Ποιες είναι οι κυριότερες τάσεις και παράγοντες που επηρεάζουν το κόστος παραβιάσεων δεδομένων παγκοσμίως; Νίκος Γεωργόπουλος
11/08/2025 15:45
Η υιοθέτηση και η διακυβέρνηση της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) επηρεάζουν σημαντικά το κόστος των παραβιάσεων δεδομένων παγκοσμίως, τόσο μειώνοντάς το μέσω της χρήσης της στην άμυνα, όσο και αυξάνοντάς το λόγω ανεπαρκούς εποπτείας και χρήσης της από επιτιθέμενους.
Ακολουθούν οι κυριότερες τάσεις και παράγοντες που επηρεάζουν το κόστος παραβιάσεων δεδομένων:
1. Μείωση του παγκόσμιου μέσου κόστους παραβίασης δεδομένων (με εξαίρεση τις ΗΠΑ):
- Το παγκόσμιο μέσο κόστος παραβίασης δεδομένων μειώθηκε για πρώτη φορά τα τελευταία πέντε χρόνια, φτάνοντας τα 4,44 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ.
- Αυτή η μείωση οφείλεται στην ταχύτερη αναγνώριση και αντιμετώπιση των παραβιάσεων, κυρίως λόγω της βοήθειας από την AI και τον αυτοματισμό. Ο μέσος χρόνος εντοπισμού και περιορισμού μιας παραβίασης έπεσε στις 241 ημέρες, το χαμηλότερο των τελευταίων εννέα ετών.
- Οι δαπάνες ανίχνευσης και κλιμάκωσης μειώθηκαν κατά σχεδόν 10%.
2. Αύξηση του κόστους στις Ηνωμένες Πολιτείες:
- Αντίθετα με την παγκόσμια τάση, το μέσο κόστος παραβίασης στις Ηνωμένες Πολιτείες εκτοξεύτηκε στα 10,22 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ, αποτελώντας ρεκόρ όλων των εποχών για οποιαδήποτε περιοχή.
- Αυτό οφείλεται σε αυστηρότερα ρυθμιστικά πρόστιμα και αυξημένα κόστη ανίχνευσης και κλιμάκωσης στη χώρα.
3. Ο ρόλος της AI στην ασφάλεια (μείωση κόστους):
- Οι ομάδες ασφαλείας που χρησιμοποιούν εκτενώς την AI και τον αυτοματισμό κατάφεραν να μειώσουν τον χρόνο αντιμετώπισης παραβιάσεων κατά 80 ημέρες.
- Αυτό μεταφράστηκε σε μείωση του μέσου κόστους παραβίασης κατά 1,9 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ για τους οργανισμούς που χρησιμοποίησαν εκτενώς αυτές τις λύσεις, σε σύγκριση με εκείνους που δεν τις χρησιμοποίησαν (3,62 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ έναντι 5,52 εκατομμυρίων δολαρίων ΗΠΑ).
- Η εκτεταμένη χρήση γνώσεων βασισμένων σε AI και Machine Learning (ML) στην ασφάλεια μείωσε το μέσο κόστος παραβίασης.
- Η AI και ο αυτοματισμός λειτουργούν ως "πολλαπλασιαστές δεξιοτήτων" για τις ομάδες ασφαλείας, επιτρέποντάς τους να επιβλέπουν περισσότερα συστήματα και να αντιδρούν γρήγορα σε πιθανές απειλές.
4. Η "Αναιπαρκής Εποπτεία AI" (AI Oversight Gap) και η "Σκιώδης AI" (Shadow AI) (αύξηση κόστους):
- Η υιοθέτηση της AI υπερβαίνει την εποπτεία και τη διακυβέρνησή της, με τους οργανισμούς να παραλείπουν την ασφάλεια και τη διακυβέρνηση της AI υπέρ της άμεσης υιοθέτησης.
- Το 97% των παραβιάσεων που σχετίζονται με την AI αφορούσαν συστήματα AI που στερούνταν κατάλληλους ελέγχους πρόσβασης.
- Η πλειονότητα των οργανισμών που υπέστησαν παραβίαση (63%) δεν διαθέτει πολιτικές διακυβέρνησης AI ή βρίσκεται ακόμη σε φάση ανάπτυξης. Μόνο ένα μικρό ποσοστό (34%) διενεργεί τακτικούς ελέγχους για μη εγκεκριμένη AI.
- Η «Σκιώδης AI» (Shadow AI), δηλαδή η χρήση AI χωρίς έγκριση ή επίβλεψη από τον εργοδότη, αποτελεί σημαντικό παράγοντα αύξησης του κόστους.
- Το 20% των οργανισμών ανέφεραν ότι υπέστησαν παραβίαση λόγω περιστατικών ασφαλείας που αφορούσαν τη σκιώδη AI.
- Αυτές οι παραβιάσεις πρόσθεσαν 670.000 δολάρια ΗΠΑ στο μέσο κόστος παραβίασης για οργανισμούς με υψηλά επίπεδα σκιώδους AI, σε σύγκριση με εκείνους που είχαν χαμηλά ή καθόλου επίπεδα. Συνολικά, πρόσθεσαν 200.000 δολάρια ΗΠΑ στο παγκόσμιο μέσο κόστος παραβίασης.
- Η σκιώδης AI έχει αντικαταστήσει τις ελλείψεις δεξιοτήτων ασφαλείας ως ένας από τους τρεις κορυφαίους δαπανηρούς παράγοντες παραβίασης.
