Około 63% alertów generowanych przez systemy bezpieczeństwa w przedsiębiorstwach pozostaje bez analizy. Statystyka ta powinna dać do myślenia każdemu specjaliście w tej branży. Problem nie wynika z braku uwagi poświęcanej alertom ani z niewystarczających wysiłków w zakresie szkolenia zespołów i wdrażania nowych technologii. Współczesne systemy bezpieczeństwa generują po prostu więcej alertów, niż zespoły są w stanie skutecznie przeanalizować, a jednocześnie dostarczają zbyt mało kontekstu, by łatwo ocenić, które z nich są naprawdę istotne.

Z badania Splunk z 2025 roku wynika, że 59% centrów operacji bezpieczeństwa zmaga się z nadmierną liczbą alertów, a 55% wskazuje, że nadmiar ten wynika z fałszywych alarmów. Z kolei organizacja SANS zwróciła uwagę na inny aspekt problemu, pokazując, że przeciętna organizacja otrzymuje ponad 3000 alertów bezpieczeństwa dziennie, a dwie trzecie zespołów centrów operacji bezpieczeństwa nie jest w stanie dotrzymać takiego tempa.

Nadmierna liczba alertów bezpieczeństwa nie jest problemem wyłącznie organizacji działających na pierwszej linii obsługi klientów. Nowe narzędzia skuteczniej wykrywają potencjalne zagrożenia, ale nadal wymagają oceny człowieka, który musi właściwie je przeanalizować, ustalić priorytety i podjąć odpowiednie działania. Skala napływających alertów rośnie szybciej niż możliwości ich obsługi. Problemem nie jest brak sygnałów ryzyka, lecz brak potwierdzonych problemów, które rzeczywiście wymagają działania.

Temat przeciążenia alertami bezpieczeństwa i sposobów wykorzystania AI do skuteczniejszej analizy zagrożeń będzie jednym z obszarów poruszanych podczas Tech Race Summit 2026 — konferencji poświęconej wyzwaniom stojącym przed nowoczesną infrastrukturą IT, cyberbezpieczeństwem i technologiami przyszłości. Bilety online są dostępne na stronie wydarzenia.

 

Wpływ zmęczenia alertami na skuteczność działań zespołów bezpieczeństwa

W kontrolowanym eksperymencie przeprowadzonym w 2023 roku zbadano wpływ odsetek fałszywych alarmów na skuteczność pracy analityków. Okazało się, że gdy odsetek fałszywych alarmów wzrósł do 86%, precyzja ich pracy spadła o 47%, a czas reakcji wydłużył się o 40%. Większa liczba alertów nie poprawiła skuteczności działania. Wręcz przeciwnie, analitycy pracowali wolniej i popełniali więcej błędów.

Zmęczenia alertami nie da się wyeliminować poprzez poprawę morale zespołu ani zwiększenie liczby pracowników. Gdy system regularnie generuje alerty o niewielkim znaczeniu lub pozbawione odpowiedniego kontekstu, skuteczność pracy spada. Analitycy poświęcają zbyt wiele czasu na odfiltrowywanie szumu informacyjnego. Kolejka oczekujących alertów sama staje się elementem modelu zagrożeń, opóźniając reakcję na kluczowe problemy lub sprawiając, że zostają one całkowicie przeoczone.

Pojawia się więc pytanie: co zrobić, gdy systemy bezpieczeństwa generują tak dużą liczbę nieistotnych alertów? A przede wszystkim, dlaczego generują ich aż tyle? Coraz większą uwagę należy poświęcać temu, co jest oznaczane jako zagrożenie, a co nie.

 

Dlaczego sama ocena krytyczności już nie wystarcza

Tradycyjne podejście do systemów bezpieczeństwa opierało się przede wszystkim na ocenie krytyczności. System przypisywał każdemu wykrytemu problemowi ocenę krytyczności, porządkował problemy według ich technicznej krytyczności, a następnie analizowano je od najbardziej krytycznych. Takie podejście jest przydatne, ale przestaje wystarczać, gdy liczba zgłoszeń przekracza możliwości zespołu analityków.

