Security Think Tank razmatra šta CISO-i i kupci treba da znaju da bi prekinuli buku oko veštačke inteligencije i otkrili koji slučajevi korišćenja AI sajbera vredi pogledati, a koji su samo hype.
By
- Richard Watson-Bruhn, PA Consulting
Objavljeno: 13. januar 2026
AI u sajberu je posvuda ove godine, a ako ste CISO, osjećate pritisak sa svih strana. Odbori žele plan, a dobavljači obećavaju rezultate zasnovane na umjetnoj inteligenciji. Vaši vlastiti timovi mogu navesti desetak mjesta za primjenu, od ubrzanja SOC trijaže, pooštravanja higijene identiteta, pomaganja poslovnim korisnicima da završe procjene, jačanja revizorskih dokaza do poboljšanja spremnosti za OT. Prilika je realna, ali buka je iscrpljujuća. Najlakši način da to probijete je da unaprijed odlučite šta kupujete i šta gradite. To znači razmišljanje u smislu SaaS AI akceleratora i AI mogućnosti preduzeća.
SaaS AI akceleratori su hostirani dodaci koji se uključuju u alate koje već koristite. Njihov posao je praktičan, da skrate vrijeme za rad koji se ponavlja i učine rezultate dosljednijim. Ako nešto stoji na vašoj telemetriji i sastavlja korisne upite, sastavlja narative o incidentima i predlaže radnje koje možete odobriti i vratiti, uz razumne zapise, to će pomoći za dane, a ne za mjesece. Isto važi i za identitet i e-poštu gdje akceleratori mogu predložiti sigurnije politike pristupa, označiti rizične sesije, potaknuti čišćenje s najmanjim privilegijama ili pokrenuti adaptivnu obuku o krađi identiteta. Oni imaju tendenciju da daju brze, mjerljive dobitke bez potrebe za ponovnom arhitekturom vašeg programa.
Enterprise AI je pravi izbor kada su vam potrebni pouzdani izlazi i provjerljivi izvori koji se mogu proizvesti u potpunosti unutar vaše mreže ako je potrebno. Takođe je ispravan za operativnu tehnologiju, gdje bi timovi trebali uvježbati napade na sigurnom testnom stolu i pratiti opipljiva poboljšanja (brže otkrivanje, brži oporavak) umjesto da samo vode diskusije na stolu. Koristite veštačku inteligenciju preduzeća kada posao obuhvata više timova, dodiruje osetljive podatke ili je vašim smernicama potrebno da se izvršavaju na isti način svaki put.
Još jedno pojašnjenje je od pomoći kada marketing zamagljuje pojmove. AI pokriva tradicionalne modele koji otkrivaju, ocjenjuju i grupišu i generativna AI stvara tekst, slike ili kod. Zbog sigurnosti ćete ih često upariti i modeli detekcije će prikazati signale dok će generativni modeli pomoći ljudima da objasne, nacrtaju i odluče. Tretirajte generativne rezultate kao visokokvalitetne nacrte za pregled, evidentiranje i povezivanje važnih izjava sa pouzdanim izvorima, posebno za reviziju ili regulatornu upotrebu.
Dakle, koje slučajeve upotrebe vrijedi pogledati?
U SPC-u su sekunde važne; akceleratori koji skraćuju minute trijaže i poboljšavaju narative o incidentima bez pomjeranja podataka izvan granica zaslužuju svoje zadržavanje. Higijena identiteta i otpornost na krađu identiteta su slične. Reverzibilne promjene i telemetrija svjesna privatnosti čuvaju poboljšanja sigurnima i relevantnim za ljude. Enterprise AI može unaprijed popuniti odgovore na procjenu iz poznatih podataka, dokaza površinske kontrole i predati sve recenzentima radi čistog potpisivanja i zamijeniti umor protokom. Nemojte zanemariti vrijednost završetka procjene kako biste pomogli poslovnim korisnicima koji moraju proći kroz upitnike o privatnosti, sigurnosti i dobavljačima. AI može predložiti odgovore, istaći nedostatke, izvući relevantne izvode iz politike i postaviti put za odobrenje. Kada se radi u okviru vašeg upravljačkog okvira, povećava brzinu i kvalitet, zadržavajući kontrolu u okviru vaših zahtjeva za privatnost ili sigurnost.
Kada se nosite sa hypeom, trebali biste biti realni. Potpuno autonomni SOC je i dalje budući naslov, a ne ostvariv ishod u 2026. Držite ljude u toku, insistirajte na objašnjivosti za predložene radnje i odvojite „šta je sistem predložio“ od „onoga što je analitičar uradio“. Nenadzirana auto-remedijacija u svim proizvodnim okruženjima je isto tako rizična. Važno je početi usko, pregledati sve što mijenja žive sisteme i olakšati vraćanje. Također budite oprezni sa tvrdnjama o savršenom otkrivanju, lažno pozitivni, lažno negativni i pomaci su životne činjenice i trenutna usklađenost. Ako ne možete izvesti i opravdati dokaze za reviziju, vi ih ne posjedujete. Neupravljani generativni rezultati nisu izvor istine; oni su moćni pomoćnici kojima još uvijek trebaju izvori.
Zatim postoji potreba da se upravljanje zadrži lagano, ali stvarno. Održavajte živi AI inventar koji određuje šta svaki sistem ili agent radi, odakle dolaze njegovi podaci, ko ih posjeduje i kako se evidentiraju. Uparite to s praktičnim sigurnosnim provjerama s ljudskim odobrenjem uticajnih radnji, primijenite reverzibilne promjene, zabilježite upite i izlaze i pokrenite periodične testove odstupanja. To bi trebalo značiti da inovacija ostaje na pravoj strani očekivanja bez usporavanja tima.
Konačno, olakšajte odluke s dva pitanja. Hoće li se ovo uključiti u vaš postojeći stog i isporučiti vrijednost za nekoliko sedmica bez narušavanja granica podataka? Ako je odgovor potvrdan, to je SaaS AI akcelerator koji treba procijeniti na osnovu pristajanja, brzine, zaštitnih ograda i mogućnosti revizije. Da li treba da živi unutar uprave, da dodiruje osjetljive dokaze ili da radi lokalno ili van mreže? Ako je odgovor da, radi se o AI mogućnosti preduzeća gdje je trebate izgraditi ili proširiti tako da posjedujete kontrole, životni ciklus i revizijski trag. Razmotrite ta pitanja i moći ćete osigurati jasne, odbrambene pobjede iz vala AI alata. Imat ćete akceleratore za zadatke u kojima se računaju sekunde, sposobnost u kojoj upravljanje nosi opterećenje i pružiti istinsku pomoć ljudima koji rade posao, uključujući ispunjavanje onih upitnika za koje se čini da nikad ne završava.
Richard Watson-Bruhn je stručnjak za sajber sigurnost u PA Consultingu.
Pročitajte više o sigurnosti web aplikacija
-
Tvrdnje AI su jeftine: Izazov je otkriti šta je stvarno
Autor: Ellie Hurst
-
AI nije srebrni metak: zašto će utjecaj, a ne inputi, definirati uspjeh AI
Autor: Brian McKenna
-
Cyber-ove ključne lekcije za 2025. godinu i ono što slijedi
-
Zaboravite trening, pronađite svoje ubojite aplikacije tokom zaključivanja AI
Autor: Antony Adshead