F5 Labs opublikowało analizę skuteczności swoich prognoz cyberbezpieczeństwa. Ponad 80% z nich znalazło potwierdzenie w rzeczywistych wydarzeniach i trendach obserwowanych w 2025 roku. Czy tak będzie z predykcjami na 2026 rok? Za rok będziemy mogli podsumować trafność trendów i zagrożeń w cyberbezpieczeństwie. Ale poznać je możemy dzisiaj. W tym tekście przedstawiamy najważniejsze wskazania na obecny rok. Zdaniem analityków będziemy mieć do czynienia z nowymi typami zagrożeń i koniecznością ochrony infrastruktury w skali większej niż dotychczas.
Spośród ośmiu analizowanych scenariuszy za 2025 rok sześć potwierdziło się w pełni, a jeden częściowo, co przekłada się na ponad 80% trafności prognoz. Wynik ten potwierdza, że kluczowe kierunki rozwoju zagrożeń można identyfikować z wyprzedzeniem i skutecznie uwzględniać w planowaniu strategii bezpieczeństwa.
Prognozowanie zagrożeń w praktyce
Poniższa analiza wskazuje, które z przewidywanych trendów i wektorów ataku faktycznie ukształtowały krajobraz zagrożeń w minionym roku.
1. Botnety napędzane AI – potwierdzone
Zrealizował się scenariusz zakładający wzrost ataków koordynowanych przez duże modele językowe (LLM) z użyciem rozległych sieci przejętych urządzeń IoT. W 2025 roku autonomiczne roje AI prowadziły adaptacyjne kampanie DDoS. Ponadto boty działające w oparciu o API wykorzystywały uczenie ze wzmocnieniem do omijania zabezpieczeń.
2. Włączenie „AI” do „API” – potwierdzone
API modeli AI stały się istotnym wektorem ataku. W 2025 roku atakujący wykorzystywali prompt injection, eksfiltrację danych oraz manipulację modelami poprzez publiczne endpointy inferencyjne. Błędy konfiguracyjne i nadmierne uprawnienia ułatwiały omijanie kontroli bezpieczeństwa, dostęp do danych treningowych oraz zatruwanie modeli. Wykorzystanie AI do odkrywania podatności – częściowo potwierdzone
3. Wykorzystanie AI do odkrywania podatności – częściowo potwierdzone
Sztuczna inteligencja zaczęła wspierać proces wykrywania podatności, jednak skala jej zastosowania pozostaje mniejsza niż oczekiwano. Narzędzia oparte na LLM wspomagają identyfikację niebezpiecznego kodu, a fuzzery5 z komponentami AI zwiększają pokrycie testów. Brakuje jednak przesłanek, by uznać, że AI zastępuje specjalistów ds. bezpieczeństwa – pełni raczej rolę wsparcia eksperckiego.
4. AI a łamanie kryptografii – potwierdzone
Ataki typu side-channel wykorzystujące głębokie uczenie istotnie wpływają na krajobraz ryzyka kryptograficznego. W 2025 roku rozwiązania oparte na AI osiągały skuteczność porównywalną lub wyższą niż tradycyjne metody.
5. Rosja „odłącza się” od Internetu – niepotwierdzone
Uprawnienia Roskomnadzoru (federalny regulator rynku mediów i telekomunikacji), rozszerzono, aby umożliwić izolację lub przekierowanie ruchu internetowego w Rosji od marca 2026 r. Choć oficjalnie zaprzeczono planom całkowitego odłączenia od globalnej sieci, w ciągu roku występowały liczne zakłócenia usług mobilnych i stacjonarnych oraz blokady wybranych stron internetowych.
6. Państwowe konkursy hakerskie ukrywają podatności – potwierdzone
Ukrywanie informacji o podatnościach przez państwa narodowe nie jest łatwe do udowodnienia. Wiadomo jednak, że uczestnicy chińskich konkursów hakerskich oraz zawodów CTF (Capture The Flag ) są prawnie zobowiązani do przekazywania wykrytych luk bezpieczeństwa instytucjom państwowym zamiast ich publicznego ujawniania.
7. Grupy APT podszywające się pod hacktywistów – potwierdzone
Grupy APT coraz częściej wykorzystują taktyki charakterystyczne dla hacktywizmu, m.in. publikację wycieków danych pod przykrywką działań społecznych czy prowadzenie kampanii DDoS z użyciem fikcyjnych tożsamości. Model współpracy z grupami pośrednimi („cyber-proxy”) staje się istotnym elementem operacji sponsorowanych przez państwa.
8. Powrót do infrastruktury własnej – potwierdzone
Awarie globalnych dostawców chmury w 2025 roku wpłynęły na funkcjonowanie sektorów takich jak bankowość, transport, komunikacja czy usługi cyfrowe. W odpowiedzi rośnie zainteresowanie strategiami multi-cloud oraz rozwiązaniami zwiększającymi odporność infrastruktury. Coraz więcej organizacji inwestuje w prywatne centra danych i architektury hybrydowe.
Prognozy cyberbezpieczeństwa na 2026 rok
Ubiegły rok potwierdził rosnącą rolę automatyzacji, sztucznej inteligencji oraz regulacji tożsamości w kształtowaniu krajobrazu zagrożeń. W 2026 roku złożoność środowisk IT i powierzchnia ataku będą nadal rosnąć, szczególnie w obszarach integracji systemów, delegowanej tożsamości i łańcuchów decyzyjnych opartych na AI. Jednocześnie rozwijane będą rozwiązania zwiększające odporność, takie jak monitorowanie pochodzenia, kontrola oparta na intencji, ochrona prywatności oraz elastyczność kryptograficzna. Organizacje, które uwzględnią te obszary w strategii bezpieczeństwa, mogą skuteczniej ograniczać ryzyko operacyjne.
Prognozy F5 Labs dotyczące najważniejszych trendów i zagrożeń w cyberbezpieczeństwie na 2026 rok wskazują na dalszy rosnący wpływ sztucznej inteligencji, automatyzacji oraz złożonych zależności systemowych na poziom ryzyka. Zdaniem analityków nadchodzący rok przyniesie nowe typy zagrożeń oraz konieczność ochrony infrastruktury w skali większej niż dotychczas.
1. MCP1 zmieni model zagrożeń
MCP staje się uniwersalnym standardem integracji agentów AI, szeroko wykorzystywanym w narzędziach, przeglądarkach i systemach firmowych. Wraz z jego popularyzacją powierzchnia ataku znacząco się rozszerzy. Zagrożenia będą coraz częściej wynikać nie z pojedynczych podatności, lecz z łańcuchów powiązanych decyzji i interakcji między agentami, narzędziami i danymi. Rozwijać się będzie rynek rozwiązań do monitorowania pochodzenia i orkiestracji agentów, obejmujących podpisywane manifesty, skanowanie możliwości oraz telemetrię zbliżoną do systemów EDR2. Agenci AI staną się pełnoprawnym celem w scenariuszach ataków.
2. Centralizacja danychPII3
Obowiązkowa weryfikacja tożsamości stanie się standardem. Zewnętrzni dostawcy usług weryfikacyjnych będą gromadzić duże wolumeny danych osobowych, co zwiększy atrakcyjność tych systemów dla atakujących. Naruszenie takiej infrastruktury może oznaczać wyciek zweryfikowanych tożsamości. Spodziewany jest wzrost ataków wykorzystujących fałszywe procesy „ponownej weryfikacji”. Równolegle część organizacji będzie wdrażać rozwiązania ograniczające retencję danych, podczas gdy inne nadal będą przechowywać artefakty, co może sprzyjać rozwojowi nielegalnego obrotu tożsamościami.
3. Bezpieczeństwo oparte na motywie działania
Ochrona przed botami będzie stopniowo przesuwać się z weryfikacji tożsamości użytkownika na analizę celu i kontekstu działania. Asystenci AI działający w imieniu użytkowników staną się powszechni. Systemy bezpieczeństwa będą oceniać intencję, sekwencję działań i wzorce zachowań sesji, a nie wyłącznie sygnały tożsamościowe. Rosnąć będzie znaczenie delegowanej tożsamości oraz sesji powiązanych z konkretnym zakresem uprawnień.
4. Q-Day4: realne ryzyko czy problem Y2K5?
Rok 2026 może stać się momentem weryfikacji oczekiwań wobec komputerów kwantowych. Niezależnie od tempa postępów organizacje będą kontynuować wdrażanie kryptografii post-kwantowej6. „Crypto agility”7 stanie się istotnym wskaźnikiem dojrzałości technologicznej. Główne wyzwania obejmą integrację nowych algorytmów, kompatybilność systemów oraz ryzyko operacyjne migracji.
5. Era nadmiernego zaufania do AI
Nadmierne poleganie na wynikach generowanych przez modele AI stanie się jednym z istotnych czynników ryzyka. Błędne decyzje podejmowane automatycznie mogą wywoływać efekt domina w procesach operacyjnych i bezpieczeństwa. Kluczowe problemy będą dotyczyć braku kalibracji pewności modeli, nadmiernej autonomii oraz ryzyk w łańcuchu dostaw modeli i danych. Organizacje będą wdrażać mechanizmy śledzenia pochodzenia modeli, przeglądy autonomii oraz dodatkowe zabezpieczenia kontrolne.
6. ClickFix8 i pozorny luz?
Proste, niskotechnologiczne techniki socjotechniczne będą nadal skutecznie omijać zaawansowane zabezpieczenia. Użytkownicy mogą być nakłaniani do wprowadzania poleceń do terminala lub systemów pod pretekstem szybkiego rozwiązania problemu. Ochrona będzie wymagała większego nacisku na analizę zachowań użytkowników, a nie wyłącznie na wykrywanie złośliwego kodu.
