AI a nové hrozby

Jak umělá inteligence mění kybernetické hrozby

V letech 2025–2026 se výrazně ukázalo, jak AI zvyšuje rychlost a přesvědčivost kybernetických útoků. Pokročilé AI systémy dokáží automaticky nacházet zranitelnosti v softwaru, generovat přesvědčivé phishingové e-maily a napodobovat hlasy i obličeje skutečných lidí. ^[1][4] Pro malé obce to znamená, že některé útoky jsou dnes dostupnější širšímu okruhu útočníků a jejich příprava je rychlejší než dříve. Že nejde o okrajový jev, ukazují americká čísla: Centrum pro oznamování internetové kriminality FBI (IC3) ve výroční zprávě za rok 2025 poprvé vyčlenilo samostatnou kategorii podvodů s využitím AI – 22 364 oznámení a škody kolem 893 milionů dolarů; celkové škody z internetové kriminality poprvé přesáhly 20 miliard dolarů. ^[2]

Stejný signál přichází i z Česka. Ve zprávě o stavu kybernetické bezpečnosti za rok 2025 uvádí NÚKIB, že oslovené organizace nejčastěji upozorňovaly právě na vyšší sofistikovanost phishingových útoků a jejich variant – včetně možného zapojení nástrojů umělé inteligence při jejich tvorbě. Phishing přitom zůstává nejrozšířenější hrozbou: setkalo se s ním 90 % respondentů. ^[20]

Jak daleko to může zajít, ukazuje případ z léta 2025, který popsala společnost Anthropic ve zprávě o zneužívání svých modelů. Útočník podle ní použil kódovacího AI asistenta k tomu, aby za něj odvedl prakticky celý útok: vyhledal zranitelné organizace, pronikl dovnitř, vybral, která data se vyplatí ukrást, z ukradených finančních podkladů odhadl, kolik si za ně říct, a sepsal vyděračské dopisy na míru. Zasaženo bylo nejméně 17 organizací, mezi nimi zdravotnická zařízení, záchranné složky a instituce veřejné správy; požadované výkupné se v některých případech vyšplhalo přes 500 tisíc dolarů. ^[21][22] Popis vychází z vlastního šetření poskytovatele modelu a nezávislé potvrzení k dispozici není; podstatné pro úřad ale je, že se útok nezastavil u zašifrování dat, ale skončil vyhrožováním jejich zveřejněním.

Phishing generovaný AI

Klasický phishing – podvodné e-maily s pravopisnými chybami a podezřelými odkazy – byl relativně snadno rozpoznatelný. Phishing generovaný AI je jiný: je gramaticky bezchybný, personalizovaný a kontextově relevantní. Útočníci mohou AI předložit veřejně dostupné dokumenty obcí (územní plány, stavební předpisy, zápisy z jednání zastupitelstva) jako předlohu a nechat ji vygenerovat e-maily, které vypadají jako legitimní komunikace.

Míra prokliku u phishingu generovaného AI

54 %

personalizované e-maily plně vytvořené AI; u běžného hromadného phishingu 12 % – Heiding et al., 2024 [10]

Útočníci generují falešné faktury s úředními razítky, napodobují e-maily od krajského úřadu nebo ministerstev a odkazují na skutečné právní předpisy. Zaměstnanec obce dostane e-mail „od kraje“ s přílohou „aktualizace metodického pokynu“ – ve skutečnosti je příloha malware.

Jak rozpoznat phishing (i phishing generovaný AI)

NÚKIB doporučuje zaměřit se především na odkazy v e-mailech. Najeďte myší na odkaz bez kliknutí – ve většině desktopových prohlížečů (Chrome, Firefox, Edge) se cílová adresa zobrazí ve stavovém řádku vlevo dole. Na mobilu tento trik nefunguje – tam odkaz nejprve podržte delším stiskem a zkontrolujte náhled. Útočníci používají typosquatting: „rnicrosoft“ místo „microsoft“, velké „I“ místo malého „l“ (vypadají stejně), „Iekarna“ místo „lekarna“ (v doménách se diakritika typicky nepoužívá, takže záměna funguje). ^[3] Používají také zkracovače URL, které skryjí skutečný cíl.

