**17. mart 2025. ** **KOMENTAR:** Upravljači bezbednosnih usluga (MSSP) se dugo bore da izbalansiraju automatizaciju i potrebu za ljudskom ekspertizom, posebno kako alati za bezbednost vođeni veštačkom inteligencijom postaju sve popularniji. Dok automatizacija nudi pogodnosti, ona takođe nosi rizike. Ključno je da MSSP usvoje AI na načine koji poboljšavaju bezbednost, dok se bave njenim inherentnim ograničenjima, kao što su tačnost, pouzdanost i troškovi. AI nije samostalno rešenje - prvenstveno pomaže u donošenju odluka na površinskom nivou i zahteva ljudsku validaciju za složenije zadatke. Uspon ekonomičnih AI modela pojačao je zabrinutosti oko bezbednosti i intelektualne svojine, naglašavajući potrebu za pažljivim pristupom koji integriše snage AI dok zadržava neophodnu ljudsku nadglednost. **AI u kibernetičkoj bezbednosti: Prednosti i ograničenja** AI efikasno poboljšava kvalitet podataka, minimizira šum i poboljšava interakcije sa klijentima, ali se suočava sa problemima autonomnog donošenja odluka i potpuno automatizovanih radnih tokova. Iako AI može identifikovati i neutralisati pretnje niskog rizika, kao što je adware, ona zahteva ljudsku intervenciju za odluke visoke uloge, poput onih koje se odnose na ransomware. Za velike MSSP koje koriste različite platforme za upravljanje sigurnosnim informacijama i događajima (SIEM), AI pomaže u unapređenju procesa konsolidovanjem upozorenja iz različitih proizvoda. Ipak, ne donosi odluke samostalno; umesto toga, olakšava ljudsku analizu standardizacijom prepoznavanja pretnji. **Greške u identifikaciji i donošenju odluka uz pomoć AI** AI alati mogu pogrešno klasifikovati pretnje zbog nedovoljnog obučavanja, što rezultira lažnim pozitivnim i negativnim rezultatima. Na primer, phishing e-pošta može ostati neprepoznata ako ne odgovara parametrima obuke AI, što zahteva ručnu intervenciju korisnika kako bi se model ponovo obučio. AI se često koristi u sistemima za rano upozoravanje, ali može i dalje proizvoditi greške zbog nepotpunih skupova podataka, što potencijalno može ometati operacije.

AI može donositi zaključke bez svih potrebnih podataka, što može dovesti do značajnih operativnih problema ako se ne nadgleda pravilno. **Izbalansirati automatizaciju sa ljudskom ekspertizom** Troškovi razvoja vlasničkih AI rešenja za bezbednost su značajni, pri čemu veći MSSP jako ulažu u prilagođene modele, dok manji provajderi često zavise od rešenja dobavljača. Međutim, kako se pojavljuju opcije jeftinog AI, mnoge organizacije istražuju privatne infrastrukture kako bi zaštitile osetljive podatke od spoljašnjih rizika. Alati poput Microsoft Copilot for Security nude pogodnosti, ali dolaze s brigama o privatnosti podataka, jer ugovori često omogućavaju prikupljanje i ponovno korišćenje podataka. Organizacije treba da procene moguće prednosti AI nasuprot rizicima u vezi sa bezbednošću podataka i usklađenošću. Da biste utvrdili da li je AI pogodna za vašu organizaciju, razmotrite sledeće: 1. **Definišite ciljeve:** Osigurajte da usvajanje AI bude usklađeno sa vašim poslovnim i bezbednosnim ciljevima, umesto da težite inovacijama samo zbog njih. 2. **Procena skupova podataka:** AI zahteva sveobuhvatne, visokokvalitetne podatke za tačnu analizu, jer nepotpuni skupovi podataka mogu izazvati propuste. 3. **Procena rizika i usklađenosti:** Budite svesni kako bi AI mogla da stupi u interakciju sa strogo regulativnim pravilima o privatnosti podataka relevantnim za vašu industriju. 4. **Troškovi naspram ROI:** Uporedite ulaganje u vlasnička rešenja sa alternativama dobavljača. Redovno nadgledanje i ponovno obučavanje su ključni za održavanje efikasnosti AI. AI može povećati efikasnost praćenja i upravljanja bezbednošću, ali zahteva ljudsku nadglednost kako bi osigurala pravilnu realizaciju. Iako AI može uštedeti vreme i pojednostaviti procese, nepravilna implementacija može dovesti do operativnih izazova. **Detaljan vodič o AI** Steknite ključne uvide i strategije koje se mogu primeniti za korišćenje AI-u u poboljšanju vašeg programa bezbednosti.