Dôvera, dôveryhodnosť a Zero Trust: prečo musí byť budúcnosť dôvery overiteľná

Dôvera by sa nemala maximalizovať. Mala by sa zaslúžiť, podložiť dôkazmi a priebežne kalibrovať.

Takmer každá technologická spoločnosť tvrdí, že buduje dôveru. No už samotná fráza „verte nám“ odhaľuje podstatu problému: žiada dôveru skôr, než poskytne dostatočné dôvody na ňu. Poskytovateľ softvéru môže tvrdiť, že údaje zákazníkov sú v bezpečí. Zákazník môže tomuto tvrdeniu uveriť a rozhodnúť sa poskytovateľovi dôverovať. Či je poskytovateľ skutočne dôveryhodný, je však iná otázka. Racionálny základ pre takúto dôveru môžu poskytnúť iba dôkazy o zavedených bezpečnostných opatreniach, ich účinnosti, rozsahu a nepretržitom fungovaní. Práve tu sa pojmy ako dôvera, dôveryhodnosť, uistenie (assurance), spoliehanie sa (reliance), súlad (compliance), digitálna dôvera a Zero Trust často navzájom miešajú. Pritom opisujú rôzne aspekty toho istého problému.

Pochopenie týchto rozdielov nám pomáha zodpovedať oveľa väčšiu otázku:

Čo by mala znamenať dôvera v digitálnom svete, v ktorom sa systémy, organizácie a riziká neustále menia?

Dôvera začína tam, kde sa končí istota

V organizačnom aj psychologickom výskume sa dôvera bežne spája s ochotou prijať zraniteľnosť. Rousseau a kol. opisujú dôveru ako psychický stav zahŕňajúci zámer prijať zraniteľnosť na základe pozitívnych očakávaní týkajúcich sa zámerov alebo správania inej strany [1]. Mayer, Davis a Schoorman podobne definujú dôveru ako ochotu stať sa zraniteľným voči inej strane, aj keď túto stranu nemožno úplne monitorovať ani kontrolovať [2]. (ResearchGate) Dôvera preto vyžaduje splnenie aspoň dvoch podmienok: musí existovať neistota a niečo podstatné musí byť v stávke.

Keď je výsledok úplne istý, dôvera nie je potrebná. Ak neexistuje žiadna potenciálna strata ani závislosť, to, čo vyzerá ako dôvera, môže byť jednoducho pohodlnosť. Dôvera začína byť relevantná, keď sme závislí od inej osoby, organizácie alebo systému a táto závislosť vytvára zraniteľnosť. To zároveň znamená, že dôvera nikdy nie je len univerzálnou vlastnosťou určitej entity. Presnejšia formulácia by znela:

A dôveruje B vo vzťahu k X, za podmienok Y, v určitom čase.

Spoločnosť môže dôverovať poskytovateľovi cloudu pri ukladaní verejných marketingových materiálov, no nemusí automaticky dôverovať tomu istému poskytovateľovi pri spracúvaní vysoko citlivých zdravotných údajov. Systém môže byť dostatočne spoľahlivý pre jeden prípad použitia a zároveň úplne nevhodný pre iný. Dôvera je preto vzťahová, závislá od kontextu a od rizika.

Mať dôveru neznamená byť dôveryhodný

V bežnej reči sa „dôveryhodný“ a „ten, komu sa dôveruje“ často považujú za synonymá. Koncepčne však opisujú dve rozdielne veci. Dôverovaný znamená, že entita skutočne dostáva dôveru. Dôveryhodný znamená, že si entita túto dôveru zaslúži. Presvedčivému podvodníkovi možno dôverovať, hoci dôveryhodný nie je. Naopak, starostlivo navrhnutý a dobre riadený systém môže byť dôveryhodný, a predsa nemusí získať dôveru používateľov, pretože jeho schopnosti, kontroly a obmedzenia zostávajú neviditeľné. Mayer a kol. identifikujú tri široko používané dimenzie vnímanej dôveryhodnosti: schopnosť, integritu a benevolenciu [2].

Schopnosť vyjadruje, či je strana, ktorej sa dôveruje, dostatočne kompetentná na vykonanie príslušnej úlohy. Integrita vyjadruje, či sú jej vyhlásenia, zásady a skutočné správanie v súlade. Benevolencia vyjadruje, či sa od nej očakáva, že zohľadní záujmy strany, ktorá dôveruje, a nebude sledovať výlučne vlastný prospech. (JSTOR) Pre technické systémy je potrebné tieto dimenzie preložiť. Zo schopnosti sa stáva technická spôsobilosť, spoľahlivosť, odolnosť a bezpečnosť. Z integrity sa stáva predvídateľné správanie, konzistentné pravidlá, sledovateľné spracovanie a pravdivá komunikácia o obmedzeniach. Benevolenciu nemožno jednoducho pripísať stroju. Možno ju však posúdiť vo vzťahu k organizácii, ktorá systém vyvíja a prevádzkuje: Chráni organizácia záujmy používateľov? Komunikuje riziká úprimne? Poskytuje mechanizmy zodpovednosti a nápravy?

