Jeszcze niedawno fałszywe wiadomości można było rozpoznać po błędach językowych, niezręcznych zdaniach i podejrzanie wyglądającym adresie nadawcy. Oszust podszywający się pod bank, urząd lub firmę kurierską wysyłał ten sam niedopracowany komunikat do tysięcy osób, licząc, że przynajmniej część odbiorców kliknie link albo poda dane logowania. Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji sprawił jednak, że takie ataki stają się znacznie bardziej przekonujące.
AI pozwala przestępcom przygotowywać poprawne językowo wiadomości, tworzyć fałszywe zdjęcia i nagrania, naśladować głos konkretnej osoby oraz błyskawicznie dopasowywać treść oszustwa do wybranej ofiary. Nie oznacza to, że sztuczna inteligencja samodzielnie przeprowadza większość cyberataków. Stała się jednak narzędziem, które przyspiesza pracę przestępców, obniża koszty przygotowania kampanii i umożliwia prowadzenie oszustw na znacznie większą skalę.
Phishing przestaje wyglądać jak phishing
Przez lata jedną z najczęściej powtarzanych porad dotyczących bezpieczeństwa było zwracanie uwagi na błędy językowe. Wiadomość zawierająca dziwne tłumaczenia, brak polskich znaków albo nienaturalne zwroty powinna wzbudzić podejrzliwość. Ta zasada nadal może być pomocna, ale coraz częściej nie wystarcza.
Model językowy potrafi w kilka sekund napisać wiadomość w poprawnym języku polskim, zachować formalny ton banku, naśladować styl komunikacji działu księgowości albo przygotować naturalnie brzmiącą odpowiedź na wcześniejszą korespondencję. Oszust nie musi znać języka swojej ofiary ani samodzielnie poprawiać tekstu.
Microsoft w raporcie dotyczącym cyfrowych zagrożeń zwraca uwagę na rozwój phishingu automatyzowanego przez AI oraz wieloetapowych kampanii ataków. Firma wskazuje również, że cyberprzestępcy coraz częściej skupiają się na kradzieży tożsamości i danych uwierzytelniających, ponieważ przejęcie prawdziwego konta bywa łatwiejsze i skuteczniejsze niż przełamywanie zabezpieczeń technicznych.
Sztuczna inteligencja umożliwia również przygotowanie wielu różnych wersji tej samej wiadomości. Dawniej system bezpieczeństwa mógł stosunkowo łatwo rozpoznać masową kampanię, ponieważ tysiące osób otrzymywały identyczną treść. Obecnie każda wiadomość może mieć inny tytuł, układ zdań i uzasadnienie prośby. Utrudnia to wykrywanie ataków na podstawie powtarzających się fragmentów tekstu.
Oszustwo może zostać dopasowane do konkretnej osoby
Największym zagrożeniem nie jest samo generowanie poprawnych wiadomości, lecz możliwość ich personalizowania. W internecie można znaleźć ogromną liczbę informacji o pracownikach, przedsiębiorcach i osobach publicznych. Profile społecznościowe, strony firmowe, wpisy konferencyjne, rejestry przedsiębiorców oraz ogłoszenia o pracę pozwalają ustalić, gdzie dana osoba pracuje, czym się zajmuje i z kim współpracuje.
Przestępca może zebrać takie dane, a następnie poprosić AI o napisanie wiadomości, która odnosi się do prawdziwego projektu, nazwiska przełożonego albo planowanego wydarzenia. Odbiorca nie otrzymuje już ogólnej informacji o rzekomej blokadzie konta. Dostaje wiadomość, która pasuje do jego sytuacji zawodowej i wygląda tak, jakby została wysłana przez osobę znającą firmę od środka.
W przypadku przedsiębiorstw szczególnie niebezpieczne są ataki typu Business Email Compromise. Oszust podszywa się w nich pod prezesa, kontrahenta lub pracownika działu finansowego i próbuje doprowadzić do wykonania przelewu, zmiany numeru rachunku na fakturze albo przesłania poufnych dokumentów.
AI może pomóc nie tylko w przygotowaniu pierwszej wiadomości. Pozwala także prowadzić dalszą rozmowę, reagować na pytania pracownika i tworzyć kolejne wyjaśnienia. Atak zaczyna więc przypominać zwykłą korespondencję biznesową, a nie jednorazową próbę wyłudzenia.
Głos bliskiej osoby można podrobić na podstawie krótkiego nagrania
Jeszcze bardziej niepokojący jest rozwój narzędzi służących do klonowania głosu. W internecie łatwo znaleźć nagrania osób występujących w filmach, relacjach, podcastach lub spotkaniach online. Kilkanaście albo kilkadziesiąt sekund wypowiedzi może wystarczyć do stworzenia głosu przypominającego konkretną osobę.
