**17. märts 2025** **KOMMENTAAR:** Haldatud turvateenuste pakkujad (MSSP-d) on juba pikka aega püüdnud tasakaalustada automatiseerimist ja inimeste ekspertiisi, eriti kuna AI-põhised turvatööriistad muutuvad üha populaarsemaks. Kuigi automatiseerimine pakub mugavust, toob see endaga ka riske. On hädavajalik, et MSSP-d võtaksid AI-d kasutusele viisil, mis suurendab turvalisust ja tegeleb selle põhiliste piirangutega, nagu täpsus, usaldusväärsus ja kulu. AI ei ole iseseisev lahendus — see aitab peamiselt pinnal tehtavate otsuste tegemisel ning vajab keerukamate ülesannete puhul inimeste kinnitust. Kulutõhusate AI mudelite tõus on suurendanud muresid turvalisuse ja intellektuaalse omandi üle, rõhutades ettevaatliku lähenemise vajadust, mis integreerib AI tugevused samal ajal säilitades määrava inimeste järelevalve. **AI küberjulgeolekus: eelised ja piirangud** AI parandab efektiivselt andmete kvaliteeti, minimeerib müra ja parandab kliendisuhtlust, kuid tal on raskusi autonoomse otsuseid tegemise ja täielikult automatiseeritud töövoogudega. Kuigi AI suudab tuvastada ja neutraliseerida madala riskiga ohte, nagu reklaamvara, vajab see kõrgete panustega otsuste tegemiseks, näiteks ransomeeri kaasamisel, inimeste sekkumist. Suurtes MSSP-des, kes kasutavad erinevaid turbeinfot ja sündmuste haldamise (SIEM) platvorme, aitab AI protsesse sujuvamaks muuta, koondades erinevatest toodetest tulenevaid hoiatusteateid. Siiski ei tee see iseseisvalt otsuseid; selle asemel hõlbustab see inimanalüüsi, standardiseerides ohu tuvastamise. **AI vale tuvastamine ja otsustamisvead** AI tööriistad võivad ähvardusi vale klassifitseerimise tõttu valesti tuvastada, mis toob kaasa valepositiivseid ja vale-negatiivseid tulemusi. Näiteks võib kalastusteade jääda tuvastamata, kui see ei sobi AI koolitusparameetritega, mis nõuab mudeli uuesti koolitamiseks käsitsi sekkumist. AI-d kasutatakse sageli varajaste hoiatuste süsteemides, kuid see võib siiski tekitada vigu puudulike andmekogumite tõttu, mis võivad häirida tegevust.

AI võib järeldusi teha ilma kõigi vajalike andmeteta, mis võib viia oluliste operatiivsete probleemideni, kui neid ei kontrollita nõuetekohaselt. **Automaatika ja inimeste ekspertiisi tasakaalustamine** Omandatud AI turvalahenduste arendamise kulud on suured, kusjuures suuremad MSSP-d investeerivad tugevatesse kohandatud mudelitesse, samas kui väiksemad pakkujad tuginevad sageli müüja lahendustele. Siiski, kuna madalakululised AI võimalused ilmuvad, uurivad paljud organisatsioonid erasektorite võimalusi, et kaitsta tundlikke andmeid väliste ohtude eest. Tooted nagu Microsoft Copilot for Security pakuvad mugavust, kuid toovad kaasa andmete privaatsuse probleemid, kuna lepingud võimaldavad tihti andmete kogumist ja taaskasutamist. Organisatsioonid peavad kaaluma AI potentsiaalseid eeliseid andmete turvalisuse ja nõuetele vastavuse riski suhtes. Küsimiseks, kas AI sobib teie organisatsioonile, arvestage järgnevate punktidega: 1. **Määratlege eesmärgid:** Veenduge, et AI kasutuselevõtt on kooskõlas teie äri ja turvalisuse eesmärkidega, mitte ainult innovatsiooni nimel. 2. **Hinnake andmekogusid:** AI vajab põhjalikke ja kvaliteetseid andmeid täpse analüüsi jaoks, kuna puudulikud andmekogud võivad viia puudujääkideni. 3. **Hinnake riske ja nõuetele vastavust:** Olge teadlik sellest, kuidas AI võib suhelda teie tööstusharule iseloomulike rangete andmete privaatsuse regulatsioonidega. 4. **Kulu vs. ROI:** Kaaluda omandatud lahenduste investeeringut müüja alternatiivide vastu. Regulaarne jälgimine ja ümber koolitamine on AI tõhususe säilitamiseks hädavajalikud. AI võib suurendada turva jälgimise ja haldamise efektiivsust, kuid see vajab inimeste järelevalvet, et tagada korralik teostus. Kuigi AI võib säästa aega ja sujuvamaks muuta protsesse, võib vale rakendamine viia operatiivsete probleemideni. **Süvitsi minev juhend AI kohta** Saage olulisi teadmisi ja teostatavaid strateegiaid, kuidas kasutada AI-d oma turvaprogrammi täiustamiseks.