**17. mars 2025** **KOMMENTAR:** Forvaltede sikkerhetstjenesteleverandører (MSSP-er) har lenge slitt med å balansere automatisering med behovet for menneskelig kompetanse, spesielt etter hvert som AI-drevne sikkerhetsverktøy blir mer populære. Selv om automatisering tilbyr bekvemmelighet, medfører den også risikoer. Det er avgjørende for MSSP-er å ta i bruk AI på måter som forbedrer sikkerheten samtidig som de tar hensyn til dens iboende begrensninger, som nøyaktighet, pålitelighet og kostnad. AI er ikke en selvstendig løsning—den hjelper hovedsakelig i overfladisk beslutningstaking og krever menneskelig validering for mer komplekse oppgaver. Fremveksten av kostnadseffektive AI-modeller har økt bekymringen for sikkerhet og intellektuell eiendom, noe som understreker behovet for en forsiktig tilnærming som integrerer AIs styrker mens den opprettholder essensiell menneskelig tilsyn. **AI i cybersikkerhet: Fordeler og begrensninger** AI forbedrer effektivt datakvaliteten, minimerer støy og forbedrer kundeinteraksjoner, men sliter med autonom beslutningstaking og fullt automatiserte arbeidsflyter. Selv om AI kan identifisere og nøytralisere lavrisiko-trusler, som annonseringsprogramvare, krever det menneskelig inngripen for viktige beslutninger, som de som involverer løsepengevirus. For større MSSP-er som bruker forskjellige plattformer for sikkerhetsinformasjon og hendelseshåndtering (SIEM), bidrar AI til å strømlinjeforme prosesser ved å konsolidere varsler fra ulike produkter. Den tar imidlertid ikke beslutninger uavhengig; den legger til rette for menneskelig analyse ved å standardisere trusselgjenkjenning. **AI-feilidentifisering og beslutningsfeil** AI-verktøy kan feilkategorisere trusler på grunn av utilstrekkelig treningsdata, noe som resulterer i falske positiver og negative. For eksempel kan en phishing-e-post forbli uoppdaget dersom den ikke passer inn i AIs treningsparametere, noe som nødvendiggør manuell brukerinngrep for å omtrene modellen. AI brukes vanligvis i tidlig varsling-systemer, men kan fortsatt produsere feil fra ufullstendige datagrunnlag, noe som potensielt kan forstyrre drift.

AI kan trekke konklusjoner uten alle nødvendige data, noe som kan føre til betydelige driftsproblemer hvis det ikke overvåkes riktig. **Balansering av automatisering med menneskelig ekspertise** Kostnaden for å utvikle proprietære AI-løsninger for sikkerhet er betydelig, der større MSSP-er investerer tungt i skreddersydde modeller, mens mindre leverandører ofte er avhengige av leverandørløsninger. Men etter hvert som rimelige AI-alternativer dukker opp, utforsker mange organisasjoner private infrastrukturer for å beskytte sensitiv data mot eksterne trusler. Verktøy som Microsoft Copilot for Security tilbyr bekvemmelighet, men har medført bekymringer om dataprivacy, ettersom avtaler ofte tillater datainnsamling og gjenbruk. Organisasjoner må veie de potensielle fordelene med AI mot risikoene knyttet til datasikkerhet og overholdelse av lover. For å avgjøre om AI er egnet for din organisasjon, vurder følgende: 1. **Definer mål:** Sørg for at AI-adopsjon samsvarer med dine forretnings- og sikkerhetsmål, i stedet for å forfølge innovasjon for sin egen skyld. 2. **Vurder datasett:** AI trenger omfattende, høykvalitetsdata for å gi nøyaktige analyser, da ufullstendige datasett kan føre til hull. 3. **Vurder risikoer og overholdelse:** Vær oppmerksom på hvordan AI kan samhandle med strenge dataprivacy-reguleringer som er relevante for din bransje. 4. **Kostnad vs. ROI:** Vurder investeringen i proprietære løsninger opp mot leverandøralternativer. Regelmessig overvåking og opplæring er essensielle for å opprettholde AIs effektivitet. AI kan forbedre effektiviteten av sikkerhetsovervåkning og -håndtering, men det krever menneskelig tilsyn for å sikre riktig utførelse. Selv om AI kan spare tid og strømlinjeforme prosesser, kan feil implementering føre til driftsutfordringer. **En grundig guide til AI** Få viktige innsikter og handlingsrettede strategier for å utnytte AI til å forbedre sikkerhetsprogrammet ditt.