Zespoły bezpieczeństwa toną w alertach, których nie są w stanie przetworzyć. Jednocześnie brakuje specjalistów, regulacje się zaostrzają, a atakujący nie śpią. UiPath, znany dotąd jako platforma automatyzacji procesów biznesowych, wyrasta na agentycznego orkiestratora operacji bezpieczeństwa – łącząc roboty, sztuczną inteligencję i ludzi w jeden sprawnie działający mechanizm obronny.
Dlaczego automatyzacja w SOC stała się nieunikniona
Centra Operacji Bezpieczeństwa (SOC) mierzą się dziś z problemem skali, który przekracza możliwości nawet najlepszych zespołów. Przeciętny SOC przetwarza około 11 000 alertów dziennie, z których zaledwie 19% zasługuje na faktyczną analizę. Reszta to szum – fałszywe alarmy, zduplikowane powiadomienia, informacje o niskim priorytecie. Ale jak oddzielić ziarno od plew, gdy każdy pominięty alert może oznaczać poważne naruszenie?
Według najnowszych badań SANS, aż 66% zespołów SOC nie nadąża z obsługą napływających powiadomień. Dziewięćdziesiąt procent analityków zmaga się z rosnącymi zaległościami i przytłaczającą liczbą fałszywych alarmów. To nie jest kwestia kompetencji – to matematyka, która po prostu się nie zgadza. Jeden człowiek nie jest w stanie przeanalizować setek alertów na godzinę, zachowując przy tym wymaganą koncentrację i dokładność.
Konsekwencje są dramatyczne. Siedemdziesiąt jeden procent analityków SOC deklaruje wypalenie zawodowe, a ponad połowa rozważa odejście z branży. W świecie, gdzie globalnie brakuje 4,8 miliona specjalistów cyberbezpieczeństwa, każdy taki odchodzący ekspert pogłębia problem. W Polsce sytuacja jest równie trudna – 39% firm nie zatrudnia ani jednego dedykowanego pracownika ds. bezpieczeństwa IT.
„Obserwujemy paradoks – im więcej narzędzi bezpieczeństwa wdrażamy, tym więcej alertów generujemy i tym trudniej je wszystkie obsłużyć” – komentuje Jaroslaw Kamil Zdanowski, Partner SNOK odpowiedzialny za cyberbezpieczeństwo i SAP BASIS. „Automatyzacja nie jest już luksusem – to warunek przetrwania dla zespołów SOC, które chcą skutecznie chronić organizacje.”
Liczby potwierdzają wartość automatyzacji. Według raportu IBM Cost of a Data Breach, organizacje stosujące rozbudowaną automatyzację AI wykrywają i neutralizują incydenty średnio o 98 dni szybciej niż te bez automatyzacji. Przekłada się to na realne oszczędności – średnio 2,2 miliona dolarów rocznie na kosztach naruszeń danych. Gdy każda minuta opóźnienia w reakcji może oznaczać głębszą penetrację systemów przez atakujących, czas staje się najcenniejszym zasobem.
SOAR kontra RPA – dwa podejścia, jeden cel
Tradycyjne platformy SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) zostały zaprojektowane specjalnie dla operacji bezpieczeństwa. Oferują gotowe biblioteki playbooków, natywne integracje z systemami SIEM, rozbudowane dashboardy dla analityków. Brzmi idealnie? Niestety, rzeczywistość często okazuje się bardziej skomplikowana.
Wdrożenia SOAR słyną z wysokich kosztów i złożoności. Wymagają specjalistycznej wiedzy, długich cykli implementacji i ciągłego utrzymania. Co gorsza, platformy te są bezradne wobec systemów bez API – a takich w typowej organizacji nie brakuje. Stare konsole mainframe, aplikacje legacy, niszowe narzędzia branżowe – wszystkie pozostają poza zasięgiem tradycyjnej orkiestracji.
