AI maakt cyberaanvallen sneller en grootschaliger, maar phishing, malware en kwetsbaarheden blijven de kerntechnieken.
Kunstmatige intelligentie (AI) helpt cybercriminelen om hun aanvallen sneller en op grotere schaal uit te voeren, zonder dat de kernmethoden van de aanvallen wezenlijk veranderen. Phishing, malware en het misbruiken van kwetsbaarheden blijven de belangrijkste technieken, ondanks dat AI het eenvoudiger en goedkoper maakt voor ook minder ervaren aanvallers om operaties op te zetten.
Volgens Ronald Lewis, directeur cybersecurity governance bij Black Duck, volgen aanvallers nog steeds de traditionele stappen: het identificeren van doelen, verkennen, een voet aan de grond krijgen, laterale bewegingen maken, het bereiken van hun doel, sporen wissen en doorgaan naar het volgende doelwit. Wat AI verandert, is de snelheid en het volume waarmee deze stappen worden uitgevoerd. Een voorbeeld hiervan is de GTG-1002 campagne uit september 2025, waarbij Chinese staatgesponsorde actoren AI misbruikten om cyber-spionage te ondersteunen. De campagne gebruikte AI voor verkenning, het ontdekken en misbruiken van kwetsbaarheden, laterale bewegingen, het verzamelen van inloggegevens, data-analyse en exfiltratie, maar de basis bleef traditionele aanvalstechnieken.
Een ander voorbeeld is de ransomwarecampagne JadePuffer uit juli 2026, waarin een door een groot taalmodel (LLM) aangestuurde agent het grootste deel van de inbraakketen automatiseerde. De aanvallen begonnen met het misbruiken van CVE-2025-3248, een kwetsbaarheid in Langflow, een open-source framework voor LLM-applicaties. Kwetsbare Langflow-instanties werden leeggehaald voor cloud-credentials, API-sleutels en andere geheimen, waarna laterale bewegingen, privilege-escalatie en uiteindelijk destructieve database-encryptie volgden. Deze campagne toont aan hoe AI conventionele aanvalsmethoden kan automatiseren, maar benadrukt ook de kwetsbaarheid van software die AI-aanvallers een groot voordeel geeft.
AI-tools kunnen sneller dan verdedigers exploiteerbare fouten in open-source code opsporen, wat een groot probleem is voor organisaties met technische schulden. Hierdoor nemen softwarefouten toe als oorzaak van datalekken. Daarnaast stelt AI aanvallers in staat om sneller te falen of te slagen, wat leidt tot een toename in snelheid, schaal en operationele capaciteit. Darren Meyer van Checkmarx stelt dat aanvallers dezelfde voordelen in ontwikkelsnelheid en operaties behalen als andere gebruikers van AI.
Lewis van Black Duck ziet dat AI het bereik van aanvallers vergroot en meer experimenten mogelijk maakt. Hierdoor kunnen aanvallers meer kansen onderzoeken en sneller naar nieuwe doelen overstappen dan menselijke teams. Dit verkort de detectietijd, die traditioneel weken tot maanden kon duren, en vermindert de tijd die verdedigers hebben om aanvallen te ontdekken. Crystal Morin van Sysdig merkt op dat AI-ondersteunde aanvallers minder lang blijven zitten en sneller toeslaan.
Door gebruik te maken van agentic AI kunnen aanvallers ook beschikken over diepere domeinkennis, zoals databasebeheer en CI/CD-pijplijnen, in tegenstelling tot menselijke teams die vaak gespecialiseerd zijn in aparte disciplines zoals webapplicatiebeveiliging of malwareontwikkeling.
