**Marso 17, 2025** **PUNA:** Ang mga Managed Security Service Providers (MSSPs) ay matagal nang nahihirapan na balansehin ang automation at ang pangangailangan para sa kasanayang pantao, lalo na habang dumarami ang mga AI-driven na tool sa seguridad. Bagamat ang automation ay nagbibigay ng kaginhawaan, nagdadala rin ito ng mga panganib. Napakahalaga para sa mga MSSP na gamitin ang AI sa mga paraan na nagpapalakas ng seguridad habang tinutugunan ang mga likas na limitasyon nito, tulad ng katumpakan, pagiging maaasahan, at halaga. Ang AI ay hindi isang nakatayong solusyon—ito ay pangunahing tumutulong sa mga desisyon sa ibabaw at nangangailangan ng human validation para sa mas kumplikadong mga gawain. Ang pag-angat ng mga cost-effective na AI model ay nagbigay-diin sa mga alalahanin tungkol sa seguridad at intelektwal na ari-arian, na pinapakita ang pangangailangan para sa isang maingat na diskarte na nagsasama ng mga lakas ng AI habang pinapangalagaan ang mahalagang pangangasiwa ng tao. **AI sa Cybersecurity: Mga Benepisyo at Limitasyon** Epektibong pinapahusay ng AI ang kalidad ng data, pinapaliit ang ingay, at pinabubuti ang interaksyon sa mga kliyente, ngunit nahihirapan sa autonomos na paggawa ng desisyon at ganap na automated na workflow. Bagamat ang AI ay makatutukoy at makakapag-neutralize ng mga mababang panganib na banta, tulad ng adware, kailangan nito ng interbensyon ng tao para sa mga desisyong may mataas na stake, tulad ng mga may kinalaman sa ransomware. Para sa malalaking MSSP na gumagamit ng iba't ibang Security Information and Event Management (SIEM) platform, ang AI ay tumutulong upang ayusin ang mga proseso sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga alerto mula sa iba't ibang produkto. Gayunpaman, hindi ito gumagawa ng mga desisyon ng nag-iisa; sa halip, pinadali nito ang pagsusuri ng tao sa pamamagitan ng pagiging standard ng pagkilala sa banta. **Maling Pagkilala at Mga Error sa Paggawa ng Desisyon ng AI** Ang mga AI tool ay maaaring magkamali sa pagkilala ng mga banta dahil sa hindi sapat na training data, na nagreresulta sa mga maling positibo at negatibo. Halimbawa, ang isang phishing email ay maaaring hindi makilala kung hindi ito umaayon sa mga parameter ng pagsasanay ng AI, na nangangailangan ng manu-manong interbensyon ng gumagamit upang i-retrain ang modelo. Karaniwang ginagamit ang AI sa mga system na nagbibigay ng maagang babala ngunit maaari pa ring magdulot ng mga error mula sa mga hindi kumpletong dataset, na maaaring makagambala sa operasyon.

Ang AI ay maaaring bumuo ng mga konklusyon nang walang lahat ng kinakailangang data, na maaaring magdulot ng mga makabuluhang isyu sa operasyon kung hindi maayos na nakontrol. **Pagsasagawa ng Balance sa Automation at Kasanayang Pantao** Mabigat ang gastos ng pagbuo ng proprietary AI security solutions, kung saan ang mas malalaking MSSP ay malaki ang ginagastos sa mga tumpak na modelo, habang ang mas maliliit na provider ay kadalasang umaasa sa mga solusyon ng vendor. Gayunpaman, habang ang mga murang opsyon ng AI ay lumilitaw, maraming organisasyon ang nag-iimbestiga ng mga pribadong imprastruktura upang protektahan ang sensitibong data mula sa mga panlabas na panganib. Ang mga tool tulad ng Microsoft Copilot for Security ay nagbibigay ng kaginhawaan ngunit nagdadala rin ng mga alalahanin sa privacy ng data, dahil ang mga kasunduan ay madalas na nagpapahintulot para sa pagkolekta at muling paggamit ng data. Kailangan ng mga organisasyon na timbangin ang mga potensyal na benepisyo ng AI laban sa mga panganib na may kaugnayan sa seguridad ng data at pagsunod. Upang matukoy kung ang AI ay angkop para sa iyong organisasyon, isaalang-alang ang mga sumusunod: 1. **Tukuyin ang Mga Layunin:** Tiyakin na ang paggamit ng AI ay umaayon sa iyong negosyo at seguridad na layunin sa halip na habulin ang inobasyon para sa sariling kapakanan. 2. **Suriin ang Mga Dataset:** Kailangan ng AI ng komprehensibo, mataas na kalidad na data upang magbigay ng tumpak na pagsusuri, dahil ang mga hindi kumpletong dataset ay maaaring magdulot ng mga kakulangan. 3. **Suriin ang Mga Panganib at Pagsunod:** Mag-ingat kung paano maaaring makipag-ugnayan ang AI sa mahigpit na regulasyon sa privacy ng data na may kaugnayan sa iyong industriya. 4. **Gastos kumpara sa ROI:** Timbangin ang pamumuhunan sa mga proprietary solution laban sa mga alternatibong vendor. Ang regular na pagmamanman at pag-retrain ay mahalaga para sa pagpapanatili ng bisa ng AI. Maaaring mapahusay ng AI ang pagiging epektibo ng monitoring at pamamahala ng seguridad, ngunit nangangailangan ito ng pangangasiwa ng tao upang matiyak ang wastong pagpapatupad. Habang ang AI ay maaaring makatipid ng oras at gawing mas maayos ang mga proseso, ang maling pagpapatupad ay maaaring magdulot ng mga hamon sa operasyon. **Isang Detalyadong Gabay sa AI** Kumuha ng mahahalagang pananaw at kapaki-pakinabang na estratehiya upang gamitin ang AI para mapabuti ang iyong programa sa seguridad.