2026. július 17., péntek · Kutatás

A mesterséges intelligencia gyökeresen átalakítja a kiberbiztonságot – a Nature összefoglalója a kihívásokról

Thorsten Holz, a bochumi Max Planck Biztonsági és Adatvédelmi Intézet tudományos igazgatója a Nature-ben megjelent cikkében kifejti, hogy az MI alapjaiban változtatja meg a szoftveres sebezhetőségek feltárását. Eddig az automatizált tesztelő eszközök (fuzzerek) millió hibát találtak, de az értékelés – hogy egy hiba kihasználható-e, és hogyan javítható – emberi szakértelmet igényelt. Az új MI-modellek már képesek a hibák osztályozására, a kiváltó okok azonosítására, a kihasználhatóság felmérésére és javítási javaslatok készítésére is. A cikk szerint a Mozilla idén egyetlen Firefox-verzióhoz 271 sebezhetőséget tárt fel és javított egy MI-modell segítségével, ami jóval meghaladta a korábbi havi átlagot. Holz ugyanakkor figyelmeztet, hogy az MI által generált sebezhetőségi jelentések mennyisége már most meghaladja a tapasztalt fejlesztők átvizsgálási kapacitását, ami komoly kihívást jelent.

Miért fontos?

A kiberbiztonsági sebezhetőségek feltárása és javítása MI-vel ipari léptékűvé válhat, ami átrendezi a védekezés és a támadások erőviszonyait.

Források

Kapcsolódó témák

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. július 17., péntek napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

AI-alapú sérülékenységfeltárás: sok a találat, kevés a tényleges támadás

A VulnCheck elemzése szerint 2026 első felében 1061 mesterséges intelligenciával feltárt biztonsági rést azonosítottak, ezek közül mindössze 14-et, azaz 1,3 százalékukat használták ki ténylegesen – ez megfelel a sérülékenységek általános kihasználási arányának. Az Anthropic Project Glasswing programja több mint 23 ezer találatot hozott, ebből 126 vált publikált bejegyzéssé, és csak egyetlen esetben igazolódott valódi támadás. A kihasználásig eltelt idő ugyanakkor rövidül: a hibák fele már 80 napon belül célponttá válik a korábbi 120 nap helyett, és mintegy 200 sérülékenységet egy hónapon belül támadtak meg. A tartalomkezelő rendszerek adják az esetek harmadát, a szakértő szerint pedig maguk az AI-termékek is egyre inkább kockázati tényezővé válnak.

A nyílt súlyú AI-modellek kiberképességei már csak hónapokkal maradnak el a zárt rendszerektől

A brit AI Biztonsági Intézet (AISI) első nyilvános elemzése szerint a nyílt súlyú AI-modellek kiberképességekben már csak négy-hét hónappal maradnak el a vezető zárt rendszerektől, míg 2025 nagy részében ez hat-tíz hónap volt. Az AISI tesztjei alapján a GLM-5.2 és a DeepSeek V4-Pro konkrét kibertámadási feladatokban és szimulált hálózati gyakorlatokon elérték a korábbi zárt modellek szintjét, lényegesen olcsóbb futtatás mellett. Az intézet figyelmeztet, hogy a nyílt modellek biztonsági korlátai könnyen megkerülhetők, mivel bárki letöltheti és felügyelet nélkül módosíthatja őket – ezt tartós és visszafordíthatatlan visszaélési kockázatnak nevezi. Az elemzés ugyanakkor elismeri a nyílt modellek előnyeit is, és a kockázatok kiegyensúlyozott mérlegelését szorgalmazza.

Az Anthropic Claude MI órák alatt feltörte a titkosított amerikai rendszereket

Az Anthropic mesterséges intelligenciája, a Claude, néhány órán belül képes volt feltörni titkosított amerikai rendszereket, ami komoly biztonsági aggályokat vet fel. A kísérlet rávilágított arra, hogy a fejlett MI-modellek milyen gyorsan képesek megkerülni a jelenlegi digitális védelmi megoldásokat. Az eset egyre sürgetőbbé teszi az MI kockázataira vonatkozó figyelmeztetések komolyan vételét, amelyeket különböző szervezetek is hangoztatnak. A kiberbiztonság területén ez az esemény alapvetően kérdőjelezi meg a meglévő titkosítási rendszerek megbízhatóságát az MI-korszakban.

Kutatás: az AI-kódolóügynökök nem érzik az idő múlását

Egy nem lektorált tanulmány, amelyet két független kutató készített a MATS kutatói program keretében, azt vizsgálta, mennyire tudják az AI-kódolóasszisztensek megbecsülni egy feladat elvégzéséhez szükséges időt. Az Anthropic Claude Code és az OpenAI Codex ügynökeit 200 feladaton (ProgramBench) és egy 18 tesztes saját csomagon tesztelték. Mindkét modell rendszeresen túlbecsülte az időigényt: a ProgramBench-en a nehézségtől függetlenül kb. 90 percet jósoltak, a második körben a Claude háromszor, a Codex hat-tízszer tévedett, főleg rövid feladatoknál. A futásidő a szoftverkörnyezettől is függött: a Claude Code addig dolgozik, amíg készen nem véli a feladatot, míg a Codex szinte mindig fél óra után leáll. Az ügynökök saját munkájukat is túlértékelték: az Opus 4.8 és a GPT-5.5 átlag 20 ponttal adott magának jobb jegyet, egy esetben 70 százalékos sikert állítva a valós 7-14,5 százalék helyett.