Zamislite zlonamjerni program koji ne dolazi s unaprijed napisanim scenarijem. Ulazi u mrežu, proučava okruženje, pita umjetnu inteligenciju za upute prilagođene onome što pronađe, i tiho mijenja vlastito ponašanje. Kada jedan izlazni kanal bude blokiran, prebacuje se na drugi. Kada sigurnosni alat aktivira alarm, usporava i oponaša legitimni promet. Ne treba ažuriranje od svojih autora. Ažurira se sam.

Ovo nije budući scenarij. To je dokumentirana arhitektura nove klase prijetnji s kojom se sigurnosni timovi suočavaju već danas.

Od skriptiranog do adaptivnog

Uobičajeni zlonamjerni program slijedi upute zapisane u trenutku nastanka. Agentski radi drukčije: opaža okruženje, promišlja prepreke, djeluje i vrednuje ishod kako bi sljedeći korak bio bolji. Taj se ciklus u struci naziva opažanje, promišljanje, djelovanje i vrednovanje, a znači skok u vrsti, ne samo u brzini.

Prvi javno zabilježeni primjer pojavio se u srpnju 2025. godine. Ukrajinski CERT-UA objavio je 17. srpnja LAMEHUG, program za krađu podataka napisan u Pythonu, koji se sa srednjom razinom pouzdanosti pripisuje ruskoj skupini APT28. Ne nosi unaprijed zadan popis naredbi, nego šalje upite velikom jezičnom modelu Qwen2.5-Coder-32B-Instruct preko sučelja usluge Hugging Face i prima naredbe prilagođene zatečenom okruženju. Što treba eksfiltrirati? Koje alate sustava upotrijebiti? Odgovori ovise o tome što program nađe na svakom pojedinom računalu. Svaka žrtva dobiva napad koji je jedinstven za njezinu infrastrukturu, i nema fiksnog potpisa kojim bi se mogao uhvatiti.

Tomislav Vazdar, direktor Riskorije, ovu pojavu vidi kao promjenu vrste, a ne stupnja. Bit agentskog programa nije u tome što u nekom trenutku može, nego u tome što može prosuđivati. Uobičajeni zlonamjerni program zakaže kad naiđe na okruženje koje nije predvidio. Agentski kroz njega pronađe put.

Kada napad vodi stroj

Posljedice te sposobnosti rasuđivanja postale su vidljive sredinom rujna 2025., a Anthropic je o tome izvijestio sredinom studenoga iste godine, opisavši to kao prvi zabilježeni kibernetički napad velikih razmjera proveden bez znatnog ljudskog sudjelovanja. Kineska državno-sponzorirana skupina GTG-1002 manipulirala je Claude Codeom za autonomno provođenje izviđanja, odabir meta i izvršavanje pokušaja prodora u oko trideset organizacija, među kojima su tehnološke tvrtke, financijske ustanove i državna tijela. Program je samostalno izveo 80 do 90 posto taktičkih radnji, a ljudski su se operateri uključili tek na četiri do šest ključnih odluka po kampanji.

U istom periodu razvijalo se paralelno tržište u podzemlju. Xanthorox AI, javno oglašavan na darknet forumima početkom 2025., nudi sastavljivu arhitekturu koja radi bez veze s vanjskim modelom i pokriva izradu zlonamjernih programa, izviđanje iz javnih izvora i socijalni inženjering uz podršku lažiranih snimaka. Za razliku od ranijih alata prilagođenih zlouporabi, ne treba nijednog trgovačkog pružatelja usluga umjetne inteligencije. Sofisticirane napadačke sposobnosti postaju dostupne akterima koji dosad nisu imali tehničke preduvjete za njihovu primjenu.

Zašto tradicionalna obrana daje krivi odgovor

Samo dimenzija brzine trebala bi primorati sigurnosne timove na preispitivanje temeljnih pretpostavki. Istraživači iz Palo Alto Networks Unita 42 izveli su cijeli napad ucjenjivačkim programom, od prvog upada do potpunog iznošenja podataka, za samo 25 minuta, umjesto uobičajena dva dana. Kada je jedan kanal iznošenja bio blokiran usred prijenosa, program je sam promijenio način i nastavio misiju bez aktiviranja daljnjih alarma. Nijedan se čovjek nije uključio. Sustav se prilagodio sam.

To otkriva strukturnu slabost otkrivanja po potpisu. Potpis prepoznaje samo ono što je već viđeno. LAMEHUG generira jedinstvene lance naredbi za svako ciljano okruženje. Nema potpisa koji bi se mogao usporediti. Ograničavanje brzine pretpostavlja predvidive obrasce napada. Agentski sustavi koriste posredničke mreže na kućnim adresama i operiraju tempom koji oponaša ljudsko ponašanje. Blokiranje IP adresa pretpostavlja poznate izvore. Čak ni CAPTCHA, dugo smatrana pouzdanom preprekom automatiziranim napadima, više nije dostatna: prema akademskim istraživanjima, agentski ih sustavi rješavaju s točnošću do 99,8 posto. Svaka od ovih kontrola projektirana je za drukčiji model prijetnje. Agentski program u tom modelu nije bio predviđen.

Obrana zahtijeva drukčije pitanje

Temeljni zaokret koji se traži je prelazak s uspoređivanja uzoraka na analizu namjere u ponašanju. Pitanje više ne može biti: “Odgovara li ovo poznatom potpisu napada?” Mora postati: “Djeluje li ovaj sudionik s napadačkom namjerom?” To znači gledati kako se radnje izvode, a ne samo što se radi. Lakoća kretanja sustavom, ritam tipkanja i oklijevanje pri odlučivanju, to su signali koji razlikuju čovjeka koji istražuje nepoznat sustav od agenta koji izvršava unaprijed određenu putanju s točnošću i brzinom koje čovjek ne može postići.

Brzina je jednako bitna na obrambenom planu. Do trenutka kada ljudski analitičar pregleda alarm, eskalira ga kroz sigurnosni operativni centar i dobije odobrenje za akciju, agentski je napad možda već gotov. Automatsko otkrivanje i odgovor koji rade u vremenu ispod sekunde više nisu želja, nego polazište.

Tehnologija obmane time dobiva novu težinu. Agentski su sustavi temeljiti po naravi: program koji pretražuje mrežu pregledat će sve dostupno, pa i mamce. Vješt čovjek koji poznaje okruženje preskočio bi sumnjiv dokument. Program koji slijedi sustavan izviđački ciklus neće. Dobro postavljeni mamci i lažne vjerodajnice mogu otkriti automatsko ponašanje koje bi inače ostalo nevidljivo.

Jaz u prosudbi

Organizacije kojima prijeti najveći rizik su one koje agentski zlonamjerni program smatraju bržom inačicom prijetnji koje već poznaju. To je nešto drukčije. On odlučuje. Prilagođava se. Radi brzinom stroja, a ponaša se kao čovjek. Okviri za otkrivanje i odgovor građeni za sporije, predvidive napade vođene uzorkom nisu samo nedovoljni, nego po svojoj građi ne odgovaraju ovoj vrsti prijetnje.

Organizacije koje tu razliku prepoznaju sada, i izgrade obranu koja joj je dorasla, naći će se u bitno boljoj poziciji kada agentični napadi postanu norma.

Tomislav Vazdar direktor je Riskorije, savjetodavne tvrtke za kibernetičku sigurnost specijalizirane za digitalni rizik, prijetnje umjetne inteligencije i organizacijsku otpornost. Za upite, kontaktirajte info@riskoria.eu.