- Περιστατικά σκιώδους AI οδήγησαν σε περισσότερες παραβιάσεις Προσωπικών Αναγνωρίσιμων Πληροφοριών (PII) πελατών (65%) και πνευματικής ιδιοκτησίας (40%).
5. Επιθέσεις που βασίζονται στην AI (AI-driven attacks) (αύξηση κινδύνου):
- Οι επιτιθέμενοι χρησιμοποιούν τη γενετική AI (gen AI) για να τελειοποιήσουν και να επεκτείνουν τις εκστρατείες phishing και άλλες επιθέσεις κοινωνικής μηχανικής. Η gen AI μειώνει τον χρόνο για τη δημιουργία ενός πειστικού phishing email από 16 ώρες σε μόλις πέντε λεπτά.
- Κατά μέσο όρο, το 16% των παραβιάσεων δεδομένων περιλάμβανε τη χρήση AI από επιτιθέμενους, συχνότερα για phishing που δημιουργείται από AI (37%) και επιθέσεις βαθιάς παραποίησης (deepfake) (35%).
- Το μέσο κόστος μιας παραβίασης όπου η AI ενεπλάχθη στην εκτέλεση του περιστατικού ασφαλείας ήταν 4,49 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ.
6. Άλλοι παράγοντες που επηρεάζουν το κόστος:
- Παράγοντες που μειώνουν το κόστος: Η προσέγγιση DevSecOps, η χρήση AI-driven και ML-driven insights, οι πλατφόρμες Security Information and Event Management (SIEM), η αξιοποίηση πληροφοριών απειλών (threat intelligence), η κρυπτογράφηση, τα εργαλεία Security Orchestration, Automation and Response (SOAR), τα εργαλεία κβαντικής ασφάλειας, η προληπτική αναζήτηση απειλών, η εκπαίδευση εργαζομένων, η τεχνολογία διακυβέρνησης AI, το Identity and Access Management (IAM), το Machine Learning SecOps, οι επιθετικές δοκιμές ασφαλείας, τα εργαλεία Endpoint Detection and Response (EDR), τα εργαλεία ασφαλείας Gen AI, τα εργαλεία διαχείρισης επιφάνειας επίθεσης, το λογισμικό ασφάλειας και προστασίας δεδομένων, οι υπηρεσίες Managed Security Service Provider (MSSP), ο διορισμός CISO και η εποπτεία σε επίπεδο διοικητικού συμβουλίου.
- Παράγοντες που αυξάνουν το κόστος: Η πολυπλοκότητα του συστήματος ασφαλείας και οι παραβιάσεις της αλυσίδας εφοδιασμού. Άλλοι παράγοντες περιλαμβάνουν το απομακρυσμένο εργατικό δυναμικό, την έλλειψη δεξιοτήτων ασφαλείας, τη μη συμμόρφωση με κανονισμούς, τη μετάβαση στο cloud, τον επηρεασμό περιβάλλοντος IoT και OT και την υιοθέτηση εργαλείων AI (χωρίς εποπτεία).
- Οι κακόβουλες επιθέσεις από εσωτερικούς παράγοντες (malicious insider attacks) και ο συμβιβασμός προμηθευτών τρίτων μερών και της αλυσίδας εφοδιασμού είχαν το υψηλότερο μέσο κόστος παραβίασης (4,92 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ και 4,91 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ αντίστοιχα).
- Το phishing παρέμεινε ο πιο συχνός αρχικός φορέας επίθεσης (16%) και ένας από τους πιο δαπανηρούς (4,8 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ).
- Οι παραβιάσεις που αφορούν δεδομένα αποθηκευμένα σε πολλαπλά περιβάλλοντα (π.χ., δημόσια clouds, ιδιωτικά clouds, on-premises) ήταν πιο δαπανηρές (5,05 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ) και χρειάστηκαν περισσότερο χρόνο για την επίλυσή τους (276 ημέρες).
- Οι παραβιάσεις που είχαν ως αποτέλεσμα πρόστιμα παρέμειναν στο ένα τρίτο των περιπτώσεων, με τις ΗΠΑ να έχουν τα υψηλότερα πρόστιμα.
- Οι Προσωπικές Αναγνωρίσιμες Πληροφορίες (PII) πελατών ήταν ο πιο συχνός τύπος δεδομένων που παραβιάστηκε (53%) και ο πιο δαπανηρός ανά αρχείο (160 δολάρια ΗΠΑ).
7. Σημαντικές τάσεις ανά κλάδο και γεωγραφική περιοχή:
- Ο τομέας της υγειονομικής περίθαλψης παρέμεινε ο πιο ακριβός κλάδος για παραβιάσεις για 14η συνεχή χρονιά (7,42 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ), αν και μείωσε το κόστος από πέρυσι.
- Πολλές χώρες και περιοχές, εκτός των ΗΠΑ, κατέγραψαν μείωση του μέσου κόστους παραβίασης.
Συνολικά, ενώ η AI αποτελεί ένα ισχυρό εργαλείο για την ενίσχυση της ασφάλειας και τη μείωση του κόστους παραβιάσεων, η έλλειψη διακυβέρνησης και η ανεξέλεγκτη υιοθέτηση (ιδίως της σκιώδους AI) δημιουργούν νέες, δαπανηρές τρωτότητες και κινδύνους.
Τα στοιχεία που αναφέρονται στο άρθρο είναι από το Report : Cost of Data Breach 2025.