**17. mart 2025** **KOMENTAR:** Pružatelji usluga upravljane sigurnosti (MSSP) dugo su se mučili da postignu ravnotežu između automatizacije i potrebe za ljudskom stručnošću, posebno s porastom popularnosti alata za sigurnost vođenih umjetnom inteligencijom (AI). Iako automatizacija nudi pogodnost, također nosi rizike. Ključno je da MSSP usvoje AI na načine koji poboljšavaju sigurnost, a istovremeno se bave njenim inherentnim ograničenjima, poput tačnosti, pouzdanosti i troškova. AI nije samostalno rešenje — uglavnom pomaže u donošenju odluka na površinskom nivou i zahteva ljudsku validaciju za složenije zadatke. Uspon ekonomičnih AI modela povećao je zabrinutost oko sigurnosti i intelektualne svojine, naglašavajući potrebu za pažljivim pristupom koji integriše snage AI dok zadržava bitnu ljudsku nadležnost. **AI u sajber bezbjednosti: Prednosti i ograničenja** AI efikasno poboljšava kvalitet podataka, minimizira šum i poboljšava interakcije sa klijentima, ali se muči sa autonomnim donošenjem odluka i potpuno automatizovanim radnim procesima. Iako AI može identifikovati i neutralizovati niskorizične pretnje, poput adware-a, potrebna je ljudska intervencija za odluke visokog rizika, kao što su one koje uključuju ransomware. Za velike MSSP-ove koji koriste razne platforme za upravljanje sigurnosnim informacijama i događajima (SIEM), AI pomaže u pojednostavljenju procesa konsolidovanjem upozorenja iz različitih proizvoda. Ipak, ne donosi odluke samostalno; umesto toga, olakšava ljudsku analizu standardizacijom prepoznavanja pretnji. **Pogrešna identifikacija AI-a i greške u donošenju odluka** AI alati mogu pogrešno klasifikovati pretnje zbog neadekvatnih podataka za obuku, što rezultira lažnim pozitivnim i negativnim rezultatima. Na primer, phishing e-mail može ostati prepoznat ako ne odgovara parametrima obuke AI-a, što zahteva ručnu intervenciju korisnika za ponovnu obuku modela. AI se često koristi u sistemima za rano upozoravanje, ali i dalje može proizvoditi greške zbog nepotpunih skupova podataka, što može ometati operacije.

AI može donositi zaključke bez svih potrebnih podataka, što može dovesti do značajnih operativnih problema ako se ne nadgleda pravilno. **Balansiranje automatizacije s ljudskom stručnošću** Troškovi razvoja vlastitih AI sigurnosnih rešenja su značajni, pri čemu veći MSSP-ovi mnogo ulažu u prilagođene modele, dok manji provajderi često zavise od rešenja dobavljača. Međutim, kako se pojavljuju jeftini AI quazi modeli, mnoge organizacije istražuju privatne infrastrukture kako bi zaštitile osetljive podatke od spoljašnjih rizika. Alati poput Microsoft Copilot za sigurnost nude pogodnost, ali dolaze s problemima vezanim za privatnost podataka, jer sporazumi često omogućavaju prikupljanje i ponovnu upotrebu podataka. Organizacije moraju proceniti potencijalne prednosti AI u poređenju sa rizicima vezanim za sigurnost podataka i usklađenost. Da biste odredili je li AI prikladan za vašu organizaciju, razmotrite sljedeće: 1. **Definišite ciljeve:** Osigurajte da usvajanje AI-a bude u skladu s vašim poslovnim i sigurnosnim ciljevima, a ne da se prati inovacija samo zbog inovacije. 2. **Procijenite skupove podataka:** AI treba sveobuhvatne, kvalitetne podatke za preciznu analizu, jer nepotpuni skupovi podataka mogu dovesti do nedostataka. 3. **Procijenite rizike i usklađenost:** Budite svjesni kako bi AI mogao interagovati sa strogim pravilima privatnosti podataka relevantnim za vašu industriju. 4. **Troškovi vs. ROI:** Procijenite ulaganje u vlastita rješenja naspram alternativama dobavljača. Redovno praćenje i ponovna obuka su neophodni za održavanje efikasnosti AI-a. AI može poboljšati efikasnost praćenja i upravljanja sigurnošću, ali zahteva ljudsku nadzornu funkciju kako bi se osigurala pravilna izvršenja. Iako AI može uštedeti vreme i pojednostaviti procese, nepravilna implementacija može dovesti do operativnih izazova. **Detaljan vodič o AI-u** Steknite ključne uvide i akcione strategije za korištenje AI-a u poboljšanju vašeg sigurnosnog programa.