Phishing, ransomware i trojany – jak programy antywirusowe radzą sobie z nowymi zagrożeniami?

Pejzaż cyberbezpieczeństwa w 2025 roku stawia przed organizacjami i użytkownikami na całym świecie bezprecedensowe wyzwania, ponieważ przestępcy wykorzystują coraz bardziej zaawansowane technologie do kompromitowania systemów, kradzieży danych i wymuszania okupu. Ataki phishingowe, kampanie ransomware i infekcje trojanami ewoluowały daleko poza swoje prymitywne początki, włączając sztuczną inteligencję, kod polimorficzny oraz wielowektorowe mechanizmy dostarczania, które podważają tradycyjne paradygmaty bezpieczeństwa.

Mechanizmy wykrywania, ograniczania i wyzwań związanych z phishingiem, malware i atakami zero‑day

W odpowiedzi nowoczesne programy antywirusowe przeszły zasadniczą transformację: od prostego wykrywania na podstawie sygnatur do kompleksowych, napędzanych SI platform wywiadu o zagrożeniach, które stosują analizę heurystyczną, monitorowanie behawioralne i przetwarzanie w chmurze, aby identyfikować i neutralizować zagrożenia w czasie rzeczywistym. Badania wskazują, że codziennie wysyłanych jest około 3,4 mld wiadomości phishingowych (ok. 1,2 proc. globalnego ruchu e‑mail), a 57 proc. organizacji mierzy się z phishingiem co tydzień lub codziennie. Skuteczność czołowych rozwiązań antywirusowych w testach standaryzowanych przekracza 99,9 proc., choć wyścig zbrojeń pomiędzy atakującymi a obrońcami stale się nasila, gdy cyberprzestępcy opracowują nowe techniki omijania zabezpieczeń i wykorzystują pojawiające się technologie.

Niniejsza analiza omawia mechanizmy techniczne wykrywania i ograniczania trzech kluczowych kategorii zagrożeń, prezentuje ograniczenia automatycznych systemów obrony oraz kierunki rozwoju, w których sztuczna inteligencja staje się zarówno tarczą, jak i bronią.

Ewolucja krajobrazu zagrożeń cybernetycznych

Współczesne środowisko zagrożeń to gwałtowne nasilenie skali i wyrafinowania ataków, napędzane komodytyzacją narzędzi ofensywnych, profesjonalizacją cyberprzestępczości oraz integracją sztucznej inteligencji z operacjami przestępczymi. W 2025 roku tradycyjne granice między kategoriami zagrożeń rozmywają się, a napastnicy łączą techniki, aby zmaksymalizować skutki i unikać wykrycia.

Ataki phishingowe przeszły imponującą transformację: od łatwych do rozpoznania, nieporadnych e‑maili do wysoce ukierunkowanych, kontekstowo trafnych komunikatów, które potrafią zwieść nawet świadomych użytkowników. Anti‑Phishing Working Group odnotowała 1 003 924 ataki phishingowe w pierwszym kwartale 2025 r., co stanowi najwyższy poziom od końca 2023 r. i kontynuację trendu wzrostowego o 150 proc. rok do roku w latach 2019–2022. Ataki coraz częściej wykorzystują SI do generowania perfekcyjnie dopasowanych wiadomości w czasie rzeczywistym, naśladując sposób mówienia i personalizując treści na podstawie publicznych danych z mediów społecznościowych, stron firmowych i wycieków.

Złożoność wykracza poza e‑mail i obejmuje wiele kanałów. Najczęściej wykorzystywane wektory komunikacyjne to:

• e‑mail – klasyczne kampanie spear‑phishing i business email compromise (BEC) z wykorzystaniem przejętych kont i domen podobnych,
• SMS (smishing) – krótkie, pilne komunikaty z linkami skracanymi i podszywaniem pod usługi kurierskie lub banki,
• telefon (vishing) – rozmowy z deepfake głosem kadry, nagłe „prośby” o przelewy i podanie kodów jednorazowych,
• media społecznościowe i komunikatory – kontakt przez zaufane sieci, podszywanie się pod współpracowników i partnerów,
• strony www i reklamy – malvertising, typosquatting i landing pages do wyłudzania poświadczeń.

Ataki vishing wzrosły o ponad 1 600 proc. względem poprzednich kwartałów, co odzwierciedla fakt, że komunikacja głosowa częściej omija techniczne zabezpieczenia i skuteczniej wykorzystuje zaufanie niż kanały tekstowe.

