EY oznacza globalną organizację i może odnosić się do jednej lub więcej firm członkowskich Ernst & Young Global Limited, z których każda stanowi odrębny podmiot prawny. Ernst & Young Global Limited, brytyjska spółka z ograniczoną odpowiedzialnością, nie świadczy usług na rzecz klientów.
Zobacz wszystkie wyniki dla
'
'
Brak wyników wyszukiwania
Ogólne
Zobacz wszystkoLudzie
Zobacz wszystkoOstatnie wyszukiwania
TRANSFORMACJA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM
How can you redefine resilience for the next frontier of vulnerabilities?
Badanie EY pokazuje, jak liderzy cyberbezpieczeństwa wykorzystują możliwości najnowszych modeli AI, by wzmacniać odporność organizacji.
W skrócie
- W ciągu najbliższych 12–18 miesięcy dyrektorzy ds. bezpieczeństwa informacji (ang. chief information security officers, CISOs), zarządy i kadra kierownicza najwyższego szczebla muszą podjąć zdecydowane kroki w celu zwiększenia odporności w odpowiedzi na możliwość najnowszych modeli AI.
- Według badania EY 36% zasobów organizacji ma niewystarczającą widoczność i ochronę w zakresie cyberbezpieczeństwa, przez co są podatne na ataki wykorzystujące AI.
- Wiodące firmy z grupy Secure Creators przekształcają cyberbezpieczeństwo tak, aby działało z szybkością maszyn, i lepiej koordynują działania w całej organizacji, budując jej odporność.
Artykuł powstał na podstawie publikacji EY Global „How can you redefine resilience for the next frontier of vulnerabilities?”. Zapoznaj się z jego pełną oryginalną wersją.
Najnowsze modele AI sprawiły, że organizacje muszą być odporne na zagrożenia cybernetyczne. Mimo że nadal muszą chronić najważniejsze zasoby, ich odporność coraz bardziej zależy od zdolności obserwowania, zarządzania i reagowania w odniesieniu do zasobów, tożsamości i zależności pozostających poza bezpośrednim polem widzenia.
Niedawne doniesienia o umiejętności najnowszych modeli AI wykrywania i wykorzystywania podatności zaskoczyły wiele organizacji. Weryfikowanie i usuwanie słabych wciąż jest niezbędne, choć obecne i nadchodzące wyzwania mają ciągły i strukturalny charakter. W nieliniowym, przyspieszonym, zmiennym i wzajemnie powiązanym otoczeniu (NAVI) punkty zwrotne pojawiają się częściej i szybciej, a ich skutki kaskadowo rozchodzą się po organizacjach, nierzadko doprowadzając ich odporność do granic możliwości. Kolejny punkt zwrotny może przybrać postać w pełni zautomatyzowanego cyberataku, przeciwnika dysponującego komputerami kwantowymi albo zagrożenia, którego w chwili obecnej trudno sobie nawet wyobrazić.
2026 EY Global Cybersecurity Leadership Insights Study [ENG]
W takich warunkach odporność trzeba zdefiniować na nowo: nie chodzi jedynie o przywracanie działania po incydencie. Liderzy cyberbezpieczeństwa powinni nieustannie uzmysławiać organizacjom, gdzie kumulują się podatności, ustalać priorytety z myślą o minimalnym funkcjonującym przedsiębiorstwie (ang. minimum viable enterprise, MVE) i reagować z szybkością zbliżoną do tempa pojawiania się zagrożeń.
Badanie EY Global Cybersecurity Leadership Insights Study 2026 wskazuje, gdzie mogą kumulować się podatności. Na podstawie ankiety przeprowadzonej wśród ponad 800 liderów cyberbezpieczeństwa i analizy 475 typów zasobów ustaliliśmy, że 36% zasobów organizacji należy do obszaru nazwanego przez nas „strefą podatności”, czyli grupy zasobów o widoczności i zabezpieczeniach cybernetycznych poniżej średniej.
