Prognozy cyberbezpieczeństwa na 2026 rok

Prognozy F5 Labs dotyczące najważniejszych trendów i zagrożeń w cyberbezpieczeństwie na 2026 rok wskazują na 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. MCP[1] 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 EDR[2]. Agenci AI staną się pełnoprawnym celem w scenariuszach ataków.

2. Centralizacja danychPII[3]

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-Day[4]: realne ryzyko czy problem Y2K[5]?

Rok 2026 może stać się momentem weryfikacji oczekiwań wobec komputerów kwantowych. Niezależnie od tempa postępów organizacje będą kontynuować wdrażanie kryptografii post-kwantowej[6]. „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. ClickFix[8] 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.

Wnioski

Rok 2025 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.

[1] Model Context Protocol – standard komunikacji umożliwiający agentom AI korzystanie z narzędzi i danych w różnych systemach.

[2] Endpoint Detection and Response – system monitorowania i reagowania na zagrożenia na urządzeniach końcowych.

[3] Personally Identifiable Information – dane pozwalające na identyfikację osoby fizycznej, np. imię, PESEL, dokumenty tożsamości.

[4] Hipotetyczny moment, w którym komputery kwantowe staną się zdolne do łamania obecnych metod szyfrowania.

[5] Obawy związane z możliwymi awariami systemów IT przy zmianie daty na rok 2000, które ostatecznie okazały się znacznie mniej dotkliwe niż przewidywano.

[6] Algorytmy odporne na ataki z wykorzystaniem komputerów kwantowych.

[7]  Zdolność systemów do szybkiej zmiany algorytmów kryptograficznych bez przestojów operacyjnych.

[8] Technika socjotechniczna polegająca na nakłanianiu użytkownika do ręcznego wykonania poleceń lub „szybkich poprawek”, które w rzeczywistości umożliwiają atak.