--- title: "Google: AI przyspiesza wykrywanie podatności i zmienia ich profil ryzyka" description: "Analiza Google Threat Intelligence Group pokazuje wzrost liczby ujawnianych i wykorzystywanych podatności w 2026 roku. Luki wykrywane z pomocą AI częściej umożliwiają zdalne wykonanie kodu, choć większość z nich ma niski lub średni poziom ryzyka." publisher: "Najnowsze Informacje" language: "pl-PL" canonical_url: "https://najnowsze-informacje.pl/cyberbezpieczenstwo/google-ai-przyspiesza-wykrywanie-podatnosci-i-zmienia-ich-profil-ryzyka" markdown_url: "https://najnowsze-informacje.pl/cyberbezpieczenstwo/google-ai-przyspiesza-wykrywanie-podatnosci-i-zmienia-ich-profil-ryzyka/index.md" date_published: "2026-10-04T14:01:28.862Z" date_modified: "2026-10-04T14:01:36.704Z" author: "Redakcja" category: "Cyberbezpieczeństwo" tags: - "cyberbezpieczeństwo" - "podatnosci" - "sztuczna inteligencja" - "zero-day" - "cve" source_url: "https://www.securityweek.com/google-ai-is-changing-the-pace-and-profile-of-vulnerability-discovery/" source_name: "SecurityWeek" image_url: "https://najnowsze-informacje.pl/api/media/file/cyberbezpieczenstwo-unsplash-1790791264744.jpeg" image_alt: "a computer circuit board with a brain on it" image_credit: "© Steve A Johnson / Unsplash" image_credit_url: "https://unsplash.com/@steve_j" --- # Google: AI przyspiesza wykrywanie podatności i zmienia ich profil ryzyka > Google wskazuje, że podatności wykrywane przez AI częściej prowadzą do zdalnego wykonania kodu, a liczba ujawnień szybko rośnie. ## Kluczowe informacje - Liczba ujawnień podatności wzrosła z 5045 w styczniu do 10 740 w sierpniu 2026 roku. - W pierwszych ośmiu miesiącach 2026 roku odnotowano 141 podatności wykorzystywanych w atakach. - Połowa podatności wykrytych prawdopodobnie przez AI prowadziła do zdalnego wykonania kodu. - Rośnie liczba podatności w samych systemach i frameworkach AI. Sztuczna inteligencja zmienia nie tylko tempo wykrywania podatności, ale także ich typowy profil ryzyka. Do takiego wniosku doszli analitycy Google Threat Intelligence Group, którzy przeanalizowali ujawnienia podatności od stycznia 2025 roku do sierpnia 2026 roku. Z raportu wynika, że liczba nowych zgłoszeń szybko rosła, a podatności wykrywane prawdopodobnie z pomocą AI częściej niż pozostałe prowadziły do zdalnego wykonania kodu. ## Liczba ujawnień wzrosła ponad dwukrotnie Według GTIG liczba ujawnianych podatności w każdym miesiącu 2026 roku była wyraźnie większa niż na początku analizowanego okresu. W styczniu odnotowano 5045 podatności, w lipcu 10 477, a w sierpniu 10 740. Oznacza to, że miesięczna liczba ujawnień w ciągu kilku miesięcy wzrosła ponad dwukrotnie. Jednocześnie badacze ostrzegają, że sama liczba zgłoszeń nie może być prostym miernikiem zagrożenia. Na statystyki wpływa między innymi automatyczne nadawanie identyfikatorów CVE w ekosystemach open source. - Podatności, których opis odnosił się wyłącznie do jądra Linuksa, wygenerowały około 5000 identyfikatorów CVE od stycznia do sierpnia 2026 roku. - W tym przypadku nie odnotowano wykorzystania podatności zero-day w rzeczywistych atakach. - Liczba podatności ocenionych przez GTIG jako wysokiego ryzyka wzrosła ze 131 w styczniu do 350 w sierpniu, czyli o 167 procent. - Oceny GTIG nie były oparte na standardzie CVSS, lecz na własnej metodologii grupy. ## Więcej podatności jest wykorzystywanych w atakach W pierwszych ośmiu miesiącach 2026 roku GTIG zidentyfikowała 141 różnych podatności wykorzystywanych w rzeczywistych atakach. To więcej niż 127 przypadków