Dok AI ubrzava sajber rizike brzinom mašina, mnoge organizacije teško uspijevaju da drže korak sa napadačima koji mogu automatizovati izviđanje, otkrivanje ranjivosti, iskorišćavanje propusta i analizu podataka.

To povećava domet zlonamjernih aktera, istovremeno smanjujući njihove troškove i potrebu za ljudskom intervencijom. Time se produbljuje jaz u odbrani. Napadači mogu brzo da usvoje i prilagode AI, dok se branioci – među kojima su vlade, bolnice i kompanije – češće suočavaju sa ograničenjima u budžetu, nedostatkom stručnog kadra i tehnologije, ali i regulatornim zahtjevima.

Istovremeno, međusobna povezanost sve više pretvara sajber rizik u sistemski rizik, jer omogućava da se poremećaji šire i izazovu posljedice u drugim organizacijama i sektorima.

Incidenti poput prekida rada AWS-a u oktobru 2025. godine i napada na lanac snabdijevanja kompanije Salesloft Drift ranije te godine pokazuju kako kvarovi u jednoj organizaciji ili kod jednog tehnološkog provajdera mogu imati posljedice koje daleko prevazilaze njihove neposredne granice.

Zlonamjerna upotreba AI-ja može brzo iskoristiti zajedničku infrastrukturu i međuzavisnosti, povećavajući obim poremećaja brže nego što organizacije mogu efikasno da odgovore.

Zbog toga povjerenje postaje ključni uslov sajber otpornosti. U međusobno povezanim ekosistemima kojima upravlja AI, povjerenje u integritet sistema, podataka i autonomnih aktivnosti jednako je važno kao i tehnička pouzdanost, jer organizacije moraju da se oslanjaju na tehnologije i partnere koje ne mogu u potpunosti da kontrolišu.

Iznad individualne otpornosti, pa čak i koordinisane otpornosti više organizacija, pravi izazov za današnje organizacije jeste da sajber otpornost postane prilagodljiva karakteristika digitalnih ekosistema od kojih ekonomije i društva sve više zavise.

To, na primjer, uključuje digitalne ekosisteme u zdravstvu, koje čine brojne bolnice, laboratorije i dobavljači, ili energetske ekosisteme koje čine različite elektroenergetske kompanije, operateri mreža i tehnološki provajderi.

Organizacije unutar ovih digitalnih ekosistema moraju kontinuirano da razumiju međuzavisnosti, predviđaju poremećaje, omogućavaju pouzdano djelovanje i uče jedne od drugih, preko organizacionih granica.

Stvaranje otpornih digitalnih ekosistema

Ostvarivanje ove vizije zahtijeva povezivanje obavještajnih podataka, upravljanja i odbrambenih kapaciteta između organizacija i unutar njih, bez ugrožavanja suvereniteta ili stvaranja novih sistemskih ranjivosti.

Četiri sposobnosti mogu pomoći organizacijama da izgrade otpornije digitalne ekosisteme.

1. Razumijevanje kako se sajber poremećaji razvijaju

Digitalna otpornost podrazumijeva mnogo više od mapiranja međuzavisnosti. Potrebno je razumjeti kako se te međuzavisnosti mijenjaju i kako utiču na sistemski rizik.

To omogućava organizacijama da kontinuirano povezuju ključne usluge, tehnologije, dobavljače, prijetnje i operativni kontekst.

Ovakva dinamička obavještajna slika može otkriti puteve kojima se kvarovi i napadi mogu širiti, procijeniti potencijalni domet sajber incidenta na nivou čitavog ekosistema, omogućiti analizu različitih scenarija, identifikovati ključne tačke na kojima je moguće intervenisati i pomoći u određivanju prioriteta za ulaganja u otpornost.

Kombinovanje ovih osnova sa obavještajnim podacima o prijetnjama i AI-jem omogućava organizacijama da predvide kako bi se nove prijetnje mogle širiti kroz digitalne ekosisteme.

Time se sajber otpornost pomjera od pukog razumijevanja međuzavisnosti ka predviđanju poremećaja i pravovremenom djelovanju.

Organizacije već istražuju ovu oblast kroz AI-pokretane grafove znanja za obavještajne podatke o prijetnjama, dinamičko otkrivanje novih prijetnji i kontekstualni nadzor složenih ekosistema autonomnih AI agenata.

Međutim, ovi pristupi još nijesu integrisani u modele otpornosti koji se kontinuirano prilagođavaju i mogu da predvide lančano širenje poremećaja kroz digitalne ekosisteme.