Tu właśnie RPA okazuje się nieocenione. Technologia Computer Vision w UiPath pozwala robotom „widzieć” i obsługiwać interfejsy graficzne dokładnie tak, jak robi to człowiek. Robot może zalogować się do dowolnej aplikacji, nawigować po menu, wypełniać formularze, kopiować dane między systemami – bez względu na to, czy aplikacja posiada API, czy nie. Jak trafnie ujmują to eksperci: „Gdzie nie ma API, tam jest Robot„.
Czy to oznacza, że RPA zastępuje SOAR? Niekoniecznie. W praktyce oba podejścia doskonale się uzupełniają. SOAR może orkiestrować przepływy bezpieczeństwa na wysokim poziomie, podczas gdy roboty UiPath wykonują „brudną robotę” w systemach, do których SOAR nie ma dostępu. To jak połączenie stratega planującego operacje z żołnierzami, którzy potrafią działać w każdym terenie.
Rezultaty mówią same za siebie. Organizacje wdrażające UiPath do operacji bezpieczeństwa raportują 8-krotną poprawę czasu wykrycia zagrożeń (MTTD) i 20-krotną poprawę czasu reakcji (MTTR) w porównaniu do procesów manualnych. Microsoft, stosując podobne podejście do selekcji alertów phishingowych, zredukował ręczną pracę analityków o ponad 95%.
Agentyczna automatyzacja – nowy paradygmat UiPath
W 2024 i 2025 roku UiPath przeszedł fundamentalną transformację. Z narzędzia RPA wyrósł na platformę agentycznej automatyzacji, nagradzaną przez magazyn TIME jako jedna z najlepszych innowacji roku. Co to właściwie oznacza?
Filozofię platformy najlepiej oddaje hasło: „Agenci myślą, roboty działają, ludzie prowadzą„. To nie jest już tylko automatyzacja powtarzalnych zadań. To inteligentny ekosystem, w którym agenty AI podejmują decyzje, roboty RPA wykonują działania, a ludzie zachowują kontrolę nad krytycznymi momentami procesu.
UiPath Maestro stanowi serce tej architektury. To orkiestrator łączący agentów AI, roboty RPA, wywołania API oraz decyzje ludzkie w jeden koherentny przepływ. Wykorzystuje standardy BPMN 2.0 do modelowania procesów i DMN do logiki decyzyjnej, umożliwiając projektowanie złożonych workflow bezpieczeństwa z wbudowanymi regułami eskalacji i monitorowaniem SLA. Maestro potrafi też integrować zewnętrznych agentów z platform Google Vertex, Microsoft Copilot, Databricks czy NVIDIA poprzez protokół Model Context Protocol.
Agent Builder pozwala przedsiębiorstwom tworzyć własnych agentów AI dostosowanych do specyficznych potrzeb. Analiza incydentów, triażowanie alertów, klasyfikacja dokumentów, automatyczne odpowiedzi na typowe zagrożenia – możliwości są praktycznie nieograniczone. UiPath deklaruje cel 95% dokładności każdego wdrażanego agenta, dążąc do wydajności porównywalnej z ludzkim ekspertem.
„Agentyczna automatyzacja to przełom w podejściu do cyberbezpieczeństwa” – wyjaśnia Michal Korzen, CTO SNOK. „Zamiast programować robota krok po kroku, definiujemy cel i kontekst. Agent sam decyduje, jak najlepiej go osiągnąć, adaptując się do zmieniających się warunków.”
AI Trust Layer zapewnia niezbędne zabezpieczenia dla generatywnej AI. Centralizuje dostęp do modeli językowych, maskuje dane osobowe przed przesłaniem do modeli zewnętrznych, prowadzi kompletny audyt wszystkich operacji AI. Dane klientów nigdy nie opuszczają środowiska UiPath ani nie służą do trenowania modeli stron trzecich – kluczowe zapewnienie dla organizacji operujących w regulowanych branżach.
Konkretne zastosowania – od teorii do praktyki
Zarządzanie tożsamością i dostępem
Wyobraźmy sobie scenariusz: pracownik odchodzi z firmy. W teorii jego dostępy powinny zostać natychmiast zablokowane. W praktyce? Proces często trwa dni, czasem tygodnie. Ktoś musi złożyć wniosek, ktoś inny go zatwierdzić, administrator musi zalogować się do kilkunastu systemów i ręcznie dezaktywować konta. Przez cały ten czas były pracownik zachowuje dostęp do wrażliwych danych.
Automatyzacja IAM z UiPath eliminuje te opóźnienia. Robot otrzymuje powiadomienie z systemu HR o zakończeniu zatrudnienia i natychmiast uruchamia procedurę offboardingu. Dezaktywuje konto w Active Directory i Azure AD. Poprzez API lub – tam gdzie API nie istnieje – poprzez interfejs graficzny, odbiera dostępy w systemach ERP, CRM i aplikacjach legacy. Generuje raport z wykonanych działań dla celów audytowych. Cały cykl trwa sekundy zamiast dni.
Wewnętrzne wdrożenie w UiPath przyniosło redukcję obciążenia działu IT Operations o ponad 15%, skracając średni czas obsługi zgłoszenia z 2 godzin do 2 minut – spadek o 98%. Integracje z sejfami poświadczeń CyberArk, Azure Key Vault i HashiCorp Vault zapewniają, że roboty nigdy nie „znają” haseł – pobierają jedynie tokeny autoryzacyjne na czas wykonania zadania.
Analiza i neutralizacja phishingu
Phishing pozostaje jednym z najczęstszych wektorów ataku. Pracownicy zgłaszają podejrzane wiadomości, ale ich obsługa wymaga czasu i uwagi analityka. Przy setkach zgłoszeń dziennie, kolejka rośnie, a prawdziwe zagrożenia mogą zostać przeoczone.
Robot UiPath potrafi obsłużyć cały przepływ automatycznie. Monitoruje dedykowaną skrzynkę zgłoszeń bezpieczeństwa. Wyodrębnia URL-e i załączniki z podejrzanych wiadomości. Odpytuje API threat intelligence – VirusTotal, Cisco Talos, wewnętrzne bazy IOC. Przy potwierdzeniu zagrożenia przeszukuje serwer Exchange i wykonuje purge na wszystkich skrzynkach organizacji, usuwając złośliwą wiadomość zanim ktokolwiek ją otworzy. Na koniec automatycznie otwiera ticket w systemie ITSM z załączonym raportem forensic.
Całość wykonuje się w sekundach, bez interwencji człowieka, przez całą dobę. Analityk otrzymuje gotowy raport i może skupić się na przypadkach wymagających głębszej analizy.
Zarządzanie podatnościami i aktualizacjami
Skuteczne zarządzanie podatnościami wymaga koordynacji między wieloma systemami i zespołami. Skaner wykrywa lukę, ale kto decyduje o priorytecie? Kto otwiera ticket? Kto weryfikuje, że poprawka została wdrożona? W dużych organizacjach te przepływy angażują dziesiątki osób i systemów.
Roboty UiPath potrafią orkiestrować cały proces. Odczytują dane o podatnościach z narzędzi skanujących, korelują je z informacjami o krytyczności systemów, automatycznie otwierają tickety dla najpoważniejszych luk, śledzą postęp remediacji i eskalują opóźnienia. Badania pokazują, że zautomatyzowane patchowanie osiąga 92% skuteczności mitygacji wobec 65% dla procesów manualnych.
W przypadku systemów SAP , automatyzacja nabiera szczególnego znaczenia. Regularne aplikowanie not bezpieczeństwa wymaga precyzyjnej koordynacji między zespołami BASIS i security, testowania w środowiskach deweloperskich i akceptacyjnych, planowania okien serwisowych. Robot może przejąć znaczną część tej pracy, od pobierania not z SAP Support Portal po weryfikację ich instalacji w systemach produkcyjnych.
Integracje z ekosystemem security
UiPath nie działa w próżni. Platforma posiada strategiczne partnerstwa z kluczowymi dostawcami bezpieczeństwa, umożliwiając głęboką integrację z istniejącym stosem technologicznym organizacji.
