I takt med den stigende kompleksitet i it-landskabet vokser behovet for effektive og præcise metoder til risikovurdering. Her spiller kunstig intelligens (AI) en central rolle i fremtidens værktøjer til it-risikovurdering. AI kan ikke blot effektivisere eksisterende processer, men også åbne op for helt nye måder at identificere og håndtere risici på. Denne artikel udforsker, hvordan forskellige typer AI kan anvendes i risikovurdering, hvilke fordele og udfordringer der følger med, og hvordan fremtiden kan forme sig.
Forskellige typer AI og deres anvendelse
AI er ikke en entydig teknologi, men dækker over forskellige metoder og modeller.
De mest relevante typer i forbindelse med risikovurdering inkluderer:
- Generativ AI / Large Language Models (LLM): Disse modeller kan bruges til idéudvikling, udarbejdelse af scenarier og opsplitning af komplekse problemer i mere håndterbare dele. LLMer kan f.eks. assistere i udformning af politikker og retningslinjer, eller generere uventede risikoscenarier på baggrund af eksisterende data. En væsentlig udfordring her er, hvordan man tilpasser sådanne modeller til virksomhedens specifikke behov og kontekst.
- Mønstergenkendelse og specialiserede modeller: Disse typer AI egner sig særligt godt til kvantitative analyser, hvor store datamængder gennemgås for at identificere afvigelser eller tendenser. De kan bruges til anomaly detection i netværkssikkerhed, analyse af firewall-regler, og identifikation af svage punkter i it–infrastrukturen.
Datakvalitet – AIs akilleshæl
Uanset hvilken type AI der anvendes, er datakvalitet en altafgørende faktor. AI kan analysere og sammenkoble store mængder data, men den kan ikke kompensere for dårlig datakvalitet. Forkerte, ufuldstændige eller forældede data vil føre til tilsvarende fejlbehæftede risikovurderinger. Det understreger behovet for stærke datastyringsprocesser som fundament for enhver AI-baseret løsning.
Anvendelsesområder
AIs rolle i risikovurdering spænder bredt. Her er nogle konkrete anvendelsesområder:
1. IT-systemniveau
AI kan overvåge patch-status, identificere kendte sårbarheder og analysere brugsmønstre i it-systemer. Kombineret med information om implementerede sikkerhedstiltag kan AI generere automatiske og løbende risikovurderinger for hvert enkelt system.
2. Tredjeparts- og leverandørrisiko
Ved at indsamle og analysere eksterne data såsom økonomiske nøgletal, geografisk placering af leverandører, revisionserklæringer og certificeringer, kan AI udarbejde risikoprofiler for leverandører. Det kan forbedre beslutningsgrundlaget ved outsourcing og leverandørvalg.
3. Kvalitativ og kvantitativ risikovurdering
AI kan understøtte begge typer analyser:
- Kvantitativt: Ved at generere scenarier baseret på både interne og eksterne datakilder.
- Kvalitativt: Ved at automatisere sansynlighedsvurderinger og konsekvensanalyser. Hvis sandsynlighedskategorierne er klart definerede, kan AI hente de relevante data og sikre mere ensartede vurderinger på tværs af organisationen – i modsætning til i dag, hvor vurderinger ofte er subjektive.
AI som løbende risikovurderingstjeneste
Et fremtidsperspektiv er, at risikovurdering bliver en fuldt automatiseret, AI-drevet tjeneste. AI-systemer kan opsamle data i nær realtid og generere kontinuerlige risikoprofiler, som opdateres løbende. Det vil gøre risikostyring til en dynamisk disciplin frem for en periodisk aktivitet. Samtidig kan AI fungere som et kommunikationsværktøj, der gør det muligt at formidle risikoinformation på en måde, som er tilgængelig for ikke-specialister. På den måde bliver risikostyring i højere grad en integreret del af hele organisationens daglige beslutningstagning.
Ulemper og forbehold
Selvom AI rummer store muligheder, er der også væsentlige risici og ulemper:
- Privatliv og datasikkerhed: Hvis AI-modellen er baseret på eksterne eller offentlige tjenester, kan det skabe problemer omkring databeskyttelse og fortrolighed.
- Omkostninger: Udvikling og drift af AI-løsninger kræver betydelige ressourcer – både økonomisk og energimæssigt.
- Sårbarhed: AI kan blive et nyt „single point of failure‟, hvis systemet kompromitteres, og data lækkes eller manipuleres.
- Pålidelighed: AI er ikke ufejlbarlig og kan give fejlagtige resultater, især hvis træningsdata er utilstrækkelige eller biased.
- Mangel på glemsel: Generative AI-modeller har svært ved at “glemme” lærte fejl. Det kan føre til vedvarende fejl, som er svære at rette, hvis de først er indlært.
Konklusion
AI har potentiale til at revolutionere it-risikovurdering ved at automatisere, effektivisere og forbedre præcisionen i risikostyring. Men teknologien skal bruges med omtanke og i kombination med menneskelig ekspertise. Etiske overvejelser, datasikkerhed og korrekt fortolkning af resultaterne vil være nøgleelementer for en succesfuld implementering.
Virksomheder bør overveje deres ambitionsniveau og behov i konteksten af deres nuværende modenhedsniveau og datagrundlag. AI er ikke et „quick fix‟, men en strategisk investering, der kan bringe stor værdi, hvis det anvendes korrekt.