NIST pristupuje k dôveryhodnosti z pohľadu systémového inžinierstva. Dôveryhodný systém nie je iba taký, ktorému ľudia náhodou dôverujú. Jeho dôveryhodnosť musí byť podložená dôkazmi, že dokáže splniť kritické požiadavky, ktoré sú naň kladené. V závislosti od kontextu môžu tieto požiadavky zahŕňať bezpečnosť (security), bezpečnosť prevádzky (safety), spoľahlivosť, odolnosť, ochranu súkromia alebo iné vlastnosti systému [3]. Tento rozdiel je zásadný:

Dôvera existuje v mysli strany, ktorá dôveruje. Dôveryhodnosť existuje vo vlastnostiach a správaní entity, ktorej sa dôveruje.

Obe sa môžu zhodovať, ale nezhodujú sa automaticky.

Dôvera, spoliehanie sa a súlad nie sú to isté

Ďalší dôležitý rozdiel existuje medzi dôverou a spoliehaním sa. Dôvera je postoj, očakávanie alebo úsudok. Spoliehanie sa je pozorovateľné správanie. Človek môže nedôverovať systému AI, a predsa sa riadiť jeho odporúčaním, pretože nemá inú možnosť, je pod veľkým časovým tlakom alebo to vyžaduje organizačný proces. Naopak, človek môže systému vo všeobecnosti dôverovať, no v konkrétnom prípade jeho odporúčanie zámerne ignorovať. Tento rozdiel je dôležitý, pretože prieskumy, ktoré sa používateľov pýtajú, či systému dôverujú, nemusia predpovedať, kedy sa naň tito používatelia budú spoliehať. Novší výskum interakcie človeka s AI preto čoraz viac rozlišuje medzi vnímanou dôverou, behaviorálnym spoliehaním sa, výkonom systému a primeranosťou výsledného rozhodnutia [8]–[10]. (ACM Digital Library)

Ani súlad (compliance) nie je rovnocenný s dôveryhodnosťou. Súlad v prvom rade odpovedá na užšiu otázku:

Bol v definovanom rozsahu splnený definovaný súbor požiadaviek?

Certifikácia, audítorská správa alebo posúdenie môžu predstavovať dôležitý dôvod na dôveru. Nie sú však neobmedzeným a trvalým vyhlásením, že organizácia je bezpečná. Audit môže potvrdiť, že určitý systém riadenia bol v určitom rozsahu a počas určitého obdobia primerane zavedený. Automaticky však nedokazuje, že každá aktuálna konfigurácia je správna, že je pokrytý každý novo zavedený systém, ani že nemôže nastať žiadny bezpečnostný incident. NIST preto varuje pred tým, aby sa súlad považoval za jediný dôkazný základ uistenia alebo dôveryhodnosti. Súlad môže prispieť cennými dôkazmi, ale prístup založený výlučne na súlade môže vytvoriť zdanie bezpečnosti bez toho, aby primerane preukázal účinnosť systému, ktorý sa za ním skrýva [3]. (NIST Publikationen)

Súlad je dôležitý. Je však jedným z faktorov odôvodnenej dôvery, nie jej úplnou náhradou.

Uistenie spája dôveru s dôveryhodnosťou

Medzi subjektívnou dôverou strany a skutočnou dôveryhodnosťou systému leží ďalší pojem: uistenie (assurance). NIST opisuje uistenie ako dôvody pre odôvodnenú istotu, že určité tvrdenie bolo alebo bude splnené [3]. Uistenie preto nie je ani pocit, ani záruka. Je to štruktúrované zdôvodnenie. Robustná štruktúra uistenia by mala zviditeľniť aspoň päť prvkov: Tvrdenia: Čo presne sa tvrdí? Argumenty: Prečo by dostupné informácie mali tvrdenie podporovať? Dôkazy: Ktoré záznamy, pozorovania, testy alebo artefakty preukazujú zavedenie a účinnosť?

Predpoklady: Za akých podmienok zostáva záver platný? Rozsah: Ktoré systémy, procesy, údaje, lokality a obdobia sú pokryté? NIST používa pojem prípad uistenia (assurance case) na opis štruktúrovaného a preskúmateľného vzťahu medzi tvrdeniami, argumentmi, predpokladmi a podpornými dôkazmi [3]. Zoberme si nasledujúce bezpečnostné tvrdenie:

Všetky produkčné údaje sú v pokoji šifrované.

Firemná politika šifrovania preukazuje, že existuje zámer a požiadavka. Nedokazuje však, že každý produkčný úložný systém túto požiadavku skutočne implementuje. Snímka obrazovky z konfigurácie jednej databázy poskytuje dôkaz o tejto konkrétnej databáze v konkrétnom okamihu. Nemusí však preukazovať úplné pokrytie. Silnejší prípad uistenia by mohol kombinovať:

• úplný inventár produkčných dátových úložísk,
• konfiguračné údaje z každého relevantného systému,
• požiadavky na správu kľúčov,
• automatizované kontroly konfigurácie,
• výsledky testov,
• monitorovacie údaje,
• zodpovedných vlastníkov,
• záznamy o preskúmaní,
• a jasnú časovú pečiatku pri každom dôkaze.

Rôzne formy dôkazov slúžia rôznym účelom. Politika podporuje zamýšľaný návrh. Konfigurácia podporuje technickú implementáciu. Test alebo nepretržitá telemetria podporuje skutočnú prevádzku. Preskúmanie podporuje záver, že dôkazy posúdila a akceptovala zodpovedná strana. Žiadny z týchto prvkov nemusí byť sám osebe postačujúci. Uistenie vzniká zo sledovateľného vzťahu medzi pôvodným tvrdením, pokrytým rozsahom, implementáciou a dostupnými dôkazmi. Vyspelý systém uistenia musí byť schopný dospieť aj k negatívnym záverom. Mal by vedieť konštatovať, že:

• dostupné dôkazy sú nedostatočné,
• dôkazy sú zastarané,
• časť relevantného rozsahu chýba,
• implementácia je v rozpore s tvrdením,
• predpoklad už nemožno podporiť,
• alebo prevádzková účinnosť ešte nebola preukázaná.

NIST výslovne uznáva, že analýza uistenia môže priniesť nepriaznivé výsledky, ak dôkazy tvrdenie nepodporujú [3]. (NIST Publikationen) Systém, ktorý dokáže generovať iba zelené fajky, môže vytvárať upokojenie. Nemusí však vytvárať dôveryhodné uistenie.

Zero Trust neznamená nedôverovať nikomu

Na prvý pohľad sa zdá, že Zero Trust odporuje cieľu budovať viac dôvery. Nie je to tak. Zero Trust rieši inú úroveň problému. Nie je to v prvom rade psychologická ani kultúrna filozofia. Je to architektonický prístup k rozhodovaniu o prístupe. V modeli Zero Trust sa dôvera neudeľuje len preto, že sa používateľ alebo zariadenie nachádza vo firemnej sieti, patrí organizácii alebo bol v minulosti autentifikovaný. Prístup sa posudzuje vo vzťahu ku konkrétnemu zdroju, identite, zariadeniu, kontextu a požiadavke. Oprávnenia by mali byť obmedzené, priebežne prehodnocované a udeľované s predpokladom, že sieť alebo systém už môže byť kompromitovaný [4].

Tradičná bezpečnosť založená na perimetri často zhusťuje zložité rozhodnutie o dôvere do jedného širokého predpokladu:

Vnútri firemnej siete znamená dôveryhodný.

Zero Trust rozkladá tento predpoklad na menšie rozhodnutia:

Smie táto identita, s týmto zariadením, za týchto podmienok, teraz pristupovať k tomuto zdroju?

Zero Trust preto nie je koncom dôvery. Je koncom implicitnej, širokej a trvalo zdedenej dôvery. Presnejší výklad by znel:

Nulová implicitná dôvera. Nulové nezaslúžené privilégiá.

Organizácia môže mať zároveň kultúru vysokej dôvery aj architektúru Zero Trust. Zamestnanci nemusia jeden druhého osobne podozrievať len preto, že sa rozhodnutia o prístupe technicky overujú. Dobre navrhnuté kontroly môžu medziľudskú dôveru dokonca uľahčiť. Znižujú pravdepodobnosť, že individuálna chyba, kompromitovaný účet alebo škodlivá požiadavka spôsobí neobmedzenú škodu. Zero Trust nahrádza jeden veľký a vágny predpoklad dôvery mnohými menšími, kontextovými, dočasnými a odvolateľnými rozhodnutiami. To je s moderným chápaním dôvery vysoko zlučiteľné.

