הארגונים כיום משלבים יותר ויותר סוכני AI אוטונומיים בתהליכים עסקיים. הסוכנים האלה יכולים לגשת למערכות, לשלוף מידע, לבצע פעולות ולקבל החלטות באופן עצמאי. אבל לצד היתרונות התפעוליים, הם יוצרים גם סוג חדש של סיכון אבטחה פנימי. 🕵️
📊 מחקר חדש של Exabeam שנערך בקרב 600 מנהלי אבטחת מידע וכספים ברחבי העולם, מצא ש:
🔓 48% ממנהלי האבטחה רואים בסוכני AI ובמערכות אוטונומיות הפועלים עם גישה עודפת, שנפרצה או שלא נעשה בה שימוש כמתוכנן, את האיום המשמעותי ביותר על הארגון כיום.
🛡️ 60% משתמשים בכלי אבטחה או ממשל ייעודיים ל-AI, ו-56% הרחיבו את השימוש במערכות SIEM וניטור קיימות כדי לפקח גם על סוכני AI 🔍
🧠 56% משתמשים בטכנולוגיות Behavior Analysis ובניתוח דפוסי הפעילות של הסוכנים, בעוד 29% מבצעים בקרה ידנית.
🧩 27% ממנהלי האבטחה מציינים כי היעדר הקשר התנהגותי ויכולת לקשר בין אירועים הוא המגבלה המשמעותית ביותר של מערכות הניטור הקיימות שלהם.
💰 ויש גם אתגר תקציבי: 55% ממנהלי האבטחה נאלצו לדחות או לצמצם יוזמת אבטחה משום שלא הצליחו להציג את הסיכון במונחים כספיים שיהיו מקובלים על סמנכ"ל הכספים.
הנתונים ממחישים את האתגר הכפול שעומד בפני מנהלי אבטחת מידע: מצד אחד, הצורך לנטר פעילות של סוכנים אוטונומיים שמקבלים גישה למערכות ולמידע רגיש 🔐. מצד שני, הצורך להוכיח את הערך העסקי של ההשקעה באבטחה שלהם.
וכאן עולה החשיבות של SOC חכם. 🧠 לא מספיק לדעת לאילו מערכות סוכן ה-AI ניגש ומה הוא ביצע. צריך להבין האם הפעולות שלו תואמות את תפקידו, האם הן חריגות ביחס להתנהגות הרגילה שלו, וכיצד הן מתקשרות לאירועים אחרים בארגון.
🔗 שילוב של ניתוח התנהגות, קורלציה בין אירועים ויכולות AI מאפשר לצוותי האבטחה לקבל תמונה רחבה יותר, לזהות סיכונים בצורה מדויקת יותר ולתעדף את הטיפול באיומים. 🎯
למד עוד כיצד אנו מסייעים ללקוחותינו ברחבי העולם
לעשות צעד קדימה
ממליצים:
