מדוע ארגונים צריכים פלטפורמה אחודה, מבוססת AI, לניהול סיכונים? מאמר מעניין מפורבס.

מעומס נתונים לבהירות ניהולית

לא "כמה פגיעויות", אלא "כמה כסף נפסיד"

צוותי אבטחה מנטרים אלפי חולשות (פגיעויות) ודליפות בסביבות עבודה מגוונות (היברידיות), בעוד ההנהלה ממשיכה לשאול: מהי דרגת הסיכון האמיתית? מה עלינו לתקן קודם? הפער בין שיח טכני (על גרסאות ופורטים) לשיח עסקי (על כסף ופעילות) מוביל לקבלת החלטות איטית ולא עקבית.
פלטפורמה מאוחדת ומבוססת AI מחברת נתונים חיים מכלל המערכות למודלים של סיכון פיננסי או תפעולי, ומציפה מה באמת משנה: לדוגמה – איך הגדרה שגויה בשרת הענן (Cloud) מתורגמת להשפעה כספית, ולמה טיפול בחולשת זהות אחת מפחית סיכון לארגון יותר מתיקון 12 שרתים אחרים.

AI כמרכיב החסר

ממדדים סטטיים לתובנות רציפות וברורות

בניגוד לסריקות תקופתיות וחישובים קבועים, בינה מלאכותית אחראית (Responsible AI) יכולה:
• לקלוט זרמי נתונים רחבים (נכסים, מודיעין איומים, תהליכים עסקיים).
• למפות קשרי תלות ולחשב את ההשפעה הפיננסית ברצף ובזמן אמת.
• להציג מסגרת משותפת, מוסברת (Explainable) וקשורה להקשר העסקי.
התוצאה: "מקור חי" למנהל אבטחת המידע (CISO) – מערכת אחת שעונה דינמית על שאלות, כגון איפה הסיכון גדל? איזו פעולה מפחיתה אותו בצורה המהירה ביותר? ואיך זה מיתרגם לערך מדיד במונחים של כסף או זמן?

השוק מתכנס – ואתגרי האמון נשארים

מראייה כללית (Visibility) להבנת ההשפעה (Impact), בלי "להתפזר" בכלים

השוק הטכנולוגי כולו מתכנס לכיוון פלטפורמה אחידה המשלבת ניהול רציף של חולשות עם כימות הסיכונים העסקיים הנובעים מהן. פלטפורמה זו מאפשרת חיבור בזמן אמת בין זיהוי החולשה, הערכת הסיכון והפעולה הנדרשת לטיפול.
החזון ברור: לצמצם את התלות במערכות מפוצלות, ולאפשר קבלת החלטות מבוססת נתונים באופן אוטומטי, ללא צורך בתיווך ידני בין הצוותים והכלים השונים.
עם זאת, יישום מוצלח של חזון זה מציב שני אתגרים מרכזיים:
• אינטגרציה ושקיפות (Explainability): יש לוודא שכל דירוג סיכון ניתן למעקב ולהבנה. כלומר שהמשתמש יכול לדעת כיצד האלגוריתם הגיע להחלטה, ועל סמך אילו נתונים מדויקים.
• מניעת ריבוי כלים (Tool Sprawl): במקום הוראות נפרדות לכל צוות, המטרה היא להשיג שפה אנליטית אחת לכלל הארגון שתחבר בין אבטחת מידע, ניהול סיכונים וקבלת החלטות עסקיות.

המלצות מאת מומחי אבטחת מידע של IPV Security

1. לאחד נתונים סביב "אמת אחת של סיכון": לכלול נכסים, חשיפות, זהויות, מודיעין, תהליכים ושווי כספי במודל משותף.
   אפשר להשיג זאת באמצעות פלטפורמות ייעודיות לניהול סיכונים מאוחדות, כמו CISOteria, מערכת שמחברת בין נתונים טכניים, סיכונים עסקיים וערכים כספיים בזמן אמת, ליצירת תמונת סיכון אחת אמינה.
2. להעדיף AI עם הסברים: יש לדרוש שיומן החלטות, מקורות נתונים והנחות יסוד יהיו נגישים למנהל האבטחה (CISO), מנהל הכספים (CFO) ולמבקרים חיצוניים.
3. למדוד סיכון כמו מדד עסקי: להשתמש במדדי סיכון מרכזיים (KRI) לצד מדדי ביצוע (KPI), כמו זמן ממוצע לתיקון סיכון (MTTR), הפחתה מצטברת בשווי הכספי וזיהוי חשיפות זהות קריטיות.
4. תעדוף לפי ערך עסקי: לתעדף תיקון שמפחית את פוטנציאל ההפסד הכספי בצורה המהירה ביותר, לא רק לפי ציון CVSS (ציון חומרת הפגיעות הטכני).
5. ממשל זהויות וענן (Cloud): חולשות זהות/גישה והגדרות שגויות בענן מכפילות סיכון – יש להעדיף טיפול בהן בסדר העדיפות.
6. להימנע מפיצול כלים: יש לדרוש אינטגרציה מבוססת API, טקסונומיית סיכון משותפת ותהליכי תיקון אוטומטיים.

לסיכום,

פלטפורמה אחידה, מבוססת AI, שמדברת בשפה אחת של סיכון, מאפשרת לארגון לזוז מהר יותר, להשקיע חכם יותר ולהצדיק החלטות מול ההנהלה והרגולטורים. מי שיאמץ מערכת אחת, שפה אחת, אמת אחת – יישן טוב יותר בלילה.

למידע נוסף: https://www.forbes.com/sites/tonybradley/2025/11/18/why-security-needs-a-unified-ai-native-risk-platform/?ss=cybersecurity

להתייעצות מקצועית ניתן לפנות אלינו לאימייל info@ipvsecurity.com או במספר הטלפון
077-4447130. IPV Security מתמחה זה 20 שנה באבטחת מידע, סייבר, סקרי סיכונים
ותקנים ורגולציות הנוגעים לביטחון מידע ועוד.