Vishing – telefonní phishing

Vishing je phishing po telefonu. Útočník se vydává za IT podporu, banku nebo jinou důvěryhodnou instituci a požaduje přihlašovací údaje nebo převod peněz. ^[3] AI dnes umožňuje vytvářet velmi přesvědčivé napodobeniny hlasu konkrétního člověka. ^[4] Veřejně dostupné nahrávky – záznamy z jednání zastupitelstva, rozhovory pro média – mohou útočníkům takovou práci výrazně usnadnit.

Jak velké jsou dnes škody: Policie ČR v květnu 2026 uvedla, že online podvody tvoří už tři čtvrtiny veškeré kyberkriminality a že v březnu 2026 jejich počet meziročně stoupl o více než 37 %. Nejrychleji rostoucí formou útoku jsou přitom právě telefonáty, při nichž se pachatel vydává za pracovníka banky nebo za policistu – průměrná škoda u nich dosahuje 744 000 Kč a v 80 % případů je obětí žena. ^[18] Že za tím stojí organizovaný byznys, ukázala operace Bridge: v červenci 2026 zasáhla česká policie společně s tureckou proti podvodnému call centru v Istanbulu, které mělo od začátku roku 2026 na svědomí nejméně 1 173 poškozených v Česku a škodu přes 553 milionů Kč. Call centrum bylo řízené jako firma – mělo personalisty, školitele, techniky i připravené scénáře hovorů. ^[19] Od července 2026 navíc Ministerstvo vnitra společně s Policií ČR upozorňuje obce a jejich organizace, že stejný scénář míří i na veřejné peníze: terčem jsou účetní a vedoucí pracovníci s dispozičním právem k účtům úřadu, škol a dalších příspěvkových organizací a útočníci si důvěryhodnost dodávají deepfake videohovorem přes WhatsApp nebo Signal. ^[23]

Jak se bránit: ptejte se na informace, které by volající měl znát, pokud je legitimní. Volá-li banka – zeptejte se „Jaký je zůstatek na mém účtu?“ Volá-li „IT podpora“ – „Kdo konkrétně u nás tohle řeší?“ Podezřelé hovory hlaste IT správci nebo osobě pověřené kybernetickou bezpečností – pravděpodobně nejste jediným cílem.

Varovné signály jsou pokaždé stejné: strach („váš účet je napaden“, „někdo si na vás bere úvěr“), izolace („nikomu nic neříkejte“) a časový tlak – a pak požadavek převést peníze na údajně „bezpečný účet“, vybrat hotovost a předat ji kurýrovi, sjednat úvěr nebo nainstalovat aplikaci pro vzdálený přístup či sdílet obrazovku. Žádný „bezpečný účet“ neexistuje. Hovory přitom trvají klidně i dvanáct hodin a střídá se v nich několik lidí, aby oběť neměla čas si cokoli ověřit. ^[18]

Smishing – SMS phishing

Podvodné SMS zprávy se vydávají za legitimní instituce a obsahují odkaz na falešnou stránku, kde mají vylákat údaje ke kartě, přihlašovací údaje nebo nainstalovat malware. Vytvářejí časový tlak: naléhavou výzvu k vyzvednutí zásilky nebo ke „kontrole podezřelé platby“. ^[3] Před falešnými SMS a e-maily „o příspěvku na bydlení“ opakovaně varuje MPSV. ^[13]

Pozor na přechodné situace: když se mění oficiální adresa služby – například datové schránky se od 25. června 2026 přesunuly ze staré adresy mojedatovaschranka.cz na doménu datovka.gov.cz a od 27. srpna 2026 se stará adresa začne automaticky přesměrovávat na novou – útočníci umí rychle rozeslat falešné „upozornění na změnu“ s odkazem na podvrženou stránku. Přihlašovací údaje se při takové změně nemění a úřady je nikdy nechtějí e-mailem; do datové schránky vstupujte přes záložku v prohlížeči nebo ručně napsanou adresu, ne přes odkaz ve zprávě. ^[9]

Sociální sítě: veřejný profil obce jako materiál pro útok

Profil obce na sociální síti je veřejná vitrína – a útočník ji čte pozorněji než občané. NÚKIB upozorňuje především na „odcizení identity“: útočník si z veřejně dostupných informací vytvoří kopii profilu obce, starosty nebo úřadu a z ní oslovuje občany, zastupitele i zaměstnance. Získává tak další informace, šíří škodlivé odkazy nebo dezinformace – a používá k tomu důvěru, kterou si vybudoval někdo jiný. Druhé riziko je méně nápadné: z toho, co obec sama zveřejní, si útočník sestaví slovník pro hádání hesel (slovníkový útok) i odpovědi na „bezpečnostní otázky“. ^[3]

