Виникнення кіберзагроз вимагає еволюції в галузі безпеки ланцюга постачання. У світі, де кіберінциденти все частіше пов’язуються з ланцюгами постачання, проактивні стратегії стають необхідністю. Постійний моніторинг і обмін інформацією про загрози стали стандартними заходами для підприємств, які працюють над посиленням своїх систем управління ризиками постачальників. Організації, які мають на меті захистити свою діяльність та зберегти свою репутацію, повинні впроваджувати ці адаптивні тактики для навігації в складному світі виникнення уразливостей.
Спостереження з PwC показали, що 63% інцидентів із безпекою пов’язані з уразливостями ланцюга постачання, підкреслюючи необхідність ефективних рішень управління ризиками. Vendict, заснований у 2021 році, вийшов на виклик традиційному підходу до управління ризиками постачальників (VRM), використовуючи технологію штучного інтелекту, щоб надати підприємствам передове оборонне знаряддя проти можливих порушень.
Засновники Vendict, генеральний директор Уді Коен і технічний директор Майкл Кеслассі, виявили критичний прогалину в інструментах дотримання вимог безпеки, доступних на ринку. Традиційні рішення не зменшили навантаження на експертів з кібербезпеки, тому вони надихнулися створенням штучного інтелекту Vendict—інноваційної системи, створеної для розуміння складної мови документів з безпеки. Цей штучний інтелект надає незамінну підтримку командам з безпеки та управління ризиками та відповідності (GRC). Він сприяє зменшенню ризиків, зекономлює час, підвищує конкурентоспроможність та призводить до швидшого процесу продажів.
Штучний інтелект Vendict допомагає вирішити логістичні проблеми, що виникають внаслідок поширення безлічі анкет з безпеки серед постачальників. Шляхом швидкого аналізу та управління оцінками безпеки ШІ перетворює процеси, що зазвичай тривають тижні, на завдання, що виконуються за години, з постійним навчанням з кожним інтеракцією для покращення ефективності.
Переваги технологічної інновації Vendict охоплюють різні організаційні аспекти, включаючи внутрішній управління ризиками, ревізії та відстеження відповідності, підтримуючи комплексний вимір безпеки. Ця комплексна утиліта, разом із його ефективністю, перетворює важкі процеси дотримання вимог в гнучкі операції, спрощуючи зусилля кібербезпеки професіоналів концентруватися на стратегічних цілях та складних загрозах.
Вступ Vendict на ринок кібербезпеки та управління ризиками постачальників означає трансформаційний період. Якщо штучний інтелект продовжуватиме розвиватися, то й зміцнюватиметься потенціал компаній, які використовують його потужність, вкриваючи шлях для інноваційних практик управління кібербезпекою.
Ключові питання та відповіді
1. Що таке управління ризиками постачальників (VRM) і чому воно важливе в сучасному кібербезпеці? Управління ризиками постачальників — це комплексний підхід до ідентифікації, оцінки, пом’якшення та моніторингу ризиків, пов’язаних з третіми постачальниками та постачальниками сервісів. У контексті кібербезпеки це важливо, оскільки постачальники можуть мати доступ до даних та систем організації, які можуть бути використані для несанкціонованого доступу та порушень даних.
2. Як штучний інтелектом кероване управління ризиками постачальників відрізняється від традиційного VRM? Традиційна VRM зазвичай ґрунтується на ручних процесах, таких як перегляд документів з безпеки та проведення оцінок ризику, які можуть бути часомитними та вимагати значних ресурсів. Штучний інтелектом кероване VRM, навпаки, використовує штучний інтелект для автоматизації та покращення цих процесів, що призводить до швидших та більш докладних оцінок ризику.
3. Які виклики пов’язані з впровадженням штучного інтелекту у VRM? До викликів впровадження штучного інтелекту в VRM включаються забезпечення точності та надійності оцінок, інтеграція інструментів із існуючими системами, управління витратами на впровадження та подолання опору з боку стейкхолдерів, що звикли до традиційних методів.
Головні виклики або суперечності
– Точність та упередженість: Один з головних викликів — гарантування точності систем, які використовують штучний інтелект і запобігання поширення існуючих упереджень з історичних даних.
– Конфіденційність даних: Використання штучного інтелекту для обробки ризиків постачальників може впливати на обробку чутливих даних постачальників, що породжує занепокоєння щодо збереження конфіденційності даних та дотримання нормативних актів.
– Інтеграція сервісів: Системи штучного інтелекту потрібно інтегрувати з існуючою інфраструктурою управління ризиками постачальників та кібербезпеки, що може бути складним та потребувати уважного планування та виконання.
– Швидка еволюція загроз: Кіберзагрози швидко еволюціють, і існує питання, чи зможуть системи штучного інтелекту відстежувати розвиток кіберризиків та надійно оцінювати їх з плином часу.
Переваги та недоліки
Переваги:
– Ефективність: Штучний інтелект може обробляти та аналізувати великі обсяги даних набагато швидше, ніж люди, що значно прискорює процес управління ризиками постачальників.
– Масштабованість: Інструменти на основі штучного інтелекту можуть легше масштабуватися для опрацювання зростаючої кількості постачальників під час росту бізнесу.
– Проактивність: Високорівневі системи штучного інтелекту можуть виявляти та реагувати на виникнення загроз ще до того, як вони стануть серйозними проблемами.
– Покращена точність: Штучний інтелект має потенціал виявляти ризики з більшою точністю, розпізнаючи патерни, які можуть бути проґавлені людьми.
Недоліки:
– Початкові витрати: Впровадження інструментів на основі штучного інтелекту може потребувати значних початкових витрат на технології та навчання.
– Залежність від якості даних: Системи управління ризиками постачальників на основі штучного інтелекту залежать від якості та доступності даних, а погані дані можуть призвести до поганих рішень.
– Складність: Алгоритми штучного інтелекту можуть бути складними та потребувати спеціалізованого експертного досвіду для контролю та підтримки.
Запропоновані Посилання
Для дальшого читання у головному домені стосовно штучного інтелекту, кібербезпеки та управління ризиками розгляньте відвідати ці поважні джерела:
– IBM для візуалізації рішень з приводу штучного інтелекту та кібербезпеки.
– PwC для звітів та аналізів про кіберзагрози та уразливості ланцюга постачання.
– NIST Cybersecurity Framework для рекомендацій з управління кібербезпековими ризиками.
Зверніть увагу, що відвідуйте перелічені посилання лише у випадку, якщо впевнені в їх валідності та тому, що вони ведуть на офіційний веб-сайт вказаної організації.
The source of the article is from the blog guambia.com.uy