2. Predviđanje gdje bi sajber poremećaji mogli nastati

Sajber odbrana organizacija mora da se razvija dalje od praćenja i pripreme za poznate prijetnje, kako bi omogućila predviđanje načina na koji bi se novi napadi mogli razvijati i širiti prije nego što izazovu poremećaje.

Povezivanje obavještajnih podataka o prijetnjama, ranjivosti i ponašanju napadača sa infrastrukturnom topologijom i širim kontekstom ekosistema može otkriti moguće puteve napada i način na koji bi se oni mogli širiti.

To takođe može identifikovati tačke na kojima bi intervencija mogla spriječiti ili ograničiti poremećaj.

AI može analizirati ove odnose u obimu i brzinom koju ljudi teško mogu postići, kontinuirano pretvarajući nove obavještajne podatke u scenarije prilagođene konkretnoj organizaciji, prioritete i moguće intervencije.

Na primjer, istraživači sa MIT-a razvijaju AI-pokretane napadače koji koriste sajber znanje za planiranje i sprovođenje koraka napada.

Organizacije već primjenjuju djelove ovog pristupa kroz AI-pokretanu obavještajnu analizu prijetnji, autonomno „crveno timovanje“ za testiranje odbrane i AI-potpomognuto lovljenje prijetnji.

3. Omogućavanje pouzdanog djelovanja brzinom mašina

U modelu sajber otpornosti koji koristi AI, povjerenje se sve više mora odnositi i na informacije i na djelovanje.

Organizacije koje koriste autonomne modele moraju moći da vjeruju informacijama koje sistemi pružaju, ali i da znaju kada tim sistemima mogu povjeriti da djeluju brzinom mašina.

Zbog toga upravljanje mora da prevaziđe periodične provjere usklađenosti i kontinuirano definiše način na koji autonomni sistemi mogu da rade bezbjedno i odgovorno.

To zahtijeva jasno utvrđivanje prava odlučivanja, odgovornosti i operativnih granica, uključujući precizno određivanje odluka koje mogu biti automatizovane i trenutaka kada je neophodna ljudska intervencija.

Organizacije već počinju da primjenjuju djelove ovog pristupa kroz ograničena ovlašćenja AI agenata, kontinuirano osiguranje, ljudski nadzor i upravljanje autonomnim AI sistemima.

Sljedeći korak bio bi objedinjavanje svega toga u model „otpornosti ugrađene u dizajn“, u kojem pouzdana autonomija postaje operativna sposobnost, uz očuvanje odgovornosti i ljudske kontrole.

4. Širenje znanja o sajber odbrani preko granica organizacija

Kolektivna sajber otpornost mora da ide dalje od razmjene informacija i omogući širenje iskustava i znanja o odbrani između različitih organizacija.

Arhitekture zasnovane na principu bezbjednosti ugrađene u sam dizajn sistema, interoperabilnost i snažna kontrola protoka informacija od ključnog su značaja kako bi kolektivna odbrana spriječila nastanak novih sistemskih ranjivosti.

To bi moglo dovesti do stvaranja ekosistema koji postaje otporniji sa svakom novom prijetnjom sa kojom se suoči.

Na primjer, jedan holandski laboratorij za sajber bezbjednost povezuje univerzitete i istraživačke organizacije kako bi zajednički razvijali i koristili kapacitete za bezbjednost uređaja povezanih na internet (IoT), uz zadržavanje kontrole nad lokalnom infrastrukturom.

Organizacije već primjenjuju djelove ovog pristupa kroz zajedničko znanje o odbrani, kontinuirano učenje na osnovu operativnih povratnih informacija i autonomne agente za sajber odbranu.

Razvoj sajber otpornosti

Otporan digitalni ekosistem kontinuirano razumije, predviđa, djeluje i uči kako se sajber rizici mijenjaju.

Organizacije mogu već danas početi da grade sajber otpornost povezivanjem podataka o međuzavisnostima, prijetnjama i operativnom okruženju, kao i testiranjem scenarija poremećaja i njihovog širenja.

Takođe moraju jasno definisati koje odbrambene odluke AI može da donosi samostalno, a za koje je neophodan ljudski nadzor.

Potrebno je i identifikovati pouzdane partnere sa kojima će razmjenjivati informacije o odbrani ili zajednički koristiti odbrambene kapacitete.

Cilj nije stvaranje potpune autonomije preko noći, već postepena izgradnja prilagodljivog i otpornijeg digitalnog ekosistema.