Můžeme si říkat, že vlastně o nic nejde. Vždyť jen výzkumníci tvrdí, že vyvinuli „červa“ poháněného open source (volně dostupnou) AI, který využívá známé zranitelnosti a přizpůsobuje útoky pro každý počítač.
Jenže to hlavní, co se k tomu dá dodat, je, že se to dalo čekat a přijdou ještě horší věci. A také to, že když na to přišli výzkumníci, tedy ti hodní, tak už na to také určitě přišli ti špatní. Tedy ti, kteří budou chtít škodit.
AI tady mění starý typ hrozby v něco pružnějšího. Ne v nezastavitelný kybernetický organismus, ale v útok, který může spojit masové šíření červa s přizpůsobivostí lidského hackera.
Co je počítačový červ? |
Co přesně se stalo
Tým kolem Nicolase Papernota z University of Toronto, Vector Institute, University of Cambridge a ServiceNow publikoval 2. června 2026 preprint AI Agents Enable Adaptive Computer Worms.
Ne, že by poskytli kompletní a přesný návod a postup, část technických detailů záměrně vynechali a uvádí, že práce je stále v akademickém recenzním řízení. Ale i tak je to dostatečné k tomu, aby to začalo zajímat další zájemce o využití.
V laboratorní izolované síti vytvořili 33 virtuálních strojů, mix Linuxu, Windows serverů a zařízení typu IoT (internet věcí), obsahujících běžné chyby a špatná nastavení. Simulovali tedy „běžné“ prostředí a zároveň dali AI červům možnost je objevit a zneužít.
Což se nakonec stalo. Červ v průměru identifikoval tři desítky zranitelností a využil je k hacknutí více než dvou desítek strojů. Včetně toho, že se množil, v průměru na dvacet dalších strojů. Ve finále tak úspěšně ovládl skoro tři čtvrtiny sítě.
Česko chce svůj Telegram. Ale nejde o potřebu mít vlastní spotřebitelskou chatovací aplikaci |
Podstatné je i to, že běžel na veřejně dostupném modelu s otevřenými váhami z roku 2025, který se vešel na jednu GPU Nvidia A100 s 80 GB paměti. Což není sice něco, co má běžný člověk doma či v práci, ale je to relativně dostupný hardware (GPU = grafická karta, hardware, na kterém AI dělá všechny výpočty).
Ve volně dostupném modelu nebyly žádné pojistky a omezení, které u komerčně poskytovaných AI (jako je například ChatGPT, Claude, Gemini, Grok atd.) zabraňují využití pro hacking a škodlivou činnost.
Proč je to jiné než WannaCry nebo NotPetya
Klasický červ měl pevně napsaný arzenál. WannaCry a NotPetya se šířily velmi rychle, ale opíraly se o konkrétní, předem známé chyby či zranitelnosti. Když se opravila daná chyba nebo se zastavil konkrétní vektor, šíření se dalo omezit.
Autoři nové studie tvrdí, že AI červ tento model mění. Zranitelnost není jediný pevný klíč, ale jen jedna z možností, kterou si agent zkusí vybrat podle toho, co před sebou vidí.
Chystá se Google zničit otevřenost Androidu? Co to pro vás bude znamenat |
Nebezpečí tady není v jedné magické AI, ale v propojení AI, automatizačních nástrojů a samostatného rozhodování.
Kde je háček
Celé to je laboratorní demonstrace, navíc v síti, kde měl každý cíl alespoň jednu zranitelnost a kde nebyl nasazen aktivní nástroj, který cíle chrání (tedy alespoň něco jako antivirové řešení).
Červ ani nebyl vybaven funkcemi pro skrytí, šifrování komunikace, mazání stop, polymorfní kód nebo cílené obcházení obrany. V případě ostrého útočného červa by právě tato výbava zásadně ztěžovala odhalení.
Ukázalo se i to, že červ byl extrémně pomalý. Trvalo mu dny, než dosáhl poloviny sítě a vyžadovalo to stovky dotazů AI modelu. Což je dáno tím, že to byl červ, který nejde po předem jasné zranitelnosti. Místo toho zranitelnosti hledá, zkoumá, kombinuje a poté zneužívá.
Používají to tedy už „ti špatní“?
