Много задачи в киберсигурността – като мониторинг на логове, корелация на събития или класификация на аларми – са повтаряеми и оперативни, но въпреки това могат да бъдат изтощителни за специалистите в областта. Изкуственият интелект (ИИ) се превърна в ключов инструмент за автоматизация на процеси, намаляване на фалшивите позитиви и оптимизиране на приоритизацията на инциденти. Това обаче не означава, че киберсигурността може да функционира без основни човешки способности като креативност и критично мислене.

Докато злонамерените лица разработват нови методи за проникване в организациите, човешките качества осигуряват по-широка перспектива, позволявайки на анализаторите да интерпретират исторически данни или да откриват ключова информация, необходима за разрешаването на даден инцидент. Функции като проактивно търсене на заплахи (threat hunting) или анализ на аномални модели изискват технически умения, аналитична преценка и ситуационна осведоменост. Затова организациите, които съчетават ИИ с човешки способности, могат да изградят по-добри и устойчиви модели за киберсигурност – хибриден подход, който им позволява да предвиждат, откриват и реагират по-ефективно.

Ролята на човешката експертиза в ерата на ИИ

Няма съмнение, че откриването на заплахи и реакцията при инциденти значително се подобриха с помощта на алгоритмите на ИИ, които помагат на организациите да останат защитени. ИИ повишава ефективността на киберсигурността чрез:

• Откриване на аномалии: ИИ идентифицира необичайни поведения в огромни обеми от данни, разкривайки потенциални заплахи, които човешкият анализатор може да пропусне.

• Автоматизирана класификация и приоритизация на аларми: ИИ оценява фактори като произход на заплахата, потенциален ефект и значимост за критичните бизнес процеси, за да подреди инцидентите според реалния риск. Това облекчава работата на екипите по сигурност, като им позволява да се съсредоточат върху най-важните случаи.

• Автоматизирани отговори: ИИ системите могат автоматично да реагират на често срещани заплахи, съкращавайки времето за реакция и освобождавайки анализаторите за по-сложни инциденти.

Въпреки тези подобрения, ИИ е ограничен от данните, които обработва. Той често не може да обясни своите решения или да вземе предвид по-широки бизнес рискове и стратегии.

За разлика от човешката преценка, ИИ е проектиран да оптимизира резултатите, без да се води от етични съображения. Именно затова човешките способности остават незаменими в области като:

• Интуитивно вземане на решения: Натрупаният опит позволява на анализаторите да реагират уверено и правилно в неясни ситуации.

• Контекстуално разбиране: Експертите могат да разбират по-дълбокия контекст на събитията по сигурността и да анализират данните с нюанси, които ИИ все още не може да възпроизведе.

• Етична преценка: Решенията в киберсигурността трябва да вземат предвид етични принципи и законови изисквания – нещо, което изисква човешка намеса, за да се гарантира, че ИИ функционира в приемливи граници.

Когато става въпрос за лов на заплахи и реакция при инциденти, организациите трябва да бъдат внимателни при внедряването на ИИ. Неконтролирани, автономни ИИ модели могат да доведат до неефективно използване на ресурси, пристрастен анализ или грешни интерпретации на заплахите, което в крайна сметка вреди на операциите по сигурността. Истинската стойност на ИИ е в това да бъде разширение на човешката експертиза. Способността му да обработва огромни обеми от данни е най-полезна, когато се комбинира с интуицията, етичната преценка и контекстуалното разбиране, които само специалистите по сигурност притежават.

MDR: комбинирана мощ на ИИ и човешка експертиза

Услугите по управлявано откриване и реагиране (MDR) помагат на бизнеса, MSP и дори някои MSSP доставчици да подсилят своята киберсигурност, като прехвърлят 24/7 откриването, разследването и реагирането на инциденти към специализиран екип. MDR съчетава скоростта и прецизността на ИИ с опита на утвърдени ловци на заплахи, които могат да засекат фини сигнали, пропуснати от автоматизирани системи.

Тъй като MDR е външна услуга, организациите и MSP могат да получат достъп до напреднали възможности, без да инвестират в скъпи вътрешни ресурси. Това прави проактивното ловене на заплахи по-прецизно, стратегическо и съобразено с реалния контекст на всяка среда.