Чому автоматизація та AI стали невіддільною частиною кіберзахисту, але не здатні замінити людину – особливо у сфері гемблінгу, де помилка має високу ціну, – докладніше в колонці незалежного експерта зі стратегічного розвитку iGaming продуктів Михайла Зборовського.
Кіберзлочинність перейшла на новий рівень – автоматизовані атаки, машинні сценарії, автономні інструменти. Це не прогноз на майбутнє, це вже реальність, у якій працює кожен SOC-фахівець.
Проте я щодня бачу інше: багато компаній усе ще мислять у категоріях минулого, покладаючись на ручні процеси там, де це вже не працює. На цьому тлі бізнес ставить закономірне запитання: чи не витіснить ШІ спеціаліста з кіберзахисту?
Моя позиція пряма: AI не замінює експерта, він лише прибирає те, що заважає експерту працювати ефективно. А от без стратегічних рішень людини сучасний кіберзахист просто неможливий.
Реальний факт: компанії витрачають у середньому 204 дні, щоби виявити інцидент. Це час, достатній для повного компрометування інфраструктури. Автоматизація зменшує цей проміжок до днів або навіть хвилин.
SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) системи видаляють шкідливий файл або блокують скомпрометований домен швидше, ніж аналітик відкриває звіт.
AI при достатньому рівні розуміння контексту в комбінації з ретельно продуманими автоматизованими алгоритмами може рекомендувати рішення в більшості випадків рутинних щоденних інцидентів: наприклад, АІ можна "навчити" реагувати на аномальні сигнали, інтерпретувати їх ізольовано чи в широкому контексті, давати можливість отримувати попередні висновки за хвилини.
Це фундаментальна перевага, яка вже стає нормою. Але є й друга частина рівняння.
Фільтрація інцидентів
Алгоритми чудово впорядковують дані, відсікають помилкові сповіщення, зменшують навантаження на SOC. Але саме фахівець визначає, чи дійсно інцидент становить загрозу бізнесу.
Контекст і ризики
Автоматизація повідомляє про аномалію. AI може інтерпретувати її суть. Але тільки експерт розуміє її наслідки: вплив на операційні процеси, регуляторні обмеження, репутаційні ризики.
Прийняття рішень
Система може запропонувати дії. Відповідальність за них завжди на людині: особливо коли йдеться про заморожування виплат, блокування клієнтів чи обмеження доступу до критичних сервісів.
Гральні платформи – серед найбільш привабливих цілей для атак. Причина проста: великий обсяг платежів, постійний трафік, цінні дані, високі регуляторні вимоги.
У цій сфері автоматизація допомагає прискорити процеси зі збору та інтерпретації даних, але ключові рішення залишаються за людиною:
Помилка алгоритму може коштувати компанії значно дорожче, ніж у будь-якій іншій галузі.
Щоб побачити межу автоматизації, достатньо згадати недавній інцидент із великою міжнародною IT-компанією, яка займається розробкою програмного забезпечення. Попри потужну інфраструктуру та глобальний масштаб, вона стала жертвою серйозної кібератаки – і ринок отримав чергове нагадування: вразливими можуть бути всі.
Причина проста: автоматизація чудово реагує на технічні сигнали. AI, базуючись на даних щодо минулих інцидентів, здатний здійснити їх інтерпретацію. Проте під час складних атак зловмисники комбінують декілька векторів, маскують рух, використовують легітимні інструменти компанії, щоб виглядати "нормальним" трафіком.
Машина фіксує аномалію, але не завжди в змозі вірно зрозуміти її зміст – тому критично важлива аналітика людини, яка може з’єднати розрізнені фрагменти у цілісний сценарій атаки.
Системи зафіксували підозрілу активність, але саме люди визначили реальний масштаб інциденту, оцінили наслідки, прийняли рішення і керували кризою. Автоматизація виконала технічну частину – стратегічну роботу взяла на себе команда експертів.
Цей кейс нагадує просту річ: AI та алгоритми дають можливість швидко отримати сигнал та базову інтерпретацію, але не здатні замінити людське розуміння, відповідальність і контекст. І саме поєднання цих факторів робить інцидент контрольованим, а не руйнівним.
AI у кібербезпеці – це не заміна спеціалісту і не спроба мінімізувати роль людини. Це спосіб нарешті зробити фахівця ефективним: звільнити його від рутинних операцій і дати можливість займатися тим, що справді впливає на безпеку бізнесу.
Команди, які правильно поєднують машинну швидкість і людську аналітику, вже зараз мають суттєву перевагу. Команди, які покладаються лише на одне з двох – ризикують стати наступною жертвою атаки.