Przestępcy wykorzystują takie możliwości w oszustwach „na wnuczka”, „na policjanta” lub „na pracownika firmy”. Ofiara może usłyszeć głos dziecka, małżonka, szefa albo znajomego, który informuje o wypadku, problemie finansowym lub konieczności pilnego wykonania przelewu.
FBI ostrzegało przed kampaniami, w których oszuści wykorzystywali wiadomości tekstowe i generowane przez AI nagrania głosowe, podszywając się między innymi pod wysokich rangą urzędników. Po nawiązaniu kontaktu przestępcy próbowali przenieść rozmowę do innego komunikatora, gdzie łatwiej było kontynuować manipulację.
W takich atakach najważniejszą rolę odgrywa presja czasu. Oszust chce, aby ofiara działała natychmiast, zanim zdąży zadzwonić do bliskiej osoby, skontaktować się z firmą lub spokojnie przeanalizować sytuację. Sam głos nie musi być idealny. Wystarczy, że w stresującej chwili zabrzmi wystarczająco podobnie.
Deepfake może pojawić się podczas rozmowy wideo
Fałszywe nagrania nie ograniczają się już do filmów publikowanych w mediach społecznościowych. Technologia pozwala także modyfikować obraz podczas rozmowy prowadzonej na żywo. Przestępca może próbować wyglądać i brzmieć jak dyrektor firmy, prawnik, urzędnik albo przedstawiciel organów ścigania.
W lipcu 2026 roku FBI ostrzegało przed oszustami podszywającymi się pod Internet Crime Complaint Center. Wykorzystywali oni między innymi filmy generowane przez AI, fałszywe rozmowy wideo i podszywanie się pod osoby publiczne lub przedstawicieli instytucji. Nagranie miało przekonać ofiarę, że rzeczywiście kontaktuje się z uprawnionym urzędnikiem albo osobą mogącą pomóc w odzyskaniu utraconych pieniędzy.
Jest to szczególnie groźne, ponieważ rozmowa wideo była dotychczas traktowana jako jeden ze sposobów potwierdzania tożsamości. Gdy ktoś miał wątpliwości dotyczące wiadomości tekstowej, mógł poprosić o połączenie z kamerą. Dziś nawet taki krok nie daje całkowitej pewności.
Nadal mogą pojawić się sygnały ostrzegawcze, takie jak nienaturalna mimika, opóźnienia ruchu ust, dziwne oświetlenie albo problemy z pokazaniem twarzy pod innym kątem. Technologia rozwija się jednak szybko, dlatego nie należy opierać weryfikacji wyłącznie na jakości obrazu.
AI pomaga tworzyć fałszywe strony i reklamy
Sztuczna inteligencja obniżyła również próg wejścia dla osób, które wcześniej nie potrafiły samodzielnie przygotować przekonującej strony internetowej. Generator tekstu może stworzyć opis fałszywej inwestycji, regulamin sklepu, odpowiedzi na najczęstsze pytania oraz wiadomości dla klientów. Generator obrazów przygotuje logo, fotografie produktów i profile rzekomych pracowników.
Dzięki temu fałszywy sklep albo platforma inwestycyjna może wyglądać znacznie profesjonalniej niż dawniej. Przestępcy tworzą również reklamy wykorzystujące wizerunki znanych osób, ekspertów i dziennikarzy. Fałszywe nagranie może sugerować, że dana osoba poleca konkretną inwestycję, aplikację lub sposób szybkiego zarabiania pieniędzy.
FBI podało, że w 2025 roku zgłoszone w Stanach Zjednoczonych straty wynikające z przestępstw internetowych sięgnęły niemal 21 miliardów dolarów. Wśród najbardziej kosztownych kategorii znalazły się oszustwa związane z kryptowalutami oraz wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Nie każda fałszywa reklama powstaje w całości przy użyciu AI. Technologia pozwala jednak szybciej testować różne wersje przekazu, tłumaczyć go na kolejne języki i tworzyć materiały dopasowane do wieku, zainteresowań albo miejsca zamieszkania odbiorcy.
Cyberprzestępczość zaczyna działać jak legalna usługa
Poważnym problemem jest również rozwój rynku gotowych narzędzi przestępczych. Osoba planująca atak nie musi już samodzielnie pisać złośliwego oprogramowania ani budować infrastruktury. Może kupić dostęp do zestawu phishingowego, wynająć serwery, zamówić bazę adresów lub skorzystać z gotowego panelu do zarządzania kampanią.
Europol wskazuje, że AI i automatyzacja mogą jeszcze bardziej zwiększać zasięg oraz liczbę oszustw. Organizacje przestępcze korzystają z modelu usługowego podobnego do legalnych firm technologicznych: oferują abonamenty, wsparcie techniczne, aktualizacje i gotowe szablony ataków.
