Zakaj se vrzel med grožnjami in pripravljenostjo organizacij povečuje?
“Napadalci delujejo s hitrostjo stroja. Branilci so še vedno na sestankih.”
Kibernetska varnost je vstopila v obdobje, kjer čas ni več zgolj operativni parameter, postal je strateška prednost ali slabost.
Napadalci danes uporabljajo avtomatizirane napadalne verige, orkestrirane botnete, generativno umetno inteligenco in samodejno prilagajanje kampanj v realnem času. Njihov cikel od izvidovanja do izrabe ranljivosti se meri v minutah ali celo sekundah.
Na drugi strani pa organizacije še vedno delujejo po modelu:
- zaznaj incident,
- odpri ticket,
- skliči sestanek,
- uskladi odgovornost,
- sprejmi odločitev,
- šele nato ukrepaj.
Ta asimetrija ustvarja sistemsko ranljivost, ki je čedalje bolj očitna.
Poročilo 2026 State of Cybersecurity jasno pokaže, da napadalci umetno inteligenco uporabljajo skozi celoten napadalni življenjski cikel – od avtomatiziranega zbiranja informacij (reconnaissance), generiranja ciljnih phishing vsebin, dinamične prilagoditve zlonamerne kode, do prikrivanja sledi in lateralnega gibanja po omrežju.
To v praksi pomeni:
- večjo hitrost napadov,
- večji porast in širjenje kampanj,
- večjo personalizacijo,
- manjšo možnost pravočasnega ročnega odziva.
Ključno vprašanje zato ni več, ali grožnje naraščajo. Vprašati se moramo, ali se organizacije prilagajajo z enako hitrostjo.
Vrzel med zaznano grožnjo in dejansko pripravljenostjo
Raziskava razkriva klasičen, a nevaren pojav: zavedanje raste hitreje kot sposobnost izvedbe, oziroma primernega odziva s strani organizacij.
Organizacije v 63% zaznavajo povečanje groženj, a jih hkrati le 30% meni, da so nanje ustrezno pripravljene.
Ta razkorak ni zgolj psihološki. Je strukturni in to lahko povzroča skrb.
Kaj pravzaprav pripravljenost danes pomeni:
- sposobnost hitre zaznave,
- sposobnost korelacije dogodkov,
- sposobnost prioritetne obravnave,
- sposobnost zadržanja napada,
- sposobnost ponovne vzpostavitve delovanja.
Pri naprednih grožnjah, kot so zero-day izrabe, napadi na dobavne verige, dolgotrajne infiltracije, se samozavest organizacij močno zmanjša, ko incident preide iz faze zaznave v fazo odziva.
To je pomembna ugotovitev: večina organizacij zna zaznati anomalijo, bistveno manj jih zna učinkovito upravljati posledice. Kar pa se seveda prenese tudi v nadaljevanje, kjer se meri kibernetska odpornost podjetij.
Upravljanje posledic incidenta, neizbežno pomeni tudi hkratno zmožnost ponovne vzpostavitve vseh procesov, ki so bili zaradi napada podvrženi spremembam ali v resnih primerih onemogočeni.
Razlogi so sistemski:
- fragmentirana orodja,
- nepovezani procesi,
- pomanjkanje jasnih odgovornosti,
- neenotno poročanje vodstvu,
- nezadostna simulacija kriznih scenarijev.
To ustvarja situacijo, kjer organizacija vidi nevarnost, a nima operativne strukture za njeno hitro obvladovanje.
Umetna inteligenca trenutno daje prednost napadalcem
Umetna inteligenca je postala multiplikator zmogljivosti in hkrati precej znižala vstopno raven, da se danes nekdo odloči iti po poti nezakonitega hekanja. Ob tem pa je finančna motivacija za ta dejanja z vsakim letom višja.