Ransomware pozostaje jednym z najbardziej destrukcyjnych zagrożeń. Współczesne operacje łączą szyfrowanie danych ofiary z ich wyciekiem, tworząc podwójny szantaż: blokadę dostępu i groźbę publikacji poufnych informacji. Model ransomware‑as‑a‑service (RaaS) zdemokratyzował dostęp do zaawansowanych narzędzi ataku, umożliwiając mniej doświadczonym osobom prowadzenie kampanii klasy korporacyjnej. W pierwszym kwartale 2025 r. phishing odpowiadał za 45 proc. wszystkich ataków ransomware, co podkreśla krytyczną rolę wektorów wstępnego dostępu.

Trojan to trwała i wszechstronna kategoria zagrożeń, w której złośliwy kod ukrywa się pod pozorami legalnego oprogramowania lub niewinnych plików. Jak w antycznej historii o koniu trojańskim, trojan przenika do systemu, zwodząc użytkownika „pożytecznym” celem. Współczesne trojany obejmują liczne podtypy: tworzą tylne furtki (backdoory), włączają systemy do botnetów, kradną dane uwierzytelniające oraz dociągają dodatkowe ładunki malware. Malwarebytes podaje, że 80 proc. wykryć trojanów opiera się na analizie heurystycznej, co odzwierciedla trudność identyfikacji zagrożeń, które nieustannie się zmieniają i stosują wyrafinowaną obfuskację.

Integracja SI z metodami ataku fundamentalnie zmienia ekonomię i możliwości działań przestępczych. Napastnicy wdrażają autonomiczne malware, które adaptuje się do środowisk, omija wykrycie i dynamicznie zmienia zachowanie. Głębokie fałszerstwa audio i wideo służą do podszywania się pod kadrę kierowniczą w złożonych atakach socjotechnicznych.

Rozrost Internetu Rzeczy (IoT) eksplodował powierzchnię ataku, tworząc miliony potencjalnych punktów wejścia do sieci. Inteligentne urządzenia (kamery, termostaty, głośniki, AGD) często działają z domyślnymi hasłami i przestarzałym firmware. Ataki na IoT wzrosły w 2025 r. o ponad 50 proc., a wykrycie kompromitacji bywa trudne, bo urządzenia działają nieprzerwanie, a anomalie nie uruchamiają alertów zaprojektowanych dla tradycyjnych endpointów.

Tradycyjne podejścia antywirusowe i ich ograniczenia

Podstawą technologii antywirusowych jest wykrywanie na podstawie sygnatur, które przez dekady dominowało i nadal stanowi bazową warstwę obrony. Programy utrzymują bazy znanych sygnatur (unikalnych „odcisków palców” złośliwych plików) i porównują z nimi skanowane zasoby. Prostota i wydajność dopasowania sygnatur stanowiły ich siłę w erze mniejszej skali zagrożeń.

Ograniczenia sygnatur są dziś coraz bardziej widoczne. Największą słabością jest niezdolność do wykrywania nowych/nieznanych zagrożeń bez opracowanej sygnatury. Skuteczność podważa rozwój malware polimorficznego i metamorficznego, które zmieniają swój „wygląd” przy każdym zakażeniu.

Dopełniają to kwestie operacyjne: częste aktualizacje ogromnych baz, wpływ na wydajność, opóźnienia w dystrybucji oraz trudności z zagrożeniami bezplikowymi (fileless), które działają w pamięci i wykorzystują legalne narzędzia systemowe.

Aby szybko uchwycić esencję ograniczeń tradycyjnych sygnatur, warto podkreślić pięć kluczowych problemów:

• brak pokrycia zero‑day – niewykrywanie zagrożeń bez gotowej sygnatury,
• polimorfizm/metamorfizm – ciągła zmiana „odcisku” wymusza tworzenie niezliczonych wzorców,
• koszt utrzymania baz – duże obciążenie aktualizacjami i skanowaniem,
• fileless i „living off the land” – nadużywanie legalnych narzędzi systemowych omija dopasowania binarne,
• reaktywność – obrona reaguje po fakcie, atakujący mają inicjatywę.

Nowoczesne technologie detekcji

Niewystarczalność sygnatur wobec ewoluujących zagrożeń przyspieszyła rozwój komplementarnych technologii, które identyfikują złośliwe oprogramowanie po zachowaniu, zamiarach i cechach, a nie wyłącznie po podobieństwie do znanych próbek. To przesunięcie z reaktywności na proaktywność umożliwia wykrywanie „nigdy wcześniej niewidzianych” zagrożeń.

Poniżej zebrano filary współczesnej detekcji, które najczęściej działają warstwowo:

• analiza heurystyczna – reguły wykrywające podejrzane atrybuty (modyfikacje plików systemowych, nietypowe połączenia, obfuskacja) bez potrzeby zgodności z sygnaturą;
• analiza dynamiczna (sandbox) – uruchamianie próbek w izolacji i obserwacja zachowania, aby ujawnić zło aktywne dopiero w czasie wykonania;
• analiza behawioralna – ciągły monitoring akcji procesów, profilowanie normalności i wykrywanie anomalii (C2, szyfrowanie, iniekcje kodu);
• detekcja chmurowa – przeniesienie ciężkich analiz do chmury, współdzielony wywiad o zagrożeniach i natychmiastowe aktualizacje;
• uczenie maszynowe i SI – modele klasyfikujące, wykrywanie anomalii i głębokie sieci uczące się subtelnych cech nowych wariantów.

