Lühidalt: Vastupidavaid ettevõtteid iseloomustab täielik ülevaade oma IT-süsteemidest, mis muudab tehisintellektipõhise turvaanalüüsi usaldusväärsemaks ja vähendab seisakukulusid.
Ettevõtted, kellel on täielik ülevaade oma IT-süsteemidest, tulevad turvaintsidentidega toime tõhusamalt ja kannavad väiksemaid seisakukulusid. Seda näitab Splunki ja Cisco ühisanalüüs, mille tulemused on olulised tehisintellekti kasutamisel intsidentidele reageerimisel.
Splunki värske „Cost of Downtime Report” hindab Global 2000 ettevõtete planeerimata IT-seisakute aastaseks kuluks umbes 600 miljardit USA dollarit. Vastupidavate organisatsioonide ja ülejäänud turu vahel ilmneb selge erinevus: peaaegu kõigil madalaimate seisakukuludega ettevõtetel on omaenda hinnangul täielik ülevaade oma süsteemidest, rakendustest ja andmeallikatest.
Tänapäevased IT-keskkonnad genereerivad pidevalt suurel hulgal andmeid rakendustest, pilveteenustest, võrkudest ja lõppseadmetest. Tegelik probleem ei ole siiski andmete vähesuses, vaid nende hajutatuses erinevatele platvormidele. Turvameeskonnad peavad asjakohased signaalid vaevaliselt eri allikatest kokku koguma, mis aeglustab kiiret reageerimist intsidentidele. Iga lisanduva turvalahendusega kasvab keerukus veelgi.
Tehisintellekt saab IT-meeskondi toetada hoiatuste prioritiseerimise, valehäirete filtreerimise ja turvaoluliste sündmuste automaatse rikastamisega. Selle täpsus sõltub aga otseselt andmete kvaliteedist: ühe teise Splunki raporti kohaselt kinnitab 82 protsenti küsitletud IT-juhtidest, et struktureeritud andmehaldusstrateegia on parandanud nende tehisintellekti-rakenduste täpsust. Puudulik või sidumata teave viib seevastu valede ohuhinnangute või kahe silma vahele jäänud intsidentideni.
Splunk soovitab vastupidava andmestrateegia jaoks viit alusprintsiipi: esiteks järjepidevad, ajakohased ja puhastatud andmed suurte struktureerimata infohulkade asemel; teiseks andmesiilode lammutamine, et saada ühtne ülevaade pilve-, kohapealsetest ja kolmandate osapoolte süsteemidest; kolmandaks masinandmete (logid, meetrikad, sündmused) töötlemine, et võimaldada spetsialiseeritud analüüsimudelitel anomaaliaid varakult tuvastada; neljandaks IT-taristu, mis skaleerub koos kasvavate andmemahtudega, näiteks Edge Intelligence’i abil ebaoluliste andmete varajaseks filtreerimiseks; viiendaks järjekindel juhtimine selgete juurdepääsuõiguste ja jälgitava andmepäritoluga.
Allikas: www.it-daily.net · Avaldatud 23. juuli 2026
Lumi AI News — tehisintellekti abil kurateeritud vastavalt tehisintellektimääruse Art. 50-le. Parafraseerimine ja klassifitseerimine Lumi News Pipeline v1.7.3 poolt.