Veřejně doložený případ přesně takového samostatně se šířícího AI červa v reálném provozu zatím známý není. Ale už existují silné důkazy, že útočníci používají AI v kyberoperacích na mnohem víc než jen na psaní phishingových e-mailů.
Proč je VPN více a více trnem v oku. Nově pod drobnohledem Evropské unie |
Anthropic v listopadu 2025 popsal kampaň, kterou přisoudil čínskému státnímu aktérovi a v níž Claude Code vykonával 80 až 90 procent taktických operací, včetně průzkumu, hledání zranitelností, tvorby exploitů, sběru přihlašovacích údajů, pohybu v sítích a analýzy dat. Lidé zasahovali jen v několika klíčových rozhodovacích bodech.
Microsoft v březnu 2026 popsal podobný trend střízlivěji. Útočníci používají AI hlavně ke zrychlení práce, snížení technické náročnosti, lepší sociální manipulaci, vývoji malwaru a k experimentům s agentními postupy.
Uvážíme-li to, že útočníci a autoři malwaru jsou hodně pokročilí, tak skutečný stav bude někde mezi tím, co objevil Anthropic, a tím, co uvádí Microsoft.
Dá se tomu bránit?
Dá, a kupodivu, některé z cest jsou ty, které platí už dlouho. Ale také jsou dlouhodobě zanedbávané. Rychlé záplatování (aktualizace), správa zranitelností, inventář zařízení, silná hesla, vícefaktorové ověřování a vypnutí zbytečných služeb.
V pokročilejší podobě je nutné řešit architektury sítí, tak aby omezovaly pohyb červů uvnitř. Ale i zde jsou to roky známé nástroje, zero trust a mikrosegmentace.
Devět z deseti odpovědí správně. Přesto může AI přehled Googlu chybovat ve velkém |
Ve firemním prostředí zejména pak detekce chování, tedy toho, co se v sítích děje. Prototyp červa byl rozpoznatelný, měl neobvyklé chování. A bude to určitě znamenat, že tyto bezpečnostní firemní nástroje se budou muset naučit nové věci pro lepší obranu.
Součástí obrany ale musí být i bezpečnost samotných AI nástrojů. Patří sem i množící se útoky na AI supply chain (dodavatelské řetězce), škodlivé balíčky pro agentní ekosystémy a kompromitované komponenty. To se promítne do firemního využití AI, kde se nově objevuje nutnost správně vymezovat „hřiště“ pro AI nástroje či agenty.
Nutno dodat, že AI bude fungovat i na straně obránců. Bude pomáhat se SOC automatizací, detekcí hrozeb, vyhodnocováním zranitelností, incident response a automatickou opravou chyb. Koneckonců, nedávno oznámený nástroj Claude Mythos je toho nejlepším příkladem.
Jaký bude vývoj
Krátkodobě dojde spíše k nárůstu AI asistovaných útoků než k okamžitému nástupu plně autonomních červů. Útočníci budou používat AI na průzkum, třídění cílů, tvorbu útoků, obcházení detekce, překlady, phishing a rychlou adaptaci na čerstvě zveřejněné zranitelnosti.
Jak nenaletět kryptoměnovým podvodníkům. A co dělat, pokud už naletíte |
Výzkum z Toronta ale ukazuje, že menší model s dobrými nástroji, pamětí, fázemi práce a zpětnou vazbou může být nebezpečnější, než se doposud zdálo.
Dlouhodobě se bude zkracovat čas mezi zveřejněním zranitelnosti a jejím praktickým zneužitím. Pokud dnes organizace záplatuje v řádu týdnů, AI agenti mohou tento interval učinit neúnosným. Červ schopný jednat podle veřejných oznámení během dnů může předběhnout schopnost většiny organizací opravovat systémy.
Pro běžné uživatele to neznamená, že se zítra budou muset bránit „chytrému viru“ osobně. Riziko je spíš nepřímé. Domácí router, starý notebook, chytrá kamera nebo špatně zabezpečené úložiště se mohou stát jen přestupní stanicí k většímu útoku. AI červ nepotřebuje, aby každý člověk udělal velkou chybu. Stačí mu mnoho malých zanedbání. A těch bude u běžných uživatelů dlouhodobě dostatek.
