AI överdriver utnyttjandet av sårbarheter: Vad händer nu?

AI förändrar hur många företag arbetar. Cirka 97 % av cheferna uppger att de har anlitat agenter under det senaste året, och över hälften (57 %) av deras personal använder dem redan, enligt en studie. Men det bidrar också till att ge en snabbare cyberbrottslighet. CrowdStrike hävdar att AI-aktiverad motståndsaktivitet ökade med 89 % förra året.

I många av dessa fall skapar det inte helt nya riskkategorier. Snarare erbjuder AI hotgrupper kraftfulla sätt att skala och accelerera sina attacker. Nätverksförsvarare blir alltmer överväldigade. Och i takt med att fler av deras motståndare använder agentverktyg kan obalansen förvärras.

Mot denna bakgrund har team för regelefterlevnad, riskhantering och säkerhetsoperationer (SecOps) alla en viktig roll att spela.

Fälla ner fönstret

CrowdStrikes nyligen publicerade rapport om hotjakt för 2026 är lärorik. Den förklarar hur frontlinje-AI hjälper till att minska det historiska fönstret mellan upptäckt och utnyttjande av sårbarheter. Det handlar inte nödvändigtvis om att hitta nya brister, även om AI också kan göra det. Det handlar om att ge hackare möjlighet att dra nytta av de senaste upptäckterna och generera proof-of-concept (PoC)-exploater och attackvägar i snabb och stor skala.

”Genom att kedja aktivitet över identitets-, moln-, SaaS-, endpoint- och perimeterinfrastruktur kan motståndare etablera fotfäste, eskalera privilegier, stjäla data eller lansera störande attacker innan försvarare kan koppla samman signalerna och svara”, konstaterar rapporten.

Resultaten är tydliga. Mellan januari och juni utfördes 88 % av de sårbarhetsutnyttjanden som CrowdStrike observerade och som involverade en offentlig PoC inom 48 timmar efter att PoC:n släpptes. I vissa fall, såsom de kinesiska grupperna Vault Panda och Genesis Panda, lanserades attackerna inom 24 timmar efter offentliggörandet.

Ett relativt litet men växande antal nya sårbarheter finns i AI-servrar och relaterad programvara: ibland hjälper de angripare att utvinna kryptovaluta och skörda känslig konfiguration.
information, eller till och med få tillgång till AI-modeller själva.

CrowdStrike noterar också att AI-modellåtkomsttekniker (varav sårbarhetsutnyttjande är en) stod för 16 % av de totala MITRE ATLAS-tekniker som observerats under de senaste 12 månaderna. Detta visar på verkligheten i dagens hotbild. AI är både en kraftfull teknik som kan användas för attacker och ett mål i sig. Som CrowdStrike säger: ”AI är nu ett verktyg, ett mål och en kraftmultiplikator för motståndare.”

Drunkning i CVE:er

Frågan är om AI också kan vara en kraftmultiplikator för nätverksförsvarare, eftersom saker och ting bara har börjat. Rapporter tyder på att över 48 000 CVE publicerades under 2025, en årlig ökning med 20 %. I juni låg siffran runt 7400 – nästan dubbelt så många som i juni 2025. Förändringstakten kommer bara att öka.

Å ena sidan borde detta vara goda nyheter för nätverksförsvarare, eftersom ju fler säkerhetsuppdateringar som finns tillgängliga, desto fler möjligheter finns det att förbättra IT-systemens motståndskraft. Men patchar är inte bra om det finns så många att nätverksförsvarare inte rimligen kan prioritera, testa och sedan driftsätta dem. Det kan göra deras jobb svårare, åtminstone på kort sikt.

Kartlägga ett svar

För KnowBe4:s CISO-rådgivare Erich Kron bör säkerhetsteam först och främst behöva kontakta oss för att få grunderna rätt.

”Organisationer bör se till att de har en bra process på plats för att snabbt testa patchar eller riskreducerande åtgärder och en plan för att snabbt tillämpa dem”, säger han till IO (tidigare ISMS.online). ”Organisationer bör också se till att de har en korrekt inventering av alla enheter i nätverket, inklusive installerad programvara och versioner, för att snabbt kunna sortera potentiella sårbarheter efter allvarlighetsgrad i förhållande till deras specifika organisation.”

Black Ducks seniora forsknings- och utvecklingschef, Christopher Jess, håller med om att lagerhållning är avgörande, särskilt i en öppen källkodsvärld, och att riskhanteringen måste vara kontinuerlig, med team som fastställer tydliga risktrösklar för att omedelbart utlösa åtgärdande.

”Företag behöver ta bort så mycket manuell latens som möjligt från sårbarhetsdetektering, prioritering och åtgärd”, säger han till IO. ”Det innebär att kontinuerligt upptäcka tillgångar och beroenden, skanna kod och öppen källkod i hela SDLC, automatiskt korrelera ny sårbarhetsinformation mot vad som faktiskt distribueras och prioritera problem utifrån utnyttjandemöjligheter och affärspåverkan snarare än att bara producera allt längre listor över CVE:er.”

Med tanke på den växande klyftan i hastighet och kapacitet mellan angripare och försvarare blir kontinuerlig övervakning ett måste, tillägger Deborah Galea, cybersäkerhetsexpert på Filigran.

”Regelbundna, reaktiva riskgranskningar är inte längre tillräckliga. Organisationer behöver kontinuerlig, proaktiv hotövervakning i realtid som upptäcker exponeringar innan de kan utnyttjas. Fokus bör ligga på verklig risk, inte teoretisk risk: sårbarheter som faktiskt utnyttjas i det fria, och hot som observeras mot organisationer av liknande storlek, bransch och geografisk plats”, säger hon till IO.

”Dela hotinformation i realtid blir också allt viktigare, eftersom det minskar klyftan mellan när en attack först dyker upp i fritt tillstånd och när försvaret kan reagera, vilket gör det möjligt för organisationer att agera på risker som uppstår hos deras leverantörer, konkurrenter eller branscher innan dessa risker når dem.”

Efterlevnad spelar sin roll

Det finns en viktig roll i allt detta för både efterlevnads- och säkerhetsteam, menar Oliver Simonnet, ledande cybersäkerhetsforskare på CultureAI.

”Efterlevnads- och styrningsfunktioner bör prioritera att bedöma om policyer och rutiner faktiskt följs för att minska effekterna av intern AI-användning och extern exponering”, förklarar han för IO.

”Riskhanteringen kommer att behöva öka sin förmåga att bedöma, upptäcka och lösa säkerhetsproblem, oavsett om de är AI-relaterade eller traditionella, för att maximera verksamhetens tekniska motståndskraft. Leverantörernas tillsynsrutiner bör också rutinmässigt granska leverantörernas avtal, praxis och villkor för att säkerställa att deras data och allmänna riskexponering förblir känd och förstådd.”

Regelefterlevnad kan också bidra till att säkerställa tydlig ansvarsskyldighet, tredjepartstillsyn och mätbara implementerings- och testplaner, tillägger Simonnet. ”Om organisationer utvecklar och testar verktyg med integrerad AI-teknik internt bör de behandlas som privilegierad högriskinfrastruktur, med stark synlighet, loggning, patchning, åtkomstkontroller och inneslutningsfunktioner”, säger han.

Kanske framför allt får IT-chefer inte låta detta hamna på agendan. AI är här för att stanna och dess inverkan på sårbarhetsforskning och utnyttjande är obestridd. Volymerna av CVE exploderar. Modeller med öppen källkod blir kraftfullare med varje ny release. Som Simonnet menar: ”organisationer bör försöka ligga steget före nu, snarare än att betrakta risken med AI som något att lösa senare.”