Digitálna dôvera rozširuje perspektívu

Dôveryhodnosť sa často zameriava na vlastnosti konkrétnej organizácie, systému alebo vzťahu. Digitálna dôvera rozširuje perspektívu na celý digitálny ekosystém. Svetové ekonomické fórum opisuje digitálnu dôveru ako očakávanie, že digitálne technológie a služby, ako aj organizácie, ktoré ich poskytujú, budú chrániť záujmy zainteresovaných strán a dodržiavať relevantné spoločenské očakávania a hodnoty. Jeho rámec spája digitálnu dôveru s dimenziami, ako sú kybernetická bezpečnosť, ochrana súkromia, transparentnosť, auditovateľnosť, spravodlivosť, interoperabilita, bezpečnosť prevádzky a mechanizmy nápravy [5]. (World Economic Forum) ISACA podobne vymedzuje digitálnu dôveru ako dôveru v integritu vzťahov, interakcií a transakcií v digitálnom ekosystéme, ktorý tvoria ľudia, organizácie, procesy, informácie a technológie [6]. (ISACA)

Táto ekosystémová perspektíva je dôležitá, pretože dôveryhodnosť digitálneho produktu len zriedka závisí iba od samotného produktu. Poskytovateľ SaaS sa môže spoliehať na:

• poskytovateľa cloudovej infraštruktúry,
• poskytovateľa identít,
• softvérové knižnice,
• platobné služby,
• monitorovacie platformy,
• externé zdroje údajov,
• a prípadne modely AI tretích strán.

Dôveryhodnosť viditeľného produktu preto závisí aj od kontrol, predpokladov a závislostí, ktoré jeho používatelia do veľkej miery nevidia. Digitálnu dôveru možno chápať ako širší ekonomický a spoločenský výsledok. Dôveryhodnosť opisuje vlastnosti, vďaka ktorým si ekosystém zaslúži dôveru. Uistenie tvorí most medzi týmito vlastnosťami a rozhodnutím zainteresovanej strany dôverovať.

AI ukazuje, prečo je maximalizácia dôvery nesprávnym cieľom

Umelá inteligencia robí rozdiel medzi vnímanou dôverou a skutočnou dôveryhodnosťou mimoriadne viditeľným. Systém AI môže komunikovať plynulo, sebaisto a presvedčivo, a pritom nemusí byť konzistentne správny. Rozhranie môže signalizovať transparentnosť a kompetentnosť, aj keď model, ktorý za ním stojí, nie je pre zamýšľanú úlohu dostatočne spoľahlivý. Vysvetlenia, skóre istoty alebo ľudsky znejúci jazyk môžu ovplyvniť vnímanie používateľov. Automaticky však nie sú dôkazom, že odpoveď je správna. NIST preto nedefinuje dôveryhodnú AI jedinou vlastnosťou. Rámec riadenia rizík AI (AI Risk Management Framework) identifikuje viacero charakteristík vrátane platnosti a spoľahlivosti, bezpečnosti prevádzky, bezpečnosti a odolnosti, zodpovednosti a transparentnosti, vysvetliteľnosti a interpretovateľnosti, ochrany súkromia a riadenia škodlivého skreslenia. NIST zároveň zdôrazňuje, že tieto charakteristiky závisia od kontextu a môžu si vyžadovať kompromisy [7].

Systém môže byť presný, no nespravodlivý. Môže byť transparentný, no nezabezpečený. Môže chrániť súkromie, no zostať pre svoj zamýšľaný účel nespoľahlivý. Môže v priemere fungovať dobre, a pritom nepredvídateľne zlyhávať práve v prípadoch, na ktorých záleží najviac. Označenie „dôveryhodná AI“ nesmie tieto rozdiely zastierať. Výskum interakcie človeka s AI preto čoraz častejšie hovorí o primeranej dôvere, kalibrovanej dôvere a primeranom spoliehaní sa. Cieľom nie je prinútiť používateľov, aby systému dôverovali čo najviac. Cieľom je pomôcť používateľom vytvoriť si presnú predstavu o schopnostiach a obmedzeniach systému a spoliehať sa naň iba vtedy, keď je to odôvodnené.

Systematický prehľad Mehrotru a kol. zistil, že v odbornej literatúre stále neexistuje jednotná, konzistentne uplatňovaná definícia primeranej dôvery. Výskumné štúdie používajú rôzne konštrukty a merania dôvery, zámerov, spoliehania sa, vnímanej spôsobilosti a skutočného výkonu systému [8]. (ACM Digital Library) Visser a kol. podobne rozlišujú dôveru, nedôveru a primerané spoliehanie sa. Ich prehľad naznačuje, že empirický vzťah medzi vysvetliteľnou AI, dôverou používateľov a primeraným spoliehