Primjena AI u samoprocjeni i reviziji kibernetičke sigurnosti

U procesu samoprocjene i revizije kibernetičke sigurnosti jedan od najzahtjevnijih zadataka je analiza dostavljenih dokaza. Organizacije moraju pregledati dokumente, procedure, konfiguracije sustava i druge materijale kako bi procijenile u kojoj mjeri su sigurnosne mjere zaista implementirane.

U praksi to znači da odgovorne osobe ili revizori moraju pročitati velik broj dokumenata i povezati njihov sadržaj s konkretnim sigurnosnim zahtjevima. Taj proces može biti dugotrajan i zahtijeva iskustvo u području informacijske sigurnosti.

U alatu ITrevizija.hr umjetna inteligencija pomaže korisnicima upravo u tom koraku – analizi dokaza i izradi prijedloga nalaza procjene.

AI predlaže nalaz procjene

Nakon što korisnik učita dokumente ili druge dokaze, AI u ITreviziji analizira njihov sadržaj i predlaže cjeloviti nalaz procjene za pojedinu sigurnosnu kontrolu.

Pri tome AI:

  • predlaže ocjenu razine implementacije sigurnosne mjere
  • obrazlaže razloge zbog kojih predlaže određenu ocjenu
  • analizira pozitivne i negativne strane dostavljenih dokaza

Predložene ocjene usklađene su sa Smjernicama za samoprocjenu Zavoda za sigurnost informacijskih sustava Republike Hrvatske (ZSIS), što omogućuje da procjena bude strukturirana i usklađena s nacionalnim smjernicama.

Jasno povezivanje nalaza s dokazima

Posebna vrijednost AI analize je u tome što sustav uvijek jasno pokazuje na temelju čega je donio svoju preporuku.

Za svaki prijedlog ocjene AI:

  • referencira konkretni isječak iz dokumenta ili dokaza
  • prikazuje dio teksta na kojem se temelji zaključak
  • objašnjava kako se taj sadržaj odnosi na zahtjeve određene kontrole

Na taj način korisnik može brzo provjeriti je li interpretacija dokaza točna i donijeti informiranu odluku o konačnoj ocjeni.

Transparentna analiza dokaza

Osim same ocjene, AI prikazuje i analizu kvalitete dostavljenih dokaza.

Sustav može istaknuti, primjerice:

Pozitivne elemente dokaza

  • jasno definirane procedure
  • formalno odobrene dokumente
  • dokumentirane tehničke mjere

Moguće nedostatke

  • nedostatak konkretnih implementacijskih detalja
  • zastarjele dokumente
  • nedovoljno dokaza o stvarnoj primjeni procedure

Takav pregled pomaže organizacijama da lakše prepoznaju gdje su sigurnosne mjere dobro implementirane, a gdje su potrebna poboljšanja.

AI kao podrška odgovornoj procjeni

Iako AI može predložiti ocjenu i obrazložiti nalaz, konačnu odluku uvijek donosi korisnik ili revizor.

Uloga AI-ja je pomoći u:

  • bržem razumijevanju dokaza
  • strukturiranju nalaza procjene
  • prepoznavanju snaga i slabosti postojećih mjera

Kombinacija automatizirane analize i stručne procjene omogućuje organizacijama da proces samoprocjene provedu brže, ali i uz veću transparentnost.