Najlepsze implementacje w testach przekraczają 99 proc. skuteczności, choć zależą od jakości danych uczących i są podatne na ataki adversarialne oraz problemy wyjaśnialności.

Zwalczanie ataków phishingowych

Phishing to wyzwanie wyjątkowe, bo uderza przede wszystkim w psychologię człowieka, a nie luki techniczne. Skuteczna obrona wymaga kombinacji filtrów technicznych, protokołów uwierzytelnienia nadawcy, analizy behawioralnej i szkolenia użytkowników.

Warstwowa strategia obrony przed phishingiem obejmuje następujące elementy:

• filtry treści i kontekstu – wykrywanie języka pilności, próśb o dane, niespójnych linków oraz nietypowych wzorców odbiorców;
• reputacja i analiza URL – bazy złośliwych domen, WHOIS, świeżo rejestrowane domeny, śledzenie przekierowań i detonacja w sandboxie;
• SPF, DKIM, DMARC – protokoły uwierzytelniania nadawcy ograniczające spoofing i wspierające raportowanie nadużyć;
• modele ML – detekcja anomalii stylu pisania, czasu wysyłki i semantyki manipulacji (fałszywa pilność, autorytet);
• weryfikacja deepfake – procedury potwierdzania wrażliwych dyspozycji kanałem niezależnym od audio‑wideo;
• szkolenia i symulacje – cykliczne ćwiczenia, mierzenie podatności i ukierunkowana edukacja (szczególnie dla nowych pracowników).

Skuteczność filtrów opartych na treści spadła w obliczu narzędzi SI generujących bezbłędne, kontekstowe wiadomości, dlatego krytyczne jest łączenie kontroli technicznych z procesowymi.

Obrona przed ransomware

Ransomware stało się jednym z najpoważniejszych ryzyk dla organizacji. Współczesne kampanie łączą szybkie szyfrowanie z exfiltracją danych (podwójny szantaż), a industrializacja przez RaaS zwiększyła zarówno skalę, jak i celowość ataków.

Ochrona w czasie rzeczywistym łączy sygnatury (ochrona bazowa), heurystyki (detekcja kodu szyfrującego, kasowania shadow copies, C2), monitorowanie behawioralne (szybkie modyfikacje wielu plików, tworzenie not okupu, ruch lateralny) i modele ML. To pozwala zatrzymać proces szyfrowania w ciągu sekund od jego rozpoczęcia.

Niezależne testy z marca 2025 r. pokazały, że czołowe rozwiązania osiągają 98,07–100 proc. ochrony online wobec świeżych próbek, przy czym większość przekracza 99,9 proc. Różnią się natomiast współczynnikiem fałszywych alarmów (od 3 do 65) i skutecznością offline (47,7–99,0 proc.), co podkreśla wagę analizy chmurowej.

Najważniejsze mechanizmy ograniczania skutków ransomware warto zebrać w jednym miejscu:

• blokowanie behawioralne – detekcja wzorców szyfrowania, iniekcji i kasowania shadow copies;
• honeypoty i pliki‑wabiki – wczesne wykrywanie prób szyfrowania na kontrolowanych zasobach;
• chronione foldery – polityki, które wymagają autoryzacji do modyfikacji wrażliwych lokalizacji;
• rollback – szybki powrót systemu/plików do stanu sprzed ataku;
• segmentacja i zasada najmniejszych uprawnień – ograniczenie ruchu lateralnego i zakresu szkód;
• kopie zapasowe 3‑2‑1 – trzy kopie, dwa typy nośników, jedna offline/poza siedzibą oraz immutable backupy.

Rekomenduje się nie płacić okupu, bo nie ma gwarancji odzyskania danych ani wstrzymania publikacji, a płatności finansują kolejne kampanie.

Wykrywanie i usuwanie trojanów

Trojan ukrywa złośliwą intencję za pozornie użyteczną funkcją, co tworzy inne wyzwania niż w przypadku „jawnego” malware jak ransomware. Wszechstronność i skrytość trojanów wymusza zaawansowane metody detekcji.

Backdoory zdradzają się nietypowymi połączeniami sieciowymi, nasłuchem portów i możliwościami zdalnej kontroli. Trojan bankowy monitoruje interakcje z serwisami finansowymi i przechwytuje dane logowania, często aktywując się tylko na wybranych stronach.

