**17. března 2025** ** KOMENTÁŘ:** Poskytovatelé spravovaných bezpečnostních služeb (MSSP) dlouho zápasili s vyvážením automatizace a potřebou lidské odbornosti, zejména s rostoucí popularitou nástrojů poháněných AI. I když automatizace nabízí pohodlí, nese také rizika. Je nezbytné, aby MSSP přijali AI způsoby, které zvyšují bezpečnost a zároveň řeší její inherentní omezení, jako jsou přesnost, spolehlivost a náklady. AI není samostatné řešení - hlavně pomáhá při povrchovém rozhodování a vyžaduje lidskou validaci pro složitější úkoly. Nárůst nákladově efektivních modelů AI zvýšil obavy o bezpečnost a duševní vlastnictví, což zdůrazňuje potřebu pečlivého přístupu, který integruje silné stránky AI a zároveň zachovává nezbytný lidský dohled. **AI v kybernetické bezpečnosti: Výhody a omezení** AI efektivně zlepšuje kvalitu dat, minimalizuje šum a zlepšuje interakce se zákazníky, ale má potíže s autonomním rozhodováním a plně automatizovanými workflow. Přestože AI dokáže identifikovat a neutralizovat hrozby s nízkým rizikem, jako je adware, vyžaduje lidský zásah pro rozhodování v vysokých sázkách, jako jsou případy ransomware. Pro velké MSSP využívající různé platformy pro správu bezpečnostních informací a událostí (SIEM) pomáhá AI zjednodušit procesy konsolidováním upozornění z různých produktů. Nicméně, rozhodnutí nedělá samostatně; spíše usnadňuje lidskou analýzu tím, že standardizuje rozpoznávání hrozeb. **Chybná identifikace AI a chyby v rozhodování** Nástroje AI mohou omylem klasifikovat hrozby kvůli nedostatečným tréninkovým datům, což vede k falešným pozitivům a negativům. Například phishingový email může zůstat nerozpoznán, pokud nevyhovuje tréninkovým parametrům AI, což vyžaduje manuální zásah uživatele k přeškolení modelu. AI se běžně používá v systémech pro včasné varování, ale stále může produkovat chyby z neúplných datových sad, což může narušit provoz.

AI může dojít k závěrům bez všech potřebných dat, což může vést k významným provozním problémům, pokud není správně dohlíženo. **Vyvážení automatizace s lidskou odborností** Náklady na vývoj proprietárních AI bezpečnostních řešení jsou značné, přičemž větší MSSP významně investují do přizpůsobených modelů, zatímco menší poskytovatelé často spoléhají na řešení od dodavatelů. Nicméně, jak se objevují možnosti levné AI, mnoho organizací zkoumá soukromou infrastrukturu, aby ochránilo citlivá data před externími riziky. Nástroje jako Microsoft Copilot for Security nabízejí pohodlí, ale přicházejí s obavami o ochranu dat, protože dohody často umožňují sběr a opětovné použití dat. Organizace by měly zvážit potenciální výhody AI vůči rizikům souvisejícím s bezpečností dat a dodržováním předpisů. Abychom zjistili, zda je AI pro vaši organizaci vhodná, zvažte následující: 1. **Definujte cíle:** Zajistěte, aby přijetí AI bylo v souladu s vašimi obchodními a bezpečnostními cíli, místo toho, abyste usilovali o inovace pro samy o sobě. 2. **Posuďte datové sady:** AI potřebuje komplexní, kvalitní data pro poskytování přesné analýzy, protože neúplné datové sady mohou vést k mezerám. 3. **Hodnoťte rizika a shodu:** Buďte si vědomi toho, jak by AI mohla interagovat s přísnými předpisy o ochraně soukromí dat, které se vztahují na váš obor. 4. **Náklady vs. návratnost investice:** Zvažte investici do proprietárních řešení ve srovnání s alternativami dodavatelů. Pravidelné monitorování a přeškolování jsou nezbytné pro udržení účinnosti AI. AI může zvýšit efektivitu monitorování a správy bezpečnosti, ale vyžaduje lidský dohled, aby byla zajištěna správná realizace. Přestože AI může šetřit čas a zjednodušovat procesy, nevhodná implementace může vést k provozním výzvám. **Podrobný průvodce AI** Získejte klíčové postřehy a proveditelné strategie pro využití AI ke zlepšení vašeho bezpečnostního programu.