ໃຫ້ຂ້າມໄປຫາເນື້ອໃນຕົ້ນຕໍ

ຜູ້ນຳດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຕ້ອງການຫຍັງໃນພະນັກງານ? ທັກສະທັງ 3 ນີ້ມີຫຼາຍກວ່າໃບຢັ້ງຢືນ ແລະ ປະສົບການ

ທ່ານ Errol Weiss, ຫົວໜ້າເຈົ້າໜ້າທີ່ຄວາມປອດໄພຂອງ Health-ISAC, ໄດ້ຖືກອ້າງອີງໃນບົດຄວາມ ZDNET ກ່ຽວກັບທັກສະຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີທີ່ສຳຄັນ.

ການຮັບຮອງ ແລະ ປະສົບການຫຼາຍປີສາມາດພາທ່ານໄປໄດ້ໄກເທົ່ານີ້ໃນດ້ານໄຊເບີແລ້ວ. ລະບົບອັດຕະໂນມັດໝາຍຄວາມວ່າທັກສະໃໝ່ໆກຳລັງເກີດຂຶ້ນ.

 

Health-ISAC ດຶງຄໍາເວົ້າ:

ສຸມໃສ່ການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງຄວາມສ່ຽງ

ທ່ານ Errol Weiss, ຫົວໜ້າເຈົ້າໜ້າທີ່ຄວາມປອດໄພຂອງອົງການ Health-ISAC ທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍສະມາຊິກ, ໄດ້ແນະນຳວ່າ ສິ່ງສຳຄັນທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ຄື ຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະປ່ຽນຈຸດສຸມຂອງເຂົາເຈົ້າໄປສູ່ການຄິດແບບປັບຕົວ ແລະ ການຕັດສິນການດຳເນີນງານໃນຍຸກຂອງ AI.

ລາວບອກກັບ ZDNET ວ່າ "ການຫັນປ່ຽນດັ່ງກ່າວຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຄິດທີ່ຊັດເຈນພາຍໃຕ້ຄວາມກົດດັນ, ຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນ, ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການປ່ຽນສັນຍານທີ່ບໍ່ຊັດເຈນໃຫ້ກາຍເປັນການຕັດສິນໃຈທີ່ໝັ້ນໃຈ ແລະ ອີງໃສ່ຄວາມສ່ຽງ."

Weiss ກ່າວວ່າ ການປັບຕົວແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ ເພາະວ່າ AI ກຳລັງເລັ່ງທັງວົງຈອນການໂຈມຕີ ແລະ ການປ້ອງກັນ, ຊຶ່ງໝາຍຄວາມວ່າທີມງານຮັກສາຄວາມປອດໄພກຳລັງຮັບມືກັບໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ເຄື່ອນທີ່ໄວກວ່າ, ມີສຽງດັງຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະ ມັກຈະມີເວລາຕອບສະໜອງໜ້ອຍລົງ.

ທ່ານກ່າວວ່າ “ພວກເຮົາຕ້ອງການບຸກຄົນທີ່ສົມທົບທັກສະດ້ານວິຊາການກັບຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບວິທີການດຳເນີນງານຂອງລະບົບໃນໂລກຕົວຈິງ, ໂດຍສະເພາະໃນຂະແໜງການຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການດູແລສຸຂະພາບ, ບ່ອນທີ່ການແກ້ໄຂ ຫຼື ການຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍ,”.

"ການສື່ສານແມ່ນທັກສະຫຼັກ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຄວາມປອດໄພຈໍາເປັນຕ້ອງອະທິບາຍຄວາມສ່ຽງໃນລັກສະນະທີ່ຊຸກຍູ້ການປະຕິບັດໃນທົ່ວທີມງານທາງດ້ານການແພດ, ທີມງານປະຕິບັດງານ ແລະ ທີມງານຜູ້ບໍລິຫານ."

ເມື່ອເຄື່ອງມື AI ສາມາດເຮັດວຽກໜັກໄດ້ຫຼາຍຢ່າງ, ມັນແມ່ນມະນຸດທີ່ຢູ່ໃນວົງຈອນ - ໃນກໍລະນີນີ້, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີທີ່ມີພອນສະຫວັນ - ຜູ້ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ອົງກອນຕ່າງໆຈັດການຄວາມສ່ຽງ.

ທ່ານກ່າວວ່າ "ເຄື່ອງມື AI ສາມາດສະແດງບັນຫາຄວາມປອດໄພທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນໄດ້, ແຕ່ພວກມັນບໍ່ເຂົ້າໃຈສະພາບການທາງທຸລະກິດ, ຜົນສະທ້ອນດ້ານຄວາມປອດໄພ, ຫຼື ຂໍ້ຈຳກັດໃນການດຳເນີນງານ."

"ນັ້ນແມ່ນບ່ອນທີ່ຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງມະນຸດຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ. AI ຈະສືບຕໍ່ເສີມຂະຫຍາຍຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ແຕ່ມັນຈະບໍ່ທົດແທນຄວາມຕ້ອງການສຳລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີປະສົບການທີ່ສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ໃນຊ່ວງທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ. ຜູ້ປະຕິບັດທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດຄືຜູ້ທີ່ສາມາດເຮັດວຽກຮ່ວມກັບ AI, ຕັ້ງຄຳຖາມກ່ຽວກັບຜົນຜະລິດຂອງມັນ, ແລະແປຄວາມເຂົ້າໃຈໄປສູ່ການປະຕິບັດຕົວຈິງ ແລະ ທັນເວລາ."

ອ່ານບົດຄວາມໃນ ZDNet. ອ່ານ​ຕື່ມ