odnotowanych w całym 2025 roku. Średnia miesięczna wzrosła z 10,5 do 18 podatności. Mimo tego skala wykorzystania pozostaje niewielka w relacji do wszystkich ujawnień. Tylko 0,23 procent podatności ujawnionych w 2026 roku, czyli około jedna na 431, została zaobserwowana podczas ataku. Liczba wykorzystywanych podatności zero-day wzrosła umiarkowanie, ze średnio ośmiu miesięcznie w 2025 roku do 11 miesięcznie w 2026 roku. W samym sierpniu odnotowano 22 takie przypadki. Zero-days odpowiadały za 62 procent podatności wykorzystywanych od stycznia do sierpnia. Jednocześnie GTIG ocenia, że głównym źródłem wzrostu liczby ataków mogły być podatności n-day, czyli luki już znane, często opisane lub załatane, lecz nadal obecne w nieaktualnych systemach. ## AI może zmieniać profil wykrywanych luk Podatności, które GTIG uznała za prawdopodobnie wykryte przez AI, miały inny rozkład ocen ryzyka niż pozostałe przypadki. 39 procent z nich zaklasyfikowano jako niskiego ryzyka, a 58 procent jako średniego ryzyka. W grupie podatności niewykrytych z pomocą AI wartości te wynosiły odpowiednio 69 i 28 procent. Zestawienie nie oznacza, że AI automatycznie znajduje przede wszystkim najbardziej niebezpieczne luki. Pokazuje raczej, że narzędzia tego typu mogą być kierowane do określonych, wrażliwych obszarów. Według GTIG programy badawcze wykorzystujące agentów AI mogą skupiać je na audytowaniu infrastruktury krytycznej oraz granic uprawnień. Taki sposób użycia narzędzi może zwiększać udział podatności o potencjalnie większym wpływie wśród wyników generowanych przez AI. Połowa podatności przypisanych do tej grupy umożliwiała remote code execution. W przypadku pozostałych podatności odsetek ten wynosił 26 procent. ## Wzrost znaczenia podatności n-day GTIG wskazuje, że napastnicy mogą wykorzystywać modele językowe i inne narzędzia AI do automatyzowania analizy różnic między wersjami produktów, poprawkami, komunikatami o podatnościach oraz publicznie dostępnymi dowodami działania. Taki proces może ułatwiać szybsze przygotowanie znanych podatności n-day do wykorzystania w atakach, bez konieczności odkrywania nowej luki zero-day. Raport przedstawia to jako możliwe wyjaśnienie wzrostu liczby ataków, a nie jako dowód, że każdy taki przypadek został przygotowany przy użyciu AI. Wzrosła także liczba ataków na podatności ocenione przez GTIG jako wysokiego ryzyka. W całym 2025 roku odnotowano 28 takich przypadków, natomiast w pierwszych ośmiu miesiącach 2026 roku było ich 75. Dla zespołów bezpieczeństwa oznacza to konieczność patrzenia nie tylko na liczbę nowych zgłoszeń, ale także na to, które z nich dotyczą istotnych systemów, mają dostępne informacje techniczne i mogą zostać szybko wykorzystane po publikacji. ## Pierwsze potwierdzone przypadki wykorzystania luk wykrytych przez AI GTIG potwierdziła już wykorzystanie w rzeczywistych atakach podatności wykrytych z pomocą AI, ale określa to jako wczesny sygnał, a nie ugruntowany trend. Jako przykład raport wskazuje CVE-2026-1731, czyli nieuwierzytelnioną podatność typu command injection w produktach BeyondTrust Privileged Remote Access i Remote Support. Luka została autonomicznie wykryta przez agenta badawczego Hacktron AI. Według GTIG jeden klaster zagrożeń wykorzystał ją w ciągu czterech dni od publicznego ujawnienia, a pięć kolejnych klastrów zrobiło to w ciągu następnych siedmiu dni. Opisany przypadek pokazuje, dlaczego tempo od ujawnienia podatności do jej wykorzystania może mieć znaczenie dla obrony. Nie przesądza jednak o tym, że AI będzie w przyszłości odpowiadać za większość ataków ani że każda podatność wykryta przez AI będzie miała wysoki poziom ryzyka. Dane z raportu wskazują na zmianę sposobu pracy zarówno badaczy, jak i potencjalnych napastników, lecz część wniosków pozostaje na tym etapie obserwacją wymagającą dalszego potwierdzenia. ## Rośnie także liczba podatności w systemach AI Zmiany dotyczą nie tylko podatności wykrywanych przy użyciu AI. GTIG naliczyła 2076 identyfikatorów CVE związanych z systemami AI od stycznia 2025 roku do sierpnia 2026 roku. Ponad 1500 z nich przypadało na sam 2026 rok, a około połowa dotyczyła frameworków orkiestracji AI, czyli komponentów koordynujących działanie modeli, narzędzi i przepływów pracy. Tylko nieliczne z tych podatności potwierdzono jako wykorzystywane w rzeczywistych atakach, między innymi luki w LiteLLM i Langflow. GTIG nie zaobserwowała dotąd wykorzystania zero-day w infrastrukturze AI. Google Threat Intelligence Group przewiduje, że w krótkim i średnim terminie tempo wykrywania oraz wykorzystywania podatności będzie nadal rosło. Oznacza to jednocześnie większą liczbę zgłoszeń, szybsze pojawianie się informacji o lukach i presję na sprawniejsze ustalanie, które problemy wymagają pilnej reakcji. Najważniejszym wnioskiem z analizy nie jest sama rosnąca liczba CVE, lecz zmiana relacji między automatyzacją badań, profilem odkrywanych podatności i czasem potrzebnym napastnikom na ich wykorzystanie. ## Wyjaśnienie pojęć ### [CVE](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/cve) System oznaczania i katalogowania publicznie znanych podatności w oprogramowaniu. Numer CVE jednoznacznie identyfikuje konkretny błąd bezpieczeństwa. ### [podatność zero-day](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/podatnosc-zero-day) Podatność zero-day to luka, dla której w chwili wykorzystania nie ma jeszcze dostępnej poprawki lub której istnienie nie jest dostatecznie znane obrońcom. ### [podatność n-day](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/podatnosc-n-day) N-day to znana podatność, która została ujawniona lub załatana, ale nadal może być wykorzystywana przez napastników w nieaktualnych systemach. ### [zdalne wykonanie kodu](https://najnowsze-informacje.pl/definicje/zdalne-wykonanie-kodu) Podatność umożliwiająca napastnikowi uruchomienie własnych poleceń lub programu na zaatakowanym komputerze przez sieć, bez fizycznego dostępu do urządzenia. ## Źródło pierwotne [SecurityWeek](https://www.securityweek.com/google-ai-is-changing-the-pace-and-profile-of-vulnerability-discovery/) --- ## Informacje do cytowania - **Autor:** Redakcja - **Data publikacji:** 2026-10-04T14:01:28.862Z - **Ostatnia aktualizacja:** 2026-10-04T14:01:36.704Z - **Kategoria:** Cyberbezpieczeństwo - **Adres kanoniczny:** [https://najnowsze-informacje.pl/cyberbezpieczenstwo/google-ai-przyspiesza-wykrywanie-podatnosci-i-zmienia-ich-profil-ryzyka](https://najnowsze-informacje.pl/cyberbezpieczenstwo/google-ai-przyspiesza-wykrywanie-podatnosci-i-zmienia-ich-profil-ryzyka) - **Wersja Markdown:** [https://najnowsze-informacje.pl/cyberbezpieczenstwo/google-ai-przyspiesza-wykrywanie-podatnosci-i-zmienia-ich-profil-ryzyka/index.md](https://najnowsze-informacje.pl/cyberbezpieczenstwo/google-ai-przyspiesza-wykrywanie-podatnosci-i-zmienia-ich-profil-ryzyka/index.md) **Sugerowane cytowanie:** > Najnowsze Informacje, „Google: AI przyspiesza wykrywanie podatności i zmienia ich profil ryzyka”, 2026-10-04, https://najnowsze-informacje.pl/cyberbezpieczenstwo/google-ai-przyspiesza-wykrywanie-podatnosci-i-zmienia-ich-profil-ryzyka