Sztuczna inteligencja wzmacnia ten proces. Pozwala automatycznie generować treści, analizować odpowiedzi ofiar, wybierać najbardziej obiecujące cele i prowadzić wiele rozmów jednocześnie. Dzięki temu pojedyncza grupa może obsługiwać znacznie większą liczbę potencjalnych ofiar.
Nie oznacza to, że każdy cyberprzestępca dysponuje zaawansowaną technologią. Najczęściej AI nie tworzy całkowicie nowej metody ataku, lecz usprawnia oszustwa znane od lat. Phishing, wyłudzanie kodów, podszywanie się pod bliskich i fałszywe inwestycje nadal opierają się przede wszystkim na manipulowaniu człowiekiem.
Najsłabszym punktem nadal pozostaje człowiek
Sztuczna inteligencja może stworzyć wiarygodną wiadomość, ale atak zazwyczaj nadal wymaga określonej reakcji ofiary. Może chodzić o kliknięcie linku, podanie hasła, zatwierdzenie logowania, wysłanie kodu, wykonanie przelewu albo zainstalowanie programu.
Dlatego podstawowe zasady bezpieczeństwa nie straciły znaczenia. Zmienił się natomiast sposób ich stosowania. Nie wystarczy już sprawdzenie, czy wiadomość zawiera błędy. Trzeba zwracać uwagę na samą treść żądania, presję czasu, zmianę numeru rachunku, prośbę o zachowanie tajemnicy i próbę przeniesienia rozmowy do innego kanału.
W firmach szczególnie ważne są procedury niezależnego potwierdzania przelewów oraz zmian danych kontrahenta. Polecenie przesłane e-mailem, komunikatorem, głosem, a nawet podczas rozmowy wideo powinno zostać zweryfikowane znanym wcześniej numerem telefonu lub w wewnętrznym systemie.
W życiu prywatnym warto ustalić z bliskimi hasło bezpieczeństwa, którego można użyć w nagłej sytuacji. Gdy ktoś dzwoni z prośbą o pieniądze, należy przerwać rozmowę i skontaktować się z tą osobą samodzielnie, korzystając z zapisanego wcześniej numeru. Nie powinno się oddzwaniać na numer podany przez rozmówcę.
Sztuczna inteligencja działa także po stronie obrony
AI nie jest narzędziem wykorzystywanym wyłącznie przez przestępców. Systemy bezpieczeństwa analizują ogromne liczby logowań, wiadomości i operacji, szukając zachowań odbiegających od normy. Mogą wykryć próbę logowania z nietypowego kraju, nagłą zmianę sposobu korzystania z konta albo masowe wysyłanie wiadomości przez przejętą skrzynkę.
Modele pomagają również identyfikować fałszywe dokumenty, podejrzane domeny i treści phishingowe. Powstaje więc technologiczny wyścig, w którym obie strony wykorzystują podobne narzędzia. Przestępcy próbują tworzyć bardziej przekonujące oszustwa, a systemy ochronne uczą się je rozpoznawać.
Najskuteczniejszą ochroną nadal pozostaje połączenie technologii z rozsądnymi procedurami. Uwierzytelnianie wieloskładnikowe, ograniczone uprawnienia pracowników, aktualne oprogramowanie i weryfikowanie nietypowych poleceń mogą zatrzymać atak nawet wtedy, gdy wiadomość została przygotowana bardzo profesjonalnie.
Nowa era oszustw nie oznacza, że jesteśmy bezbronni
Sztuczna inteligencja sprawia, że stare sygnały ostrzegawcze stają się mniej oczywiste. Poprawny język, znajomy głos i obraz rozmówcy nie są już wystarczającym dowodem autentyczności. Cyberprzestępcy mogą prowadzić więcej ataków, szybciej je personalizować i skuteczniej ukrywać swoje zamiary.
Nie zmienił się jednak główny cel większości oszustw. Przestępca nadal próbuje wywołać strach, pośpiech, ciekawość albo nadzieję na szybki zysk. Chce doprowadzić do działania, którego ofiara nie podjęłaby po spokojnym sprawdzeniu sytuacji.
Najważniejszą zasadą bezpieczeństwa w czasach AI staje się więc niezależna weryfikacja. Każde nietypowe polecenie dotyczące pieniędzy, danych lub dostępu do konta należy potwierdzić innym kanałem. Im bardziej rozmówca nalega na natychmiastowe działanie, tym więcej powodów, aby przerwać kontakt i wszystko dokładnie sprawdzić.
Sztuczna inteligencja uczyniła cyberoszustwa bardziej przekonującymi, ale nie uczyniła ich niewykrywalnymi. W wielu przypadkach najlepszą ochroną nadal pozostaje kilka minut opóźnienia, telefon wykonany na znany numer i odmowa działania pod presją.
