Cyberprzestępcy potrzebują dziś średnio zaledwie 29 minut, aby po uzyskaniu pierwszego dostępu do środowiska ofiary rozpocząć przemieszczanie się po nim – wynika z analiz opublikowanych w dokumencie CrowdStrike 2026 Global Threat Report. Tymczasem zespoły bezpieczeństwa muszą każdego dnia mierzyć się z ogromną liczbą sygnałów wymagających weryfikacji. Szacunkowo przeciętne centrum operacji bezpieczeństwa (SOC) otrzymuje kilka tysięcy alertów dziennie, z czego dwie trzecie pozostaje bez analizy. W efekcie dochodzi do paradoksu: firmy dysponują większą liczbą narzędzi, danych i mechanizmów monitorowania niż kiedykolwiek wcześniej, ale nie zawsze przekłada się to na skuteczniejsze wykrywanie zagrożeń.
Współczesne centra operacji bezpieczeństwa analizują informacje o zdarzeniach pochodzące z systemów, aplikacji, urządzeń końcowych czy ruchu sieciowego. Tylko niewielka część z nich wymaga jednak interwencji. Coraz więcej czasu pochłania natomiast weryfikowanie alertów pozbawionych szerszego kontekstu lub nieprzedstawiających realnego zagrożenia. Zjawisko to określane jest mianem alert fatigue, czyli zmęczenia alertami. Chociaż często wskazuje się na niedobór specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, źródło problemu leży gdzie indziej. Nie wynika ono z braku kompetencji zespołów odpowiedzialnych za ochronę systemów, lecz z faktu, że wiele narzędzi nadal generuje więcej sygnałów niż użytecznych informacji.
Dlaczego większa ilość danych nie rozwiązuje problemu?
Przez lata rozwój cyberbezpieczeństwa bazował na założeniu, że im więcej zdarzeń uda się wykryć, tym większa będzie szansa na zatrzymanie ataku. Ale wraz ze wzrostem liczby źródeł danych gwałtownie wzrosła również liczba alertów. Każdy z nich wymaga analizy, nadania priorytetu oraz podjęcia decyzji o dalszych działaniach. Gdy takich zdarzeń będą setki lub tysiące, uwaga zespołu zostaje rozproszona pomiędzy wiele potencjalnych zagrożeń, a ryzyko przeoczenia rzeczywistego ataku rośnie.
– W wielu firmach nie brakuje dziś danych o bezpieczeństwie. Problem polega na tym, że analitycy otrzymują ogromną liczbę sygnałów wymagających oceny, z których tylko część rzeczywiście wskazuje na zagrożenie. Im więcej czasu zespół poświęca na weryfikowanie alertów o niskiej wartości, tym mniej pozostaje go na analizę zdarzeń, które mogą mieć realny wpływ na działalność przedsiębiorstwa – mówi Filip Černý, Product Marketing Manager w firmie Progress Software.
Dyskusji o przeciążeniu zespołów bezpieczeństwa często towarzyszy temat niedoboru specjalistów. Chociaż firmy rzeczywiście mają trudności z pozyskiwaniem wykwalifikowanych ekspertów, traktowanie tego zjawiska jako głównej przyczyny problemów SOC może prowadzić do błędnych wniosków. Nawet najbardziej doświadczony analityk nie jest w stanie skutecznie pracować w środowisku dostarczającym ogromną liczbę nieskorelowanych komunikatów wymagających ręcznej analizy. Zwiększanie liczebności zespołów nie rozwiązuje więc źródła problemu. Oznacza to konieczność odejścia od podejścia, w którym sukces mierzy się liczbą wygenerowanych alertów, na rzecz modelu koncentrującego się na jakości dostarczanych informacji.
Od alertów do wniosków
Pojedynczy alert dotyczący nietypowego logowania, próby dostępu do określonego zasobu czy zaobserwowanego wzmożonego ruchu sieciowego rzadko pozwala samodzielnie ocenić skalę zagrożenia. Dopiero zestawienie wielu sygnałów pochodzących z różnych źródeł umożliwia administratorowi określenie, czy ma do czynienia z normalną aktywnością użytkownika, błędem systemu czy elementem rozwijającego się ataku.
Wraz ze wzrostem złożoności środowisk IT i liczby źródeł danych coraz trudniej odróżnić rzeczywiste zagrożenia od zwykłych anomalii. To właśnie dlatego coraz większe znaczenie zyskuje podejście, którego celem nie jest generowanie większej liczby alertów, ale dostarczanie zespołom bezpieczeństwa gotowych wniosków bazujących na analizie zachowań, zależności i kontekstu. Dzięki temu analitycy mogą skupić się na podejmowaniu decyzji, zamiast przeglądać kolejne powiadomienia.
– Skuteczność współczesnego SOC coraz rzadziej zależy od liczby wykrytych zdarzeń. Znacznie większe znaczenie ma zdolność szybkiego zrozumienia ich kontekstu oraz określenia, które z nich wymagają działania. Celem nowoczesnych rozwiązań bezpieczeństwa powinno być dostarczanie odpowiedzi, a nie kolejnych powiadomień – komentuje Filip Černý.
AI ma ograniczać szum, a nie zastępować analityków
W dyskusji o przyszłości cyberbezpieczeństwa coraz częściej pojawia się sztuczna inteligencja. Jej najważniejszą rolą nie jest jednak zastępowanie analityków SOC, lecz wspieranie ich w identyfikowaniu zależności, które trudno byłoby wychwycić manualnie. Systemy wykorzystujące AI potrafią korelować sygnały z wielu źródeł i automatycznie wskazywać zdarzenia wymagające uwagi. Dzięki temu zespoły bezpieczeństwa mogą poświęcać więcej czasu na reagowanie na realne zagrożenia, a mniej na analizowanie alertów o niskiej wartości.
– Największym wyzwaniem współczesnych zespołów bezpieczeństwa nie jest brak danych, ale nadmiar informacji wymagających interpretacji. Kluczowe znaczenie ma dziś zdolność przekształcania dużych wolumenów zdarzeń w konkretne wskazówki wspierające podejmowanie decyzji. Narzędzia wykorzystujące automatyzację i sztuczną inteligencję mogą pomóc ograniczyć ten szum, dostarczając analitykom pełniejszy obraz sytuacji i pozwalając im skupić się na zagrożeniach, które rzeczywiście wymagają działania – podkreśla ekspert Progress Software.
W świecie, w którym cyberprzestępcy potrzebują coraz mniej czasu na rozwijanie ataków, skuteczność SOC zależy nie tylko od liczby generowanych alertów, lecz także od zdolności szybkiego wskazania tych kilku, które rzeczywiście wymagają reakcji. Dlatego przyszłość cyberbezpieczeństwa należy do rozwiązań dostarczających większą przejrzystość, lepszy kontekst i bardziej użyteczne informacje.