Trojan szpiegujący (spyware) prowadzi tajny nadzór: keyloggery rejestrują naciśnięcia klawiszy, przechwyty ekranu ujawniają dane niewidoczne w logach, a form grabbery wyłapują informacje z formularzy przed ich zaszyfrowaniem. Wykrywanie opiera się na wzorcach exfiltracji, hookach systemowych i ukrytych plikach pośrednich.

Trojan downloader jest wektorem wstępnej infekcji, który pobiera dodatkowe ładunki. Przykładem jest Emotet – modularna platforma pobierająca ransomware, trojany bankowe i narzędzia kradzieży poświadczeń.

Detekcja trojanów silnie opiera się na heurystyce i zachowaniu. Około 80 proc. wykryć bazuje na analizie heurystycznej, co wynika z różnorodności i obfuskacji. Heurystyki statyczne (podejrzane wywołania API, mechanizmy autostartu, komunikacja C2) uzupełnia analiza dynamiczna w sandboxie (tworzenie backdoorów, kradzież poświadczeń, dociąganie ładunków). Modele ML rozpoznają subtelne wzorce, choć pozostają podatne na obejścia adversarialne.

Usuwanie trojanów bywa trudne, bo stosują one liczne mechanizmy persistencji i techniki rootkit do ukrywania obecności. Skuteczne odkażanie wymaga eliminacji wszystkich komponentów infekcji (pliki, wpisy rejestru, biblioteki pomocnicze, konfiguracje sieciowe, dodatkowe ładunki). Polityki ograniczające instalację z nieznanych lokalizacji i whitelisting aplikacji redukują powierzchnię ataku.

Antywirusy nowej generacji i rozwiązania EDR

Ograniczenia tradycyjnych antywirusów skłoniły do rozwoju nowej generacji ochrony endpointów, łączącej uczenie maszynowe, analizę behawioralną, blokowanie exploitów i wywiad o zagrożeniach. Platformy EDR zapewniają rozszerzoną widoczność działań na stacjach, automatyzację reakcji i narzędzia dochodzeniowe do szybszej remediacji. Razem zapewniają szerszą ochronę niż klasyczny AV, choć wymagają dojrzałego zarządzania i kalibracji pod kątem fałszywych alarmów.

Antywirusy nowej generacji odróżniają się od tradycyjnych kilkoma kluczowymi możliwościami. Poniżej zestawienie najważniejszych różnic i przewag:

Kryterium	Tradycyjny AV	NGAV (Next‑Gen AV)	EDR
Metoda detekcji	Sygnatury, podstawowe heurystyki	ML, analiza behawioralna, chmura	Telemetria procesów, zachowanie, korelacja zdarzeń
Pokrycie zagrożeń nieznanych	Niskie	Wysokie	Wysokie (również detekcja lateralnego ruchu)
Zależność od sygnatur	Wysoka	Niska/średnia	Niska
Analiza w chmurze	Ograniczona	Kluczowa	Kluczowa (hurtowa analiza i korelacja)
Reakcja i remediacja	Kwarantanna/usuwanie pliku	Blokowanie zachowań, izolacja plików	Izolacja hosta, kill switch procesów, rollback, skrypty naprawcze
Widoczność i dochodzenia	Niska	Średnia	Wysoka (oś czasu, polowanie na zagrożenia)
Skuteczność offline	Wysoka (sygnatury lokalne)	Średnia (część modeli lokalnie)	Średnia (pełnia mocy w online)
Fałszywe alarmy	Niskie/średnie	Średnie (wymaga kalibracji)	Zmienne (zależne od reguł i telemetrii)
Złożoność zarządzania	Niska	Średnia	Wysoka (procesy, playbooki, integracje)

Dla szybkiej orientacji, najważniejsze możliwości NGAV/EDR można streścić następująco:

• uczenie maszynowe – identyfikacja nowych wariantów podobnych do znanych rodzin mimo modyfikacji powierzchownych;
• monitoring zachowań – wykrywanie intencji (szyfrowanie, exfiltracja, iniekcje) niezależnie od sposobu zapakowania próbki;
• automatyzacja reakcji – izolacja hosta, blokady sieciowe, kill switch procesów i rollback w oparciu o polityki;
• telemetria i dochodzenia – oś czasu zdarzeń, korelacja między hostami, wsparcie polowania na zagrożenia;
• integracja z chmurą – natychmiastowe aktualizacje wywiadu o zagrożeniach i analizy wielosilnikowe.

Dobór między AV, NGAV i EDR powinien wynikać z profilu ryzyka, dojrzałości operacyjnej i budżetu, przy czym najlepsze rezultaty przynosi architektura warstwowa łącząca kilka mechanizmów ochrony.

Więcej: https://topvpn.pl/ranking-antywirusow/

Art. Sponsorowany

Źródło grafiki: Unsplash