Średnio
36%
36%
zasobów organizacji znajduje się w strefie podatności.
Dlaczego strefa podatności ma dziś znaczenie
Jednym ze skutków powszechnego podejścia do cyberbezpieczeństwa opartego na ochronie „klejnotów koronnych”, czyli najcenniejszych zasobów, jest stopniowe powstawanie grupy zasobów, które nie są odpowiednio chronione.
W przeszłości taki kompromis mógł być akceptowalny, jednak hakerzy coraz częściej znajdują podatności „na obrzeżach” i łączą ataki między organizacjami, aby dotrzeć do cenniejszych zasobów. Najnowsze modele AI – podobnie jak modele ogólnodostępne – przyspieszają ten proces: dostęp do słabiej chronionych zasobów jest łatwiejszy, a czas między wykryciem podatności a jej wykorzystaniem – krótszy. Według raportu CrowdStrike 2026 Global Threat Report średni czas, jaki cyberprzestępcy potrzebują na przejście od uzyskania dostępu do dalszego przemieszczania się w sieci, spadł do 29 minut. Pokazuje to, jak szybko mogą przejść od początkowego dostępu do ruchu lateralnego.
Pocieszające jest ponowne wyodrębnienie grupy Secure Creators – organizacji, które w poprzednich badaniach wyróżniliśmy ze względu na bardziej zaawansowane funkcje cyberbezpieczeństwa. W tegorocznym badaniu do strefy podatności należy średnio tylko 30% zasobów Secure Creators, w porównaniu z 42% w przypadku słabszej grupy – Prone Enterprises.
Secure Creators były lepiej przygotowane na punkt zwrotny związany z najnowszymi modelami AI, ponieważ stosowały strategie zapewniające szerszą ochronę powierzchni ataku (omówiliśmy je w badaniu z 2023 r.). Szybciej reagowały na zagrożenia wspomagane przez AI i dostosowywały się do nich, ponieważ cyberbezpieczeństwo było już częścią strategii odporności obejmujących całą organizację.
Zarządy, kadra kierownicza i dyrektorzy ds. bezpieczeństwa informacji, którzy wspierają takie strategie i ograniczają strefę podatności, będą lepiej przygotowani, gdy pojawi się kolejny punkt zwrotny.
1
Rozdział 1
Identyfikacja strefy podatności
Strefa podatności koncentruje się w określonych kategoriach zasobów i jest różna w zależności od sektora. Będzie ewoluować wraz z przyspieszaniem zmian.
Dla wielu zarządów, członków kadry kierowniczej i organów regulacyjnych doniesienia o ryzyku związanym z najnowszymi modelami AI ugruntowały pozycję cyberbezpieczeństwa jako kluczowego elementu odporności. Aby budować odporność na przyszłe punkty zwrotne w cyberbezpieczeństwie, dyrektorzy ds. bezpieczeństwa informacji muszą zrozumieć trzy zmiany przekształcające ryzyko dotyczące zasobów organizacji:
- Szybkie eksperymentowanie z AI i jej wdrażanie rozszerzają i powiększają powierzchnię ataku.
- Coraz bardziej złożone łańcuchy dostaw oprogramowania i usług zewnętrznych wprowadzają ryzyko do zasobów pozostających poza bezpośrednią kontrolą organizacji.
- Atakujący, którzy wspierają się AI, mogą wykorzystywać podatności w niewystarczająco chronionych zasobach, aby przemieszczać się lateralnie w organizacjach.
Zmiany te nie wpływają jednakowo na wszystkie zasoby. Identyfikacja strefy podatności pomaga dyrektorom ds. bezpieczeństwa informacji dokładniej zrozumieć zachodzące zmiany oraz poprawić widoczność i ochronę tam, gdzie kumuluje się ryzyko.
