Еволюція захисту: чому автономія перевершує автоматизацію в ІТ-безпеці

29 сентябрь, 2025 - 19:04Олександр Савушкін

Останні десять років світ обговорював самокеровані автомобілі, і сьогодні роботаксі вже тихо курсують вулицями, доводячи, що автономія настала, навіть якщо більшість цього не помічає. Сфера ІТ-безпеки йде тим самим шляхом.

Довгий час CISO покладалися на автоматизацію – написання політик, конфігурацію сценаріїв та скриптів, які допомагали, але мали обмеження, адже автоматизація може виконувати лише те, що їй наказано. Тепер безпека входить у нову фазу: системи вчаться самостійно вирішувати, що розслідувати, які дані важливі та які дії вживати – без очікування втручання людини. Індустрія рухається до самокерованої ІТ-безпеки.

Яскравим прикладом цієї тенденції є безпека електронної пошти, де аналітики помітили, що багато клієнтів перестали заходити на свої безпекові портали. Пояснення виявилося простим: вони не заходили, бо система настільки ефективно справлялася із загрозами у фоновому режимі, що «ручне» втручання стало непотрібно. Це найкращий комплімент для будь-якого захисного рішення: воно працює настільки бездоганно, що люди припиняють про нього думати, подібно до надійної навігаційної системи.

При цьому необхідно чітко розрізняти автоматизацію, яка є правило-орієнтованою (як круїз-контроль), і автономію, яка є рішення-орієнтованою. Автономна система сама визначає важливість події, збирає контекст та обмінюється контекстом, адаптуючись у реальному часі.

Багато років автоматизація, яка вимагала від команд безпеки постійного оновлення правил для кожної нової загрози, змінюється автономністю, що використовує інтелект на базі АІ для розпізнавання патернів та адаптації навіть до незнайомих ситуацій, що знімає тягар з людини.

Ядром цього переходу є великі мовні моделі (LLM), які дають системам безпеки здатність аналізувати мову, контекст та наміри, що було недосяжним для традиційних фільтрів. У захисті пошти LLM здійснюють вирішальну зміну: вони виявляють тонкі спроби імітації (коли атакуючий копіює стиль), ідентифікують патерни соціальної інженерії навіть без шкідливих посилань чи вкладень і розуміють контекст комунікації, позначаючи аномалії, які не відповідають звичайній діловій поведінці. Наприклад, фішинговий лист, що виглядає звичайним для людського ока, може містити мовні невідповідності або нелогічність у контексті, які LLM, навчена виявляти такі сигнали, миттєво розпізнає. Це є практичною автономією: система не чекає на нове правило чи сигнатуру, а міркує та діє негайно.

Надзвичайно важливим елементом автономії є довіра, і так само, як люди потребували пояснень щодо дій самокерованих автомобілів, користувачі безпекових систем хочуть розуміти, що відбувається і чому. Саме тому портали самообслуговування на базі АІ поширюють автономію за межі SOC і до кінцевих користувачів, надаючи їм чітку видимість дій системи та перекладаючи технічні виявлення на зрозумілу людині мову. Ця модель зміцнює довіру, зменшує залежність від ІТ-команд і робить безпеку більш персоналізованою та інтерактивною.

Шлях до самокерованої безпеки буде поступовим, але він вже відбувається: від поштової безпеки, що фільтрує мільярди повідомлень без додаткового втручання, до розслідувань SOC, де АІ вирішує, які сповіщення вимагають уваги. Справжня цінність цієї автономії полягає не лише у тому, що машини діють самостійно, а у зміні ролі людини. Машини беруть на себе обробку рутинного «шуму» – виявлення, розслідування та усунення більшості стандартних подій у фоновому режимі. До рук фахівців надходить лише стислий перелік завдань та зрозумілі пояснення, які дійсно вимагають експертного судження. Це перетворює роль професіонала з «пожежника» на стратега, дозволяючи йому робити високоцінні рішення, тоді як АІ виконує рутинне «керування» цифровим захистом.