domenach, reklamach, fałszywych profilach i numerach telefonów. Do tego dochodzą rachunki, na które trafiają pieniądze. Informacje muszą zostać połączone, zanim sprawcy zdążą zmienić infrastrukturę albo wyprowadzić środki przez kolejne konta.
Nadzór dodaje, że edukacja klientów nie powinna zastępować zabezpieczeń technicznych i zmian organizacyjnych. Trudno oczekiwać, że odbiorca zawsze rozpozna sklonowany głos, spreparowane nagranie albo poprawnie napisaną wiadomość.
Polska ma sprawne punkty obrony, ale nadal nie tworzą one jednego systemu. AI nie wymyśliła nowych celów dla cyberprzestępców. Dała im za to tempo, za którym procedury nie zawsze nadążają. Na razie to szybkość obiegu informacji, a nie brak pojedynczego narzędzia, pozostaje najsłabszym punktem.