Nasze badanie mierzy również, jak często zasoby ulegają zmianom wymagającym aktualizacji zabezpieczeń. Często zmieniane zasoby – np. narzędzie AI do zarządzania zapasami lub hostowany w chmurze system administracyjny – mogą powodować luki w widoczności i ochronie, jeśli zespoły ds. cyberbezpieczeństwa nie nadążają za szybkim tempem zmian. Respondenci wskazali, że właśnie tempo zmian technologicznych najbardziej utrudnia prowadzenie dokładnego rejestru zasobów.
Choć ankietowani z różnych sektorów otrzymywali listy zasobów dopasowane do swojej branży, wszystkie zasoby pogrupowano w następujące kategorie:
- systemy i narzędzia AI,
- zasoby chmurowe,
- zasoby danych,
- ekosystemy i podmioty zewnętrzne,
- infrastruktura sieciowa,
- zasoby cyfrowe inne niż AI,
- zasoby OT i fizyczne.
Największe prawdopodobieństwo znalezienia się w strefie podatności dotyczyło zasobów OT i fizycznych (57%), ekosystemów i podmiotów zewnętrznych (49%), systemów i narzędzi AI (47%) oraz infrastruktury sieciowej (38%).
Nie dziwi, że zasoby OT i fizyczne najczęściej trafiają do strefy podatności – często pozostają one poza zakresem odpowiedzialności zespołów ds. cyberbezpieczeństwa. W przeszłości zarządy mogły akceptować takie ryzyko. Przy obecnym rozwoju fizycznej AI i rosnącym zagrożeniu dla technologii operacyjnej ze strony jej najnowszych modeli dyrektorzy ds. bezpieczeństwa informacji powinni przewodzić ochronie zasobów, które – kiedyś odizolowane – teraz coraz częściej są podłączane do sieci. Pierwszym krokiem takie ochrony jest uzyskanie lepszej widoczności powierzchni ataku.
Ekosystemy i podmioty zewnętrzne (druga najczęściej reprezentowana kategoria w strefie podatności) zyskują na znaczeniu dla kluczowych operacji – od oprogramowania i infrastruktury chmurowej po logistykę i świadczenie usług. Wraz ze wzrostem ich znaczenia potrzebują stałego, uprzywilejowanego dostępu do sieci i środowisk wewnętrznych, co istotnie rozszerza powierzchnię ataku. Agentowa sztuczna inteligencja może nasilić te zjawiska, ponieważ jej skuteczne wdrożenie często wymaga szerokiego dostępu dostawców AI do wielu funkcji lub całej organizacji.
Hakerzy wykorzystują tę sytuację – ich celem w pierwszej kolejności często są podmioty zewnętrzne, a następnie przemieszczają się lateralnie do głównych środowisk docelowych. Aby ograniczyć ekspozycję bez zrywania kluczowych relacji z dostawcami, dyrektorzy ds. bezpieczeństwa informacji powinni zamknąć podstawowe luki w zabezpieczeniach wykryte w badaniu: 47% organizacji nie segmentuje prawidłowo swoich środowisk, a 59% nie ma kompleksowej telemetrii zasobów, co ogranicza widoczność i opóźnia wykrywanie.
47%
47%
organizacji nie segmentuje prawidłowo swoich środowisk.
59%
59%
organizacji nie ma kompleksowej telemetrii zasobów.
Systemy i narzędzia AI były trzecią najczęściej reprezentowaną kategorią w strefie podatności. Sztuczna inteligencja utrudnia zapewnienie zarówno widoczności, jak i właściwego poziomu ochrony. Problem widoczności ma kilka źródeł. Wdrażanie generatywnej AI często prowadzi do nieautoryzowanego, nieformalnego użycia narzędzi i nieśledzonych przepływów danych, gdy pracownicy korzystają z rozwiązań poza zatwierdzonymi kanałami. Z kolei agentowa AI tworzy dodatkowe martwe pola: mnożą się agenci, tożsamości, połączenia z narzędziami i autonomiczne działania, które trudno zinwentaryzować i monitorować. Problem pogłębiają luki w ochronie – wiele zespołów nie stosuje jeszcze spójnych zabezpieczeń, testów, monitorowania ani zasad zarządzania systemami i narzędziami AI, które szybko się zmieniają i łączą z wrażliwymi danymi oraz procesami.
Infrastruktura sieciowa, z 38% zasobów w strefie podatności, jest czwartą najczęściej reprezentowaną kategorią, ale pozostaje jednym z głównych zmartwień dyrektorów ds. bezpieczeństwa informacji. Napastnicy, zwłaszcza podmioty powiązane z państwami, coraz częściej atakują urządzenia brzegowe (bramy VPN, zapory sieciowe, routery i inne urządzenia brzegowe), wykorzystując je do uzyskania początkowego dostępu. W porównaniu z nowoczesnymi usługami chmurowymi i oprogramowaniem urządzeń końcowych wiele takich urządzeń sieciowych ma niestandardowe oprogramowanie układowe lub długie cykle instalowania poprawek, co zwiększa ich podatność na zagrożenia wspomagane najnowszymi modelami AI. Dyrektorzy ds. bezpieczeństwa informacji powinni ograniczać ryzyko związane z tymi zasobami, poprawiając ich widoczność i ochronę.
Analiza strefy podatności w poszczególnych sektorach
Przeprowadzona przez nas analiza ujawnia różnice między sektorami. Więcej zasobów w strefie podatności mają na ogół branże silnie zależne od technologii operacyjnej, takie jak infrastruktura, górnictwo i metale, energetyka i usługi komunalne oraz ropa, gaz i przemysł chemiczny. W sektorach o najmniejszym udziale zasobów w strefie podatności – administracji publicznej, bankowości i rynkach kapitałowych, ubezpieczeniach oraz lotnictwie, obronności i mobilności – zazwyczaj obowiązują bardziej rygorystyczne wymogi regulacyjne dotyczące bezpieczeństwa.
Strefa podatności w Twoim sektorze
Wybierz branżę, aby przeczytać więcej o dotyczącej jej strefie podatności.
- Consumer & Health
- Financial Services
- Government & Infrastructure
- Industrials & Energy
- TMT
2
Rozdział 2
Pełna widoczność ogranicza strefę podatności
Częściowa widoczność zasobów już nie wystarcza, gdy zagrożenia związane z najnowszymi modelami AI rozszerzają powierzchnię ataku.
Nasze badanie wykazało, że 70% liderów cyberbezpieczeństwa uważa, iż najpoważniejsze zagrożenia pozostają niewidoczne.
70%
70%
liderów cyberbezpieczeństwa uważa, że najpoważniejsze zagrożenia pozostają niewidoczne.
Po niedawnych doniesieniach o podatnościach ujawnianych przez najnowsze modele AI zarządy i kadra kierownicza lepiej rozumieją ryzyko cybernetyczne. Dyrektorzy ds. bezpieczeństwa informacji powinni wykorzystać ten moment, aby zainwestować w widoczność obejmującą całą organizację.
Nasze badanie pokazuje, że wiele zespołów ds. cyberbezpieczeństwa zaczyna z opóźnieniem. Analiza odpowiedzi otwartych wskazuje, że największe trudności w uzyskaniu widoczności zasobów to złożoność zależności, ograniczenia zasobów i zarządzanie danymi o zasobach. Tylko 43% respondentów korzysta ze zautomatyzowanych metod identyfikowania i inwentaryzacji zasobów, a 45% ma pewność, że ich rejestr zasobów jest kompletny i aktualny.
Opieranie się wyłącznie na ręcznych, nieskoordynowanych metodach identyfikacji zasobów zagraża odporności przedsiębiorstwa — napastnicy mogą w kilka sekund znaleźć i wykorzystać podatności w systemach niewidocznych dla zespołów cyberbezpieczeństwa.
Metody te nie pasują również do sposobu organizacji i działania przyszłych firm korzystających z agentowej AI. W takich środowiskach agenci programowi mogą z maszynową szybkością tworzyć i wykorzystywać tożsamości, uprawnienia oraz połączenia z narzędziami. Ręczne metody identyfikacji są zbyt wolne i rozdrobnione, by dać dokładny obraz istniejących zasobów, ich wzajemnych interakcji i miejsc kumulowania się ryzyka.
„W środowiskach agentowych widoczność musi oznaczać mapowanie w czasie rzeczywistym (w formacie czytelnym dla maszyn) agentów, tożsamości, uprawnień i ścieżek wykonywania zadań w miarę ich powstawania” – powiedziała Maez de Guzman, liderka EY Global Cybersecurity Managed Services Emerging Markets. „Kontrola zależy od tożsamości, ciągłej telemetrii i wykrywania wspomaganego przez AI, a analiza ekspozycji oparta na grafach ujawnia nowe rodzaje ryzyka. Architektury umożliwiające obserwowanie, analizowanie i działanie w czasie wykonywania mogą skrócić okres między powstaniem ryzyka a jego usunięciem”.
Secure Creators, wiodąca grupa respondentów naszego badania, wydają się lepiej przygotowani na zagrożenia wynikające z wykorzystania najnowszych modeli AI, ponieważ są bliżej zapewnienia pełnej widoczności w całym przedsiębiorstwie i lepiej rozumieją powiązania między zasobami. Jest to widoczne w znacznie większym zadowoleniu z baz zarządzania konfiguracją (ang. configuration management database, CMDB): 85% vs. 45% Prone Enterprises. Daje to dyrektorom ds. bezpieczeństwa informacji bardziej wiarygodny obraz najważniejszych zasobów i miejsc koncentracji ekspozycji.
Liderzy cyberbezpieczeństwa coraz bardziej się rozwijają, przechodząc na autonomiczne, wspomagane przez AI wykrywanie, ustalanie priorytetów i usuwanie podatności, wspierane ciągłą telemetrią i monitorowaniem ekspozycji na zagrożenia. Łączą te możliwości z jasno przypisaną, międzyfunkcyjną odpowiedzialnością za naprawę problemów oraz integrują bezpieczeństwo z cyklem rozwoju oprogramowania. Dzięki temu organizacje mogą bezpieczniej wdrażać AI i skuteczniej działać w autonomicznych środowiskach opartych na agentach.
„Wiodące zespoły ds. cyberbezpieczeństwa powinny wykorzystać doświadczenia zdobyte przy zabezpieczaniu wytwarzania oprogramowania i wbudować cyberbezpieczeństwo w cykl rozwoju agentów AI” – powiedział Ganesh Devarajan, EY Americas Consulting Cyber Risk Leader. „Powinno to obejmować automatyczne wykrywanie modeli AI oraz komunikację między agentami”.
Poza widocznością zasobów Secure Creators lepiej od innych radzą sobie z mapowaniem sieci, tożsamości i zależności – to kluczowa zdolność w świecie, w którym napastnicy wspomagani przez AI coraz częściej wykorzystują tożsamość i mechanizmy zaufania jako punkty wejścia do szybkiego przemieszczania się w przedsiębiorstwach. Secure Creators częściej wysoko oceniają swoje umiejętności mapowania sieci (67% vs. 59% Prone Enterprises) i tworzą rozszerzone mapy widoczności obejmujące całe organizacje.
Wraz z towarzyszącą wdrażaniu agentowej AI ewolucją samego pojęcia tożsamości dyrektorzy ds. bezpieczeństwa informacji, którzy najlepiej rozumieją powierzchnię ataku oraz współdziałanie sieci i zależności, będą w najlepszej pozycji, by zarządzać mnożącymi się, nieosobowymi, dynamicznymi tożsamościami działającymi z szybkością maszyn.
3
Rozdział 3
Jak zbudować odporność na kolejny wstrząs w obszarze cyberbezpieczeństwa
Obecna sytuacja daje firmom impuls do głębszego włączania cyberbezpieczeństwa w odporność przedsiębiorstwa – zanim nastąpi kolejny punkt zwrotny.
W świecie NAVI kolejne punkty zwrotne prowadzą do następnych, dlatego zarządy i kadra kierownicza muszą w swoim myśleniu wykraczać poza dzisiejsze zagrożenia generowane przez najnowsze modele AI. W ankiecie przeprowadzonej w tygodniach poprzedzających niedawne doniesienia o możliwościach AI tylko 45% liderów ds. cyberbezpieczeństwa deklarowało gotowość na zagrożenia wspomagane przez sztuczną inteligencję. Na zagrożenia związane z komputerami kwantowymi przygotowanych jest zaledwie 21%.
Aby przygotować się na te i przyszłe, jeszcze niewyobrażalne ryzyka, organizacje muszą budować strategie odporności, które ściśle łączą się z cyberbezpieczeństwem i pozwalają w czasie zakłóceń dotrzymywać podstawowych zobowiązań wobec interesariuszy. Wymaga to zdefiniowania i ochrony minimalnego funkcjonującego przedsiębiorstwa (MVE) – kluczowych zdolności, zasobów i zależności niezbędnych do realizacji podstawowych zobowiązań. Ochrona MVE wymaga zarówno sygnałów w czasie rzeczywistym, które wskazują, czy nadal może ono działać w zmieniających się warunkach, jak i ćwiczeń symulacyjnych weryfikujących jego architekturę oraz infrastruktury fizycznej i cyfrowej, która pozwoli zamknąć strategiczne luki.
Aby cyberbezpieczeństwo wzmacniało odporność, zabezpieczenia muszą działać niemal z szybkością maszyn i być strukturalnie dopasowane do krajobrazu zagrożeń. Odporność zależy od ciągłego monitorowania, wysokiej jakości informacji o zagrożeniach oraz automatycznego wykrywania i reagowania. Ponieważ napastnicy coraz częściej przemieszczają się między starszymi systemami, zależnościami wewnętrznymi, podmiotami zewnętrznymi i ścieżkami dostępu do danych, liderzy potrzebują całościowego obrazu powierzchni ataku. Obrazu, który pokaże interakcje między systemami i sposób rozchodzenia się awarii.
Najnowsze modele AI i przyszłe punkty zwrotne ujawnią, jakie będą koszty odkładanej modernizacji przedsiębiorstw. Badanie wspierające długofalową współpracę badawczą EY i Saïd Business School Uniwersytetu Oksfordzkiego pokazuje, że liczba organizacji zmotywowanych do przeprowadzenia szeroko zakrojonej transformacji w celu poprawy cyberbezpieczeństwa wzrosła o 28%. Starsze architektury, narastający dług technologiczny i słabo rozumiana złożoność osłabiają odporność wobec szybszych, bardziej adaptacyjnych zagrożeń. Trwała odporność wymaga bezpośredniego usuwania słabości strukturalnych, a nie dalszego obchodzenia ich.
Koordynowanie odporności poza organizacją
Twórcy najnowszych modeli AI uruchomili inicjatywy obejmujące całe ekosystemy, odpowiadając na nową rzeczywistość: wykrywanie podatności rośnie szybciej, niż większość organizacji jest w stanie samodzielnie weryfikować i usuwać problemy. Równolegle inicjatywy takie jak Project QuiltWorks firmy CrowdStrike – koalicja branżowa wykorzystująca AI do identyfikowania, weryfikowania i ustalania priorytetów podatności, zanim zostaną wykorzystane – łączą dostawców zabezpieczeń, badaczy AI i organizacje, w tym EY, aby przyspieszyć skoordynowane ograniczanie ryzyka.
„Project QuiltWorks ma wykorzystywać najnowsze modele AI, by pomagać organizacjom wyprzedzać pojawiające się zagrożenia” – powiedział Fabio Fratucello, Field CTO World Wide w CrowdStrike. „Wykorzystując wiodące modele AI, QuiltWorks łączy wiedzę CrowdStrike z doświadczeniem partnerów branżowych, takich jak EY, aby wykrywać podatności, rozumieć, jak napastnicy mogą łączyć je w łańcuchy ataków, i weryfikować ryzyko w rzeczywistych środowiskach. Celem jest pomoc organizacjom w ustalaniu priorytetów napraw i ograniczaniu ekspozycji, zanim podatności zostaną wykorzystane w atakach”.
Dzięki tym inicjatywom organizacje mogą wcześniej uzyskiwać informacje o pojawiających się podatnościach, szybciej je weryfikować i skuteczniej koordynować naprawy w połączonych ekosystemach. Korzysta na tym cała branża: dostawcy technologii z wyprzedzeniem identyfikują i usuwają podatności, ograniczając ryzyko systemowe oraz pomagając organizacjom zmniejszać ekspozycję, zanim podatności zostaną wykorzystane.
Odporność wymaga zarządzania ryzykiem tożsamości i dostawców SaaS
Tylko
48%
48%
respondentów ma pewność, że szybko wykryje incydent w swoim łańcuchu dostaw.
Odporność i ciągłość działania coraz bardziej zależą od zaufania do podmiotów zewnętrznych wspierających kluczowe procesy biznesowe. Taki układ staje się niepewny w obliczu wzrostu liczby ataków opartych na tożsamości, które wykorzystują protokoły wymagające bezpośredniej interakcji między wrażliwymi zasobami wewnętrznymi a dostawcami SaaS. Jak wskazuje raport CrowdStrike 2026 Global Threat Report, 82% wykrytych incydentów nie wiązało się ze złośliwym oprogramowaniem, co znaczy, że wiele współczesnych włamań coraz częściej wykorzystuje przejęte tożsamości, prawidłowe dane uwierzytelniające i zaufane ścieżki dostępu, a nie złośliwe oprogramowanie.
Szybsze wykrywanie i wykorzystywanie podatności potęgują problem. Wielu dostawców zewnętrznych – zwłaszcza mniejszych i dysponujących skromniejszymi zasobami – może nie być w stanie przedstawić wystarczających dowodów na usunięcie lub załatanie podatności ujawnionych przez najnowsze modele AI. Jednym z rozwiązań jest znalezienie i zweryfikowanie alternatywnych dostawców, ale w wielu przypadkach nie ma realnych zamienników, zwłaszcza gdy kluczowe procesy zależą od niewielkiej liczby wyspecjalizowanych firm.
Aby sprostać tej sytuacji, organizacje muszą zmienić sposób współpracy z podmiotami zewnętrznymi, tak by zwiększać odporność i przeciwdziałać zagrożeniom opartym na tożsamości. Oznacza to przejście od okresowych ocen dostawców i modelu „VPN i umowa” do ciągłego monitorowania dostępu skoncentrowanego na tożsamości, ograniczonego do niezbędnych uprawnień i połączonego z zapewnianiem bezpieczeństwa łańcucha dostaw oraz zabezpieczeniami w czasie wykonywania.
Secure Creators już to robią. Częściej wymagają od podmiotów zewnętrznych mających dostęp do środowiska organizacji spełnienia obowiązkowych, weryfikowalnych wymogów bezpieczeństwa (55% vs. 39% Prone Enterprises). Mają także znacznie większe zaufanie do swojej zdolności szybkiego wykrywania incydentów cyberbezpieczeństwa w łańcuchu dostaw (68% vs. 30%) i w centrum danych (81% vs. 49%).
Rozszerzenie odpowiedzialności za cyberbezpieczeństwo na OT i zasoby fizyczne kluczowe dla odporności przedsiębiorstwa
Technologia operacyjna nie zawsze podlega bezpośrednio zespołom cyberbezpieczeństwa, ale należy konsultować się z CISO przy podłączaniu OT i zasobów fizycznych do sieci lub włączaniu do nich AI. W takich projektach dyrektorzy ds. bezpieczeństwa informacji powinni rozważyć dwie kwestie:
- Nie podłączaj OT domyślnie: każde nowe połączenie powinno być świadomą decyzją, uwzględniającą korzyści operacyjne i zagrożenia cybernetyczne.
- Załóż, że starsze systemy OT pozostaną podatne: w środowiskach już podłączonych ze sprzętem, który jest aktualizowany rzadko lub wcale, należy chronić systemy, których nie można załatać, przez izolację, monitorowanie i zabezpieczenia kompensacyjne.
„Odporność OT zaczyna się od widoczności. Kluczowa jest identyfikacja zasobów” – powiedział Piotr Ciepiela, EY Global Cyber Architecture, Engineering & Emerging Technology Leader. „Choć zwykle to dział ds. cyberbezpieczeństwa prowadzi te działania, nie da się ich zrealizować bez ścisłej współpracy z zespołami OT. Należy pamiętać, że wielu elementów środowiska OT nie można naprawić, dlatego ich odporność musi być zapewniona przez segmentację, izolację i budowanie zabezpieczeń”.
Dwie zmiany w krajobrazie zagrożeń sprawiają, że koordynacja działań dotyczących OT ma kluczowe znaczenie. Pierwsza to wykorzystywanie technologii operacyjnej jako wektora ataku. Grupy takie jak Volt Typhoon pokazują, jak napastnicy mogą po cichu przejmować starsze systemy OT i infrastrukturę, stopniowo osłabiając odporność operacyjną. Druga zmiana polega na wykorzystywaniu zaawansowanych możliwości AI do wykrywania i eksploatowania słabych punktów połączonych urządzeń, interfejsów i starszych środowisk, które są aktualizowane rzadziej niż systemy IT.
W naszym badaniu grupa Secure Creators lepiej zarządza OT i zasobami fizycznymi dzięki ściślejszej współpracy z działami operacyjnymi. Częściej ma międzyfunkcyjne zespoły odpowiedzialne za OT (61% vs. 51% Prone Enterprises) i jest bardziej zadowolona ze współpracy z zespołami operacyjnymi na rzecz bezpieczeństwa zasobów fizycznych i OT (68% vs. 45%).
4
Rozdział 4
Sześć kroków ograniczających strefę podatności w erze najnowszych modeli AI
W ciągu najbliższych 12–18 miesięcy dyrektorzy ds. bezpieczeństwa informacji powinni znacząco ograniczyć strefę podatności.
Oto sześć działań, które powinni podjąć, aby poprawić widoczność i zabezpieczenia cybernetyczne, ograniczyć strefę podatności, zwiększyć odporność i inwestować w nowoczesne technologie cyberbezpieczeństwa, zanim nadejdzie kolejny punkt zwrotny.
Współautorzy: Piotr Ciepiela, Maez De Guzman, Ganesh Devarajan, Scott McCowan, AnnMarie Pino, William Reid i Joe Morecroft.
Podsumowanie
Wiele organizacji nie było przygotowanych na niedawne doniesienia o zagrożeniach cybernetycznych związanych z najnowszymi modelami AI. Czołowi dyrektorzy ds. bezpieczeństwa informacji, przy wsparciu zarządów i kadry kierowniczej, wykorzystują tę sytuację, by budować odporność cybernetyczną przed kolejnym punktem zwrotnym. Osiągają to, identyfikując i ograniczając strefę podatności w swoich organizacjach oraz budując zaufanie na każdym etapie cyklu życia AI.
Polecane artykuły
Szybkość, skala i możliwości analityczne AI mogą zmienić sposób budowania odporności w dzisiejszym złożonym środowisku ryzyka.
Gdy świat zmienia się z dnia na dzień, czy potrafisz działać w tempie, które buduje zaufanie?
Jak przeprojektować model zarządzania ryzykiem, by stawiał strategię na pierwszym miejscu, działał na podstawie sygnałów i wspierał szybkie decyzje?
Badanie EY Global Risk Transformation Study 2025 pokazuje, jak stratedzy ryzyka wcześniej dostrzegają zakłócenia, szybciej się dostosowują i precyzyjniej reagują.
