Sztuczna inteligencja drastycznie przyspiesza cykl życia ataków, skracając czas między ujawnieniem podatności a jej eksploatacją z dni czy tygodni do zaledwie kilku godzin. Modele językowe (LLM) pozwalają napastnikom błyskawicznie analizować poprawki i tworzyć exploity, co sprawia, że tradycyjne podejście do aktualizacji systemów staje się niewystarczające. Eksperci wskazują, że AI obniża próg wejścia, umożliwiając szybkie zrozumienie działania łatek nawet bez oficjalnych komunikatów producentów.
Kolejnym wyzwaniem są tzw. agentic attackers, czyli zautomatyzowane agenty AI, które prowadzą kampanie w sposób nieustanny i bez wytchnienia. W przeciwieństwie do ludzi, zautomatyzowane ataki mogą pracować 24/7, skrupulatnie przeszukując każdą możliwą ścieżkę ataku. AI ułatwia również czasochłonne zadania, takie jak mapowanie polityk zarządzania tożsamością i dostępem (IAM) czy relacji zaufania między usługami, co wcześniej zajmowało hakerom wiele tygodni.
Organizacje muszą zmierzyć się z faktem, że obrona musi odbywać się z prędkością maszynową. Badania wskazują, że wiele firm wciąż ma problem z pełną widocznością swojej powierzchni ataku, co w erze zautomatyzowanych agentów jest krytycznym ryzykiem. Aby skutecznie przeciwdziałać tym zagrożeniom, liderzy bezpieczeństwa coraz częściej inwestują w ofensywne strategie obronne oraz automatyzację procesów w centrach operacji bezpieczeństwa (SOC).
