Većina kompanija povećava sigurnosne proračune

Tvrtke povećavaju ulaganja u kibernetičku sigurnost zbog brzog razvoja umjetne inteligencije, pokazuje PwC-ovo istraživanje Global Digital Trust Insights za 2027. godinu. Čak 84 posto rukovoditelja zaduženih za sigurnost i financije očekuje povećanje sigurnosnih proračuna, u odnosu na 78 posto prethodne godine.

Istraživanje je obuhvatilo gotovo 4.000 poslovnih i tehnoloških rukovoditelja iz 71 zemlje. Kako se uvode najnapredniji modeli umjetne inteligencije, oko 58 posto sigurnosnih čelnika navodi AI kao jedan od najvažnijih proračunskih prioriteta za sljedeću godinu. Istodobno samo 39 posto rukovoditelja sigurnosti i operacija ima potpuno formaliziran plan kontinuiteta poslovanja koji izričito obuhvaća kibernetičke rizike. Napade na AI sustave kao glavnu prijetnju izdvaja 50 posto sigurnosnih rukovoditelja, ispred rizika u oblaku s 40 posto, napada preko trećih strana s 34 posto i ucjenjivačkog softvera s 33 posto.

„Krajnji cilj kibernetičke sigurnosti nije samo zaštititi poslovanje nego mu omogućiti da s povjerenjem nastavi napredovati”, istaknuo je Avinash Rajeev, globalni voditelj za kibernetičke, podatkovne i tehnološke rizike u PwC-u US. Prema njegovim riječima, otpornost na kibernetičke napade mora od početka biti uključena u odluke najvišeg vodstva, jer mnoge organizacije još nisu pripremljene za ubrzane promjene prijetnji.

Tvrtke su u prosjeku provele tek tri od sedam ključnih mjera upravljanja podatkovnim rizicima. Sve promatrane mjere u potpunosti je uvelo samo pet posto ispitanika, u odnosu na sedam posto godinu ranije. Trećina, odnosno 33 posto, izvršnih direktora i sigurnosnih čelnika navodi da je uspostavila zasebne uloge povezane s umjetnom inteligencijom. Manje od polovice u potpunosti se slaže da je kibernetički rizik stalna točka dnevnog reda upravnih odbora (47 posto) ili sastanaka izvršnog vodstva (45 posto).

Dok brzina napada sve češće nadilazi mogućnosti ljudskog reagiranja, umjetna inteligencija postaje važna podrška sigurnosnim timovima. Ipak, povjerenje u autonomne agente ostaje ograničeno. Među prijetnjama za koje su sigurnosni čelnici najmanje pripremljeni ističu se kompromitirane autonomne mreže botova (53 posto), adversarijalni napadi odnosno namjerno manipuliranje ulazima modela (52 posto) te trovanje podataka (52 posto).

Otkrivanje prijetnji prioritet je za 50 posto ispitanika, a odgovor na phishing za 42 posto. Samo 22 posto dopustilo bi AI agentima potpuno autonomno provođenje obrambenih postupaka. Kao glavnu zapreku većoj autonomiji 55 posto navodi pouzdanost AI-ja, a 46 posto odgovornost za njegove odluke. Dodatno, 44 posto direktora informacijske sigurnosti (CISO) ističe nedostatak stručnih znanja o upravljanju umjetnom inteligencijom.

Kako bi odgovorili na nove rizike, 54 posto sigurnosnih rukovoditelja uvodi višeoblačne ili hibridne strategije, 47 posto jača regionalnu redundanciju podataka, a 37 posto lokalizira infrastrukturu. Zbog geopolitičkih utjecaja 50 posto prilagođava upravljanje rizicima trećih strana i dobavnih lanaca. Organizacije se pritom sve više oslanjaju na upravljane usluge, pri čemu je umjetna inteligencija glavni fokus za 53 posto ispitanika koji nastoje nadoknaditi nedostatak specijaliziranih stručnjaka.

Za zaštitu od sve složenijih prijetnji nužno je poboljšati upravljanje, zaštititi ključne operacije, povećati otpornost i osigurati nove tehnologije, uz kontrolu rizika koji proizlaze iz ovisnosti o dobavljačima i koncentracije tehnologije. „AI mijenja obje strane kibernetičke sigurnosti: stvara nove rizike i širi površinu napada, ali može preobraziti i način obrane organizacija”, zaključio je Rajeev, naglasivši važnost povjerenja, jasnog upravljanja i ljudskog nadzora.

Europska direktiva NIS2 proširuje i jača zahtjeve povezane s upravljanjem kibernetičkim rizicima za obuhvaćene sektore. Organizacije pritom moraju promatrati sigurnost kao poslovnu odgovornost, a ne isključivo kao IT pitanje. Mjere obuhvaćaju upravljanje incidentima, kontinuitet poslovanja i sigurnost dobavnog lanca. Uporaba umjetne inteligencije otvara dodatna pitanja zaštite podataka i integriteta modela. Trovanje podataka nastaje kada napadač pokuša izmijeniti podatke koji utječu na ponašanje sustava. Adversarijalni napadi nastoje iskoristiti osjetljivost modela na posebno oblikovane ulazne podatke.

Autonomnim agentima zato treba dodjeljivati ovlasti u skladu s procijenjenim rizikom. Za osjetljive radnje važni su zapisivanje aktivnosti, provjera dopuštenja i mogućnost ljudske intervencije. Redovita testiranja oporavka mogu otkriti slabosti koje pisani planovi sami po sebi ne pokazuju. Učinkovitost sigurnosnih ulaganja mjeri se i sposobnošću organizacije da nastavi poslovati nakon incidenta.