Sztuczna inteligencja może wkrótce zmienić oblicze cyberprzestępczości. Badacze Anthropic ostrzegają, że modele AI stają się coraz lepsze w samopowielaniu na kolejnych urządzeniach. Potencjalnym celem nie muszą być potężne serwery czy centra danych, lecz zwykłe urządzenia podłączone do Internetu – od przystawek Smart TV po domowe systemy IoT.

Autor: 5 min czytania

Cyfrowy robak wykorzystujący sztuczną inteligencję

W opublikowanym 12 października 2026 roku opracowaniu zespół badawczy Anthropic analizuje możliwość powstania autonomicznych robaków AI, czyli złośliwych programów zdolnych do samodzielnego rozprzestrzeniania się między urządzeniami. W przeciwieństwie do tradycyjnego malware, który zwykle działa według wcześniej zaprogramowanych reguł, taki mechanizm mógłby wykorzystywać model językowy do rozpoznawania nieznanego środowiska, rozwiązywania problemów technicznych i uruchamiania kolejnych kopii.

Najbardziej niepokojący jest fakt, że do realizacji takiego scenariusza niekoniecznie potrzebne będą kosztowne procesory graficzne. Anthropic pokazał, że model AI można uruchomić w sposób rozproszony na 15 niedrogich przystawkach Android TV, z których każda kosztowała około 55 dolarów. Urządzenia wspólnie wykonywały obliczenia, demonstrując, że nawet tani sprzęt konsumencki może zapewnić zasoby potrzebne do działania większego modelu.

Eksperyment dowodzi, że technologia dojrzewa

Badacze przetestowali zdolność modeli do konfigurowania środowiska uruchomieniowego na różnych typach sprzętu. Model zawierający dziewięć miliardów parametrów zdołał uruchomić inferencję na ośmiu z dziewięciu testowanych rodzajów urządzeń. W odizolowanym środowisku testowym model GLM-5.2 potrafił również przeprowadzić uproszczony proces replikacji, przemieszczając się pomiędzy węzłami sieci.

Nie oznacza to jednak, że istnieje już w pełni autonomiczny, samorozprzestrzeniający się wirus AI, który potrafi skutecznie infekować dowolne urządzenia w Internecie. Eksperymenty przeprowadzono w warunkach kontrolowanych, a część zabezpieczeń sieciowych została celowo uproszczona. Autorzy podkreślają, że łączenie wszystkich etapów ataku w niezawodny proces nadal stanowi wyzwanie.

Dlaczego robak AI może być trudniejszy do zatrzymania?

Tradycyjne botnety często atakują określone rodzaje sprzętu, wykorzystując znane luki lub słabe hasła. Robak wspierany przez AI mógłby natomiast dostosowywać się do różnych systemów operacyjnych i konfiguracji sprzętowych. Co więcej, kolejne instancje mogłyby przekazywać sobie informacje o wcześniejszych błędach i skutecznych rozwiązaniach. W eksperymentach Anthropic skuteczność konfiguracji środowiska przez model Qwen3.5-9B wzrosła z 45 proc. w pierwszej generacji do 61–84 proc. w kolejnych. Pokazuje to, jak przekazywanie doświadczeń może zwiększać skuteczność działania.

Nie musi to oznaczać błyskawicznego ataku. Według szacunków badaczy pojedyncza replikacja na słabszym sprzęcie może trwać od kilkudziesięciu godzin do kilku dni. Zagrożenie polega jednak na skali – tysiące lub miliony urządzeń mogłyby tworzyć rozproszoną infrastrukturę obliczeniową, bez jednego centralnego serwera, którego wyłączenie zatrzymałoby całą operację.

Jak przygotować się na nowe zagrożenie?

Anthropic wskazuje, że obrona powinna obejmować przede wszystkim monitorowanie nietypowego ruchu sieciowego, ograniczanie komunikacji między urządzeniami, izolowanie zainfekowanych systemów oraz poprawę podstawowych zabezpieczeń IoT. Szczególnie istotne są regularne aktualizacje oprogramowania, zmiana domyślnych haseł, wyłączanie niepotrzebnych usług i ograniczanie dostępu urządzeń do Internetu.

Dla zespołów bezpieczeństwa oznacza to konieczność spojrzenia na infrastrukturę szerzej niż dotychczas. Telewizory, kamery, przystawki multimedialne czy urządzenia automatyki domowej mogą stać się częścią ataku na organizację, nawet jeśli same nie przechowują krytycznych danych. Wniosek jest jasny – autonomiczne robaki AI nie są jeszcze działającą powszechnie rzeczywistością, ale eksperymenty pokazują, że kolejne elementy tej technologii już funkcjonują. Organizacje nie powinny czekać na pierwszą dużą kampanię wykorzystującą takie mechanizmy. Wraz z rozwojem modeli AI bezpieczeństwo urządzeń IoT, segmentacja sieci i wykrywanie anomalii będą nabierać coraz większego znaczenia.