Praktický dopad: než něco zveřejníte, zeptejte se „co by z toho mohl použít útočník?“ Fotka z kanceláře zachytí nástěnku s poznámkami nebo jmenovku dodavatele, fotka ze zasedací místnosti rozložení techniky, zápis z jednání jméno a e-mail účetní. Zveřejněný obsah považujte za trvale veřejný – smazání příspěvku nezruší jeho kopie. A „bezpečnostní otázky“ (jméno psa, rodné příjmení matky) jako náhradu hesla nepoužívejte vůbec: odpovědi na ně bývají dohledatelné právě na sítích a útočníci je cíleně sbírají podvodnými anketami a soutěžemi. ^[3]

Deepfaky – falešné hlasy a videa

Deepfake technologie dokáže napodobit hlas i obraz konkrétní osoby. Podle NÚKIB patří mezi příklady zneužití personalizované phishingové e-maily bez jazykových chyb, falešné dokumenty a smlouvy, klonování hlasu konkrétní osoby (např. bankéře) pro podvodné telefonáty, automatizovaná komunikace s potenciálními oběťmi ve velkém měřítku, realistická falešná videa/fotografie známých osob. ^[4]

Podíl deepfaků na zjištěných pokusech o podvod

6,5 %

před třemi lety 0,1 % – Signicat, únor 2025 [14]

Že nejde o teorii, ukázala operace Bridge: mezi věcmi zajištěnými v istanbulském call centru byla i zařízení pro vytváření deepfake videí v reálném čase a přibližně 200 padělaných služebních průkazů. ^[19] Podvodník tak dnes může „přijít“ na videohovor s cizí tváří a s průkazem v ruce – obraz ani průkaz na obrazovce už nejsou důkazem totožnosti.

Rizika AI nástrojů na pracovišti

Vedle útoků zvenčí přináší AI i rizika při interním používání. Zaměstnanci obcí stále častěji využívají AI nástroje k práci s dokumenty – ne vždy ale bezpečně.

NÚKIB mezi rizika AI na pracovišti řadí mimo jiné tři, která se úřadu týkají nejvíc: (1) Osobní údaje a citlivé informace vložené do AI se mohou stát součástí trénovacích dat nebo mohou uniknout (tzv. únik dat – model nechtěně „vyzradí“ vaše data jinému uživateli). (2) AI poskytuje odpovědi, které mohou být nepřesné nebo zcela vymyšlené – nelze je přijímat bez ověření. (3) Nadměrná závislost na AI oslabuje schopnost kritického myšlení a rozpoznání podvodu (tzv. cognitive offloading – přenechání úsudku stroji). ^[4]

AI nástroj je z pohledu bezpečnosti obyčejný dodavatel: platí u něj stejné otázky jako u každého jiného dodavatele (kapitola 6) – kde data fyzicky leží, kdo se k nim může dostat a co se s nimi stane po ukončení spolupráce – a navíc otázka, zda do nástroje vůbec smíte vkládat osobní údaje občanů. Bezplatné veřejné chatboty typicky vložený text využívají dál; pro práci s údaji občanů používejte jen nástroje, které obec schválila a u nichž víte, kde data končí.

Že „kde data končí“ není akademická otázka, ukázal NÚKIB v červenci 2025: vydal varování před produkty společnosti DeepSeek – aplikacemi, weby, webovými službami i programovým rozhraním – na zařízeních, která přistupují k regulovaným systémům. Důvodem není kvalita modelu, ale nakládání s daty a to, že firma zcela podléhá čínskému právnímu a politickému prostředí; hrozbu úřad hodnotí na úrovni Vysoká. Varování se přitom výslovně nevztahuje na open-source modely s veřejně dostupným zdrojovým kódem provozované lokálně, bez možnosti komunikovat se servery výrobce. Rozhoduje tedy, kam data odcházejí – ne odkud model pochází. ^[24]

Pro obec v režimu nižších povinností z varování přímá povinnost neplyne (proč, vysvětluje kapitola 2), jako vodítko při výběru AI nástroje ale poslouží dobře. Praktické pravidlo: než nějaký AI nástroj pustíte k pracovním dokumentům, zjistěte, ve které zemi jeho provozovatel sídlí, kam se odesílají vaše vstupy a zda existuje varianta běžící lokálně u vás.