Na ograniczenie tego modelu wskazuje amerykańska National Vulnerability Database (NVD): choć CVSS mierzy krytyczność podatności, nie mierzy rzeczywistego ryzyka. Nie uwzględnia bowiem, czy dana podatność może zostać wykorzystana w konkretnym środowisku, wobec określonych zasobów i w aktualnych warunkach ataku. Potwierdziło to również badanie z 2026 roku obejmujące ponad 280 tysięcy podatności CVE. Wykazało ono, że wskaźnik CVSS ma ograniczoną wartość w przewidywaniu rzeczywistego wykorzystania podatności przez atakujących. Znacznie lepsze wyniki osiągnął model oparty na ocenie ryzyka, uwzględniający dodatkowe informacje kontekstowe.

Wraz ze wzrostem liczby alertów zmienia się również sposób myślenia o bezpieczeństwie. W latach 2020–2025 liczba opublikowanych podatności CVE wzrosła o około 263%. Sama ocena krytyczności nie jest już w stanie nadążyć za taką skalą. Środowisko bezpieczeństwa uległo zmianie, a znaczenie właściwego kontekstu stale rośnie.

Nowe podejście do ustalania priorytetów dzięki analizie kontekstowej

Operacje bezpieczeństwa, bezpieczeństwo chmury oraz bezpieczeństwo aplikacji coraz częściej opierają się na ustalaniu priorytetów z uwzględnieniem kontekstu. Organy regulacyjne, firmy analityczne, a także czołowi dostawcy rozwiązań bezpieczeństwa budują dziś swoje modele priorytetyzacji w oparciu o podobne czynniki: możliwość wykorzystania podatności, stopień narażenia zasobów, potencjalne ścieżki ataku, wpływ na działalność firmy, dostępność zasobów dla atakującego oraz odpowiedzialność za dany system. Uwzględnienie kontekstu, czyli priorytetyzacja oparta na ryzyku, pozwala zespołom skupić się na działaniach, które rzeczywiście ograniczają poziom ryzyka.

Zmianę tę dostrzegają również organy regulacyjne. W Binding Operational Directive 26-04 amerykańska Agencja ds. Cyberbezpieczeństwa i Bezpieczeństwa Infrastruktury zaleca ustalanie priorytetów usuwania podatności na podstawie stopnia narażenia zasobów, statusu na liście Known Exploited Vulnerabilities (KEV), możliwości automatycznego wykorzystania podatności oraz skutków następujących po jej wykorzystaniu, zamiast opierania się wyłącznie na wskaźniku CVSS. Skoro zarówno branża, jak i organy regulacyjne kierują się tą samą logiką, oznacza to systemową odpowiedź na zmieniający się krajobraz zagrożeń.

Do podobnych wniosków prowadzą również badania naukowe. W systematycznym przeglądzie literatury dotyczącym priorytetyzacji podatności, opublikowanym w 2025 roku, autorzy opisali, jak bezpieczeństwo odchodzi od statycznych ocen krytyczności na rzecz oceny możliwości wykorzystania podatności opartej na kontekście i wskaźnikach predykcyjnych. Wnioski są coraz bardziej jednoznaczne: problemem nie jest wyłącznie liczba alertów, ale sposób ustalania priorytetów w oparciu o rzeczywiste ryzyko.

Znacznie rzadziej spotyka się jednak praktyczne wdrożenie takiego podejścia. Nie powinno ono funkcjonować jako kolejna, odrębna warstwa zabezpieczeń, lecz zostać wbudowane bezpośrednio w proces tworzenia i dostarczania oprogramowania.

Gdy analiza kontekstowa znajduje zastosowanie w praktyce

W odpowiedzi na potrzebę takiego podejścia SOFTSWISS, marka technologiczna z centrami rozwoju w Warszawie i Poznaniu, opracowała platformę Pipeguard. Niedawno zdobyła ona nagrodę Global Tech Award 2026 w kategorii Cyber Security Technology jako autorskie rozwiązanie z zakresu bezpieczeństwa, zintegrowane bezpośrednio z procesem tworzenia oprogramowania. SOFTSWISS stworzył Pipeguard, aby rozwiązać problem dobrze znany zespołom inżynierskim: wraz z przyspieszeniem procesu dostarczania oprogramowania tradycyjne narzędzia bezpieczeństwa generują zbyt wiele alertów o niewielkim znaczeniu, przez co inżynierowie tracą czas na analizowanie fałszywych alarmów zamiast usuwać najistotniejsze zagrożenia.

Po zintegrowaniu z procesem tworzenia oprogramowania Pipeguard wykrywa i blokuje niebezpieczny kod, podatne komponenty oprogramowania, ujawnione dane uwierzytelniające oraz problemy związane z infrastrukturą lub konfiguracją. Dzięki temu powstaje bariera dla zagrożeń, zanim dotrą one do środowiska produkcyjnego, a bezpieczeństwo staje się integralną częścią procesu dostarczania oprogramowania, a nie odrębnym etapem.

Pipeguard działa poprzez ocenę wszystkich alertów z wykorzystaniem Risk Context Score, który opiera się na rzeczywistym ryzyku biznesowym, a nie wyłącznie na krytyczności zagrożenia. Dzięki temu bezpieczeństwo predykcyjne i ustalanie priorytetów przestają sprowadzać się do pytania, jak krytyczna wydaje się dana podatność w teorii, a zaczynają uwzględniać, jakie ryzyko może ona stwarzać w konkretnym środowisku.

W praktyce Pipeguard ograniczył liczbę nieistotnych alertów bezpieczeństwa o 95% i wykonuje ponad 2000 zautomatyzowanych skanów dziennie w ponad 200 repozytoriach produkcyjnych. Obecnie ponad 90% krytycznych problemów jest usuwanych w uzgodnionym czasie, a podłączenie nowego projektu do platformy zajmuje zazwyczaj zaledwie kilka godzin. Dziś Pipeguard wspiera ekosystem technologiczny SOFTSWISS wykorzystywany przez ponad 1400 marek, jednocześnie ułatwiając spełnianie wymogów zgodności i audytów wynikających z norm, takich jak ISO 27001 i PCI DSS.

 

Jak to ujął Evgeny Zaretskov, dyrektor ds. bezpieczeństwa grupy SOFTSWISS: „W naszej pracy, gdzie liczy się szybkie wdrażanie zmian, a zaufanie ma kluczowe znaczenie, mechanizmy bezpieczeństwa muszą być częścią procesu dostarczania oprogramowania, a nie działać obok niego”. To właśnie ta wewnętrzna filozofia stanowi fundament wdrożonego rozwiązania.

Nowe spojrzenie na cyberbezpieczeństwo dzięki lepszej priorytetyzacji i analizie kontekstowej

Im bardziej oprogramowanie, sztuczna inteligencja, automatyzacja i inne nowoczesne technologie przyspieszają proces dostarczania oprogramowania oraz zwiększają liczbę alertów, tym mniej czasu zespoły mają na usuwanie podatności, które mogą zostać wykorzystane przez atakujących. Z raportu Google Threat Horizons H1 z 2026 roku wynika, że czas między ujawnieniem podatności a rozpoczęciem jej aktywnego wykorzystywania skrócił się z kilku tygodni do zaledwie kilku dni. Jeśli w tym czasie zespoły muszą ręcznie analizować nadmiar nieistotnych alertów, tworzy to systemową słabość w zabezpieczeniach organizacji.

Celem nie powinno być już skanowanie jak największej liczby systemów ani wykrywanie jak największej liczby podatności. Współczesne zespoły bezpieczeństwa potrzebują sposobu na odfiltrowanie szumu informacyjnego i skoncentrowanie się na rzeczywistym ryzyku. Umiejętność wskazania problemów wymagających największej uwagi ma kluczowe znaczenie, aby je usunąć, zanim wykorzystają je atakujący.

Aby skuteczniej chronić współczesne organizacje, bezpieczeństwo powinno być wbudowane w proces tworzenia i dostarczania oprogramowania, wzbogacone o analizę kontekstową oraz zdolne do odróżniania rzeczywistego ryzyka od nadmiaru nieistotnych alertów. Nie chodzi o wykrywanie jak największej liczby alertów, lecz o właściwą ocenę ryzyka, tak aby zespoły mogły podejmować trafne decyzje w praktyce.