Napadalci jo uporabljajo za:
- avtomatizirano ustvarjanje prepričljivih phishing sporočil brez jezikovnih napak,
- generiranje prilagojenih zlonamernih skript,
- avtomatsko testiranje ranljivosti,
- dinamično prilagajanje taktike glede na odziv žrtve,
- hitrejšo analizo ukradenih podatkov.
Ta sposobnost omogoča napade, ki so:
- cenejši za izvedbo in številčnejši,
- hitrejši za širjenje obsega kampanj,
- težje prepoznavni.
Na strani branilcev se AI uporablja predvsem za:
- analizo vzorcev,
- prioritetizacijo opozoril,
- zaznavanje anomalij,
- avtomatizacijo rutinskih nalog.
Vendar poročilo 2026 State of Cybersecurity izpostavlja ključne omejitve:
- neenotno uvajanje med ekipami,
- nezaupanje v avtomatizirane odločitve,
- integracijske težave z obstoječimi (ang. legacy) sistemi,
- nejasni KPI-ji za merjenje koristi AI.
Rezultat je paradoks: organizacije investirajo v AI, vendar operativni učinek zaostaja za pričakovanji. Ker se AI ne uvaja po načelu “safety as design” ssitematično in v tistih procesih, kjer je realno pričakovati multiplikativne učinke, je zato razočaranje večje in neprirpavljenost na spremembe dodatno podkrepljena.
Organizacije tako izgubljajo v tem boju dvakrat, prvič ker so nepremišljeno skočile v uvedbo AI “povprek” in investirale v tehnologijo, ki ne daje donosov – drugič, ker so izgubile ta vmesni čas, da bi se ustrezno pripravile na nove razmere.
Težava ni le tehnologija. Težava je odločanje.
Vsaka tretja organizacija priznava, da ima težave pri pretvarjanju varnostnih podatkov v pravočasne odločitve.
To je ključno spoznanje.
Današnji varnostni ekosistemi ustvarjajo ogromne količine telemetrije:
- EDR dogodki,
- SIEM zapisi,
- cloud logi,
- identitetni dogodki,
- ranljivosti,
- konfiguracijska odstopanja.
Težava ni pomanjkanje podatkov, ampak je to njihova interpretacija.
Brez jasnega modela tveganj in poslovne prioritete:
- opozorila ostajajo nepovezana,
- odzivni čas se podaljšuje,
- incident eskalira.
Fragmentacija orodij dodatno otežuje poročanje vodstvu, saj varnostni podatki niso konsolidirani v enotno sliko tveganj. Hkrati pa je z novo zakonodajo NIS2 / ZInfV-1 zahtevana odzivnost za prvo preliminarno poročilo o incidentu znotraj 24-ih ur.
To ustvarja situacijo, kjer vodstvo prejme tehnične podatke, ne pa poslovnega konteksta, pritisk pa se povečuje na dveh straneh hkrati.
Avtomatizacija napreduje, vendar ne povsod
Avtomatizacija je najbolj uspešna tam, kjer so procesi jasno definirani:
- skeniranje ranljivosti,
- osnovna triažna obravnava,
- upravljanje popravkov.
Vendar, ko avtomatizacija zahteva:
- sodelovanje več ekip,
- usklajevanje med IT in poslovanjem,
- kompleksno odločitveno logiko,
se implementacija upočasni in to razkriva pomembno resnico: avtomatizacija ni tehnološki projekt, temveč procesni projekt.
Če proces ni jasen, avtomatizacija ne more delovati učinkovito.
Zato organizacije pogosto ostanejo na pol poti, z delno avtomatiziranimi procesi in nepopolno integracijo.
Upravljanje izpostavljenosti kot pokazatelj zrelosti
Najbolj zrele organizacije se ne osredotočajo le na število ranljivosti, temveč na:
- verjetnost izrabe (eskalalcijo) in predvidene učinke
- vpliv na poslovanje takoj in potencialne dolgoročne posledice na konkurenčnost
- kombinirane napadalne poti.
“Exposure management” pomeni razumevanje, kako se posamezne šibkosti povezujejo v realno napadalno pot.