Útoky mířené na samotné AI nástroje

Vedle útoků vedených pomocí AI a rizik při vlastním používání existuje ještě třetí skupina: útoky mířené přímo na AI nástroj, který používáte vy. NÚKIB k nim řadí pět typů: ^[4]

• Podvodné pokyny pro AI (jailbreaking). Útočník zformuluje zadání tak, aby AI obešla vlastní bezpečnostní pravidla a udělala něco, co dělat nemá – třeba vytvořila zakázaný obsah.
• Zneužití propojení AI s dalšími systémy. Je-li AI napojená na e-mail, cloudové úložiště nebo interní aplikaci úřadu, může útočník její chybu využít k přístupu do těchto služeb nebo k provedení akce vaším jménem. Prakticky: pošle e-mail se skrytým pokynem a AI, která poštu zpracovává, ho vykoná – aniž by o tom uživatel věděl.
• Odhalení interních pokynů AI. Při nevhodném používání nebo cíleném útoku může AI prozradit, jak je nastavená a jaká má vnitřní pravidla; útočníkovi to usnadní další kroky.
• Ovlivnění chování AI falešnými daty. Útočník podstrčí nepravdivé nebo škodlivé informace do dat, ze kterých se AI učí nebo která používá, aby začala odpovídat chybně či zavádějícím způsobem.
• Zneužití AI na napadeném zařízení. Pokud je počítač zasažený škodlivým kódem, může útočník přes místně nainstalované AI nástroje hledat hesla a přístupové údaje.

Automatické hledání zranitelností

Nejnovější AI modely (2025–2026) dokáží automaticky nacházet dosud neznámé zranitelnosti v běžně používaném softwaru. Společnost Anthropic v dubnu 2026 oznámila, že její model Claude Mythos Preview našel tisíce zranitelností ve velkých operačních systémech a prohlížečích. ^[1] Současně spustila iniciativu Project Glasswing, která dává přístup k modelu jen omezenému okruhu obránců (Amazon Web Services, Apple, Microsoft, Google, Cisco, Linux Foundation a další). ^[15] V červnu 2026 na tento model navázala veřejně dostupná verze Claude Fable 5 (s bezpečnostními pojistkami) a přísně omezená verze Claude Mythos 5 (jen pro prověřené organizace). ^[16] Okruh organizací zapojených do Project Glasswing se ve stejné době rozšířil z původních zhruba 50 o dalších přibližně 150. ^[6] Testy firmy AISLE, která v oboru AI bezpečnosti sama podniká, navíc ukázaly, že srovnatelné výsledky dokážou přinést i výrazně levnější a volně dostupné modely – nejde tedy o schopnost jediné firmy, ale o obecný a rychle se šířící trend. ^[7] Klíčový problém: rychlost, s jakou AI nachází zranitelnosti, dramaticky převyšuje rychlost záplatování.

Stejné schopnosti ale slouží i obráncům – Project Glasswing dává přístup k modelu právě proto, aby výrobci softwaru opravili chyby dřív než útočníci. Už v červenci 2025 odhalil AI agent Big Sleep od Googlu zranitelnost v rozšířené databázové knihovně SQLite (CVE-2025-6965), o které už věděli útočníci – a našel ji dřív, než ji stihli zneužít. ^[8]

Baiting – fyzické útoky přes USB

Útočníci nechávají na chodbách a v jednacích místnostech USB disky s lákavými popisky („Seznam propouštěných zaměstnanců“, „Návrh odměn“). Podle NÚKIB 2 z 5 zaměstnanců takový disk připojí k počítači. Výsledek: malware místo očekávaného obsahu. Sofistikované USB disky se mohou tvářit jako klávesnice, takže je běžné ochrany počítače nezastaví, nebo fungovat jako skrytý odposlech. ^[3]

E-mailová autentizace proti spoofingu (podvržení odesílatele)

SPF, DKIM a DMARC jsou tři technologie, které zabraňují útočníkům odesílat e-maily vaším jménem. SPF určuje, které servery smí odesílat e-maily z vaší domény; DKIM přidává digitální podpis ověřující, že e-mail skutečně pochází z dané domény a nebyl cestou pozměněn; DMARC říká příjemcům, co dělat s e-maily, které těmito kontrolami neprošly. Požádejte svého IT správce nebo dodavatele o nastavení – je to zdarma a zásadně snižuje riziko spoofingu.