CrowdStrike Falcon – pierwsza w branży integracja RPA z platformą EDR, ogłoszona w październiku 2021. Roboty UiPath przesyłają do Falcon bogate metadane kontekstowe: nazwę procesu, klucz workflow, użytkownika Windows, nazwę maszyny. CrowdStrike automatycznie wykrywa podejrzaną aktywność niezależnie od tego, czy została zainicjowana przez człowieka czy robota. Co istotne, możliwa jest granularna reakcja – zablokowanie tylko podejrzanego zadania zamiast wyłączania wszystkich robotów.
eSentire – partnerstwo z 2020 roku dostarczyło Cloud Automation Security Assistant, automatyzujący polityki bezpieczeństwa dla usług Microsoft Security poprzez platformę Atlas XDR. Rozwiązanie obsługuje nawet te usługi Microsoft, które nie posiadają dostępnego API – dzięki hiperautomatyzacji RPA.
CyberArk – integracja z Enterprise Password Vault i Application Access Manager zapewnia centralne zarządzanie poświadczeniami robotów. Automatyczna rotacja haseł zgodnie z polityką, pełny audit trail wszystkich dostępów, eliminacja „twardych” credentials w kodzie automatyzacji. To krytyczne dla organizacji podlegających rygorystycznym regulacjom.
Polski kontekst – regulacje, wyzwania i możliwości
Krajobraz regulacyjny 2025-2026
Polska przechodzi intensywną transformację regulacyjną w obszarze cyberbezpieczeństwa. Dla wielu organizacji nadchodzące zmiany oznaczają konieczność fundamentalnego przemyślenia podejścia do bezpieczeństwa IT.
Nowelizacja ustawy o Krajowym Systemie Cyberbezpieczeństwa (KSC) rozszerzy zakres regulacji z około 400 operatorów usług kluczowych do ponad 40 000 podmiotów w 18 sektorach gospodarki. To skok o dwa rzędy wielkości. Nowe podmioty będą miały 3 miesiące na złożenie wniosku o wpis do wykazu i 6 miesięcy na wdrożenie systemu zarządzania bezpieczeństwem informacji.
Dyrektywa NIS2 powinna była zostać zaimplementowana do października 2024 roku, ale Polska – podobnie jak przy poprzednich dyrektywach – notuje opóźnienie. Implementacja spodziewana jest na przełom 2025/2026. Nowe przepisy wprowadzą między innymi 24-godzinny termin na wstępne powiadomienie o incydencie oraz kary sięgające 10 milionów euro lub 2% rocznego obrotu.
Rozporządzenie DORA obowiązuje od 17 stycznia 2025 roku dla całego sektora finansowego. Ćwiczenia Cyber-EXE Polska 2024 z udziałem głównych banków potwierdziły dobrą gotowość polskiego sektora, ale utrzymanie tej gotowości wymaga ciągłych inwestycji w procesy i technologie.
„Dla wielu polskich organizacji nadchodzące regulacje będą pierwszym poważnym zetknięciem z formalnymi wymaganiami cyberbezpieczeństwa” – zauważa Jacek Bugajski, CEO SNOK. „Automatyzacja procesów bezpieczeństwa to nie tylko kwestia efektywności – to często jedyny sposób, by spełnić wymagania przy ograniczonych zasobach kadrowych.”
Skala zagrożeń w Polsce
Dane CERT Polska za 2024 rok ilustrują dynamikę zagrożeń. Zespół otrzymał ponad 600 000 zgłoszeń – wzrost o 62% rok do roku. Zarejestrowano ponad 100 000 incydentów, co oznacza średnio 300 incydentów dziennie wymagających obsługi. System ostrzegania zablokował 70 milionów prób wejść na złośliwe strony i 1,5 miliona złośliwych SMS-ów.
Dominującym trendem pozostaje inżynieria społeczna. Przestępcy coraz częściej odchodzą od zaawansowanych technik technicznych na rzecz manipulacji psychologicznej – nakłaniania ofiar do samodzielnego przekazywania pieniędzy lub ujawniania poświadczeń. To zmiana wymagająca innych metod obrony niż tradycyjne zapory i systemy antywirusowe.
Specyfika instytucji publicznych
Polskie instytucje publiczne funkcjonują w specyficznych warunkach. Przepisy i regulacje wewnętrzne często wykluczają możliwość korzystania z usług chmurowych – dane muszą pozostać w środowiskach on-premise, na serwerach znajdujących się na terytorium kraju. To ograniczenie eliminuje wiele nowoczesnych rozwiązań SaaS, ale nie zamyka drogi do automatyzacji.
UiPath oferuje pełną funkcjonalność w modelu on-premise. Automation Suite może zostać wdrożony całkowicie lokalnie, bez jakiejkolwiek komunikacji z serwerami zewnętrznymi. To samo dotyczy robotów i orkiestratora – wszystkie komponenty mogą działać w zamkniętym środowisku, spełniając najsurowsze wymagania bezpieczeństwa i suwerenności danych.
„Pracując z ministerstwami i instytucjami państwowymi, musimy uwzględniać nie tylko wymagania techniczne, ale też regulacyjne i polityczne” – dodaje Jarosław Zdanowski. „Wdrożenia on-premise UiPath pozwalają uzyskać wszystkie korzyści automatyzacji bez kompromisów w obszarze bezpieczeństwa danych.”
Polskie modele AI – Bielik i PLLuM
Rozwój polskich modeli językowych otwiera nowe możliwości dla automatyzacji bezpieczeństwa. Bielik – pierwszy polski otwarty model LLM z 11 miliardami parametrów, trenowany w 90% na polskich tekstach – może zostać wdrożony całkowicie lokalnie, eliminując ryzyko wycieku poufnych danych do zagranicznych serwerów.
PLLuM – państwowa inicjatywa Ministerstwa Cyfryzacji realizowana przez konsorcjum HIVE AI – zmierza w podobnym kierunku. Planowane wdrożenia obejmują mObywatel i automatyzację dokumentów w samorządach pilotażowych.
Integracja polskich modeli AI z platformą UiPath umożliwia automatyzację zadań wymagających rozumienia języka naturalnego – klasyfikację alertów, analizę logów, generowanie raportów – bez konieczności przesyłania danych do zewnętrznych dostawców. To szczególnie istotne dla sektora finansowego i instytucji publicznych, gdzie przepisy ściśle regulują przetwarzanie informacji.
Doświadczenia z polskich wdrożeń
SNOK , jako platynowy partner UiPath z ponad 25-letnim doświadczeniem w obszarze SAP i cyberbezpieczeństwa, zrealizował szereg wdrożeń automatyzacji procesów bezpieczeństwa w polskich organizacjach.
Automatyzacja IAM w dużym polskim ministerstwie – projekt trwający około 3 miesięcy objął automatyzację procesów zarządzania tożsamością i dostępem. Roboty UiPath przejęły zadania związane z provisioningiem i deprovisioningiem kont użytkowników, synchronizacją uprawnień między systemami, raportowaniem dla celów audytowych. Kluczowym wyzwaniem było zintegrowanie środowiska całkowicie on-premise z wieloma systemami legacy, w tym aplikacjami bez API.
Automatyzacja zabezpieczeń SAP w dużym przedsiębiorstwie produkcyjno-handlowym – projekt skupił się na automatyzacji aktualizacji bezpieczeństwa środowisk SAP. Roboty monitorują publikacje SAP Security Notes, analizują ich wpływ na środowisko klienta, automatycznie otwierają tickety dla krytycznych poprawek i śledzą proces ich wdrażania. Zintegrowane rozwiązanie obejmuje również regularne skanowanie konfiguracji systemów pod kątem zgodności z politykami bezpieczeństwa.
„Każde wdrożenie automatyzacji bezpieczeństwa wymaga głębokiego zrozumienia zarówno procesów IT, jak i specyfiki biznesowej klienta” – podsumowuje Michał Korzeń. „Nie chodzi o zastąpienie ludzi robotami, ale o uwolnienie ekspertów od rutynowych zadań, by mogli skupić się na tym, co naprawdę wymaga ludzkiej inteligencji i doświadczenia.”
Przyszłość agentycznego cyberbezpieczeństwa
Rynek rozwiązań AI dla SOC przeżywa prawdziwą eksplozję. IBM wprowadził ATOM – wieloagentowy framework dla autonomicznych operacji bezpieczeństwa. Microsoft, CrowdStrike, Google i SentinelOne rozwijają własne systemy agentycznej ochrony. Analitycy Gartner przewidują, że do 2028 roku jedna trzecia interakcji z generatywną AI będzie angażować autonomicznych agentów.
Autonomizacja SOC niesie jednak własne wyzwania. Ten sam raport Gartnera ostrzega, że do 2028 roku 25% naruszeń w przedsiębiorstwach może pochodzić z nadużyć agentów AI – czy to przez atakujących manipulujących systemami, czy przez błędy w logice automatyzacji. Zespoły bezpieczeństwa mogą też doświadczyć erozji umiejętności wskutek nadmiernego polegania na automatyzacji.
Dlatego model „human-in-the-loop” pozostaje standardem dla krytycznych decyzji. AI doskonale radzi sobie z triażowaniem i wstępną analizą, ale ostateczna walidacja i zatwierdzanie działań wysokiego ryzyka powinny pozostać w rękach ludzi. To nie jest ograniczenie technologii – to rozsądne zarządzanie ryzykiem.
Automatyzacja staje się też nieodzownym elementem wdrożeń Zero Trust. David McKeown, CISO Departamentu Obrony USA, wprost wskazał „automatyzację i orkiestrację” jako kluczowe filary podejścia Zero Trust. Przypadki użycia obejmują logowanie danych, analitykę, provisioning kont i zarządzanie tożsamością. UiPath wspiera te wymagania poprzez warunkowy dostęp, SSO SAML 2.0, integrację EDR i pełną kontrolę suwerenności danych w opcji on-premise.
Co dalej? Praktyczne rekomendacje
Organizacje przygotowujące się do nowych regulacji i rosnących zagrożeń powinny rozważyć automatyzację jako sposób na skalowanie zdolności bezpieczeństwa bez proporcjonalnego wzrostu zatrudnienia – co w obecnych warunkach rynkowych jest często niemożliwe.
Dla zespołów SOC poniżej 5 osób – które dominują w Polsce – RPA może zastąpić funkcjonalność podstawowego SOAR przy niższym koszcie wdrożenia i większej elastyczności integracji. Wdrożenia polskich modeli AI w połączeniu z UiPath umożliwiają automatyzację procesów wymagających rozumienia języka naturalnego bez ryzyka naruszenia przepisów o transferze danych.
Priorytetowe procesy do automatyzacji obejmują triażowanie alertów SIEM, zarządzanie cyklem życia tożsamości, compliance auditing i reakcję na phishing. To obszary o najwyższym zwrocie z inwestycji i najmniejszym ryzyku błędów automatyzacji.
„Transformacja cyberbezpieczeństwa od reaktywnego przetwarzania alertów do autonomicznych, agentycznych operacji dopiero się rozpoczyna” – konkluduje Jacek Bugajski. „Organizacje, które dziś zaczną budować kompetencje w obszarze automatyzacji bezpieczeństwa, będą lepiej przygotowane na wyzwania, które przyniosą kolejne lata.”
UiPath, łącząc sprawdzoną technologię RPA z możliwościami agentycznej AI i orkiestracji Maestro, oferuje pragmatyczną ścieżkę dla organizacji chcących skalować cyberbezpieczeństwo w obliczu rosnących zagrożeń i ograniczonych zasobów kadrowych. W polskim kontekście szczególne znaczenie ma możliwość wdrożeń on-premise oraz integracja z rodzimymi modelami językowymi, odpowiadająca na wymagania regulacyjne i obawy o suwerenność danych.
SNOK – Twój partner w automatyzacji i cyberbezpieczeństwie Platynowy Partner UiPath | Silver Partner SAP | Eksperci SecurityBridge i bowbridge