Zrele organizacije zato:
- prioritetizirajo odpravo tveganj glede na vpliv,
- vključujejo vodstvo v varnostne odločitve,
- povezujejo varnost z operativno strategijo.
Manj zrele organizacije sicer razumejo svojo izpostavljenost, vendar:
- nimajo zadostnih sredstev za odpravo,
- nimajo prave podpore vodstva,
- nimajo jasne določene odgovornosti.
Raziskava jasno povezuje zrelost “exposure managementa” z višjo odpornostjo in manjšimi motnjami poslovanja.
Poročilo ne opisuje trenda. Opisuje sistemsko spremembo.
Če poročilo beremo zgolj kot seznam statistik, vidimo rast groženj. Če pa ga beremo strateško, vidimo spremembo ravnotežja moči.
Ko poročilo pravi, da:
- napadalci delujejo avtomatizirano,
- umetna inteligenca povečuje njihovo učinkovitost,
- organizacije zaostajajo v operativni integraciji AI,
- odločanje med incidenti je počasno,
- fragmentacija orodij zmanjšuje jasnost,
- zrelost exposure managementa določa odpornost,
to v praksi pomeni naslednje:
Napadi ne bodo več počasni in postopni, temveč hitri in vzporedni. Organizacija ne bo imela luksuza večurnega analiziranja situacije, saj se bo škoda zgodila že med razpravo.
Umetna inteligenca ne bo več konkurenčna prednost, temveč minimalni pogoj za ohranjanje operativne ravni obrambe. Kdor AI uporablja zgolj eksperimentalno ali izolirano, bo sistemsko počasnejši.
Fragmentirana varnostna arhitektura ne pomeni več le tehnične neurejenosti, temveč neposredno podaljšuje odzivni čas, zmanjšuje zaupanje vodstva v podatke in otežuje krizno upravljanje.
Počasno odločanje ni organizacijska značilnost, postaja varnostna ranljivost.
In najpomembneje: razumevanje tveganj brez sposobnosti njihove prioritetne odprave ustvarja iluzijo nadzora, ne pa dejanske odpornosti.
Kaj torej loči organizacije, ki bodo v 2026 uspešne?
Organizacije, ki bodo v letu 2026 operativno stabilne, ne bodo nujno tiste z največ vzpostavljenemi varnostnimi orodji, temveč tiste z največjo in jasno strukturo.
V praksi to zanje pomeni:
Da ne bodo več razmišljale v kategorijah “imamo rešitev”, temveč “imamo nadzor nad napadalnimi potmi”.
Ne bodo merile števila zaznanih opozoril, temveč čas od zaznave do zadržanja napada.
Umetne inteligence ne bodo uvajale kot dodatka, temveč jo bodo integrirale v vsakodnevne procese zaznavanja, analize in odziva.
Zanašanje na ročne krizne sestanke ne bo več možnost, temveč bodo imele vnaprej definirane avtomatizirane odzivne scenarije in jasno določene odločevalce.
Poslovodstvu ne bodo predstavljale tehničnih metrik, temveč poslovne vplive in scenarije tveganj.
In predvsem: varnost ne bo več obravnavana kot strošek IT-ja, temveč kot del operativne zrelosti podjetja.
Leto 2026 tako ne bo leto večje kompleksnosti, amak bo to leto bo leto večje hitrosti.
Vprašanje ki se postavlja je, ali bo organizacija sposobna delovati s hitrostjo, ki je primerljiva z napadalcem, ali pa bo še vedno usklajevala naslednji sestanek.
Viri
- Ivanti – 2026 State of Cybersecurity Report
https://www.ivanti.com/resources/research-reports - MITRE ATT&CK Framework – napadalni življenjski cikel
https://attack.mitre.org - ENISA Threat Landscape Reports
https://www.enisa.europa.eu/publications - Gartner – Exposure Management & Continuous Threat Exposure Management (CTEM) https://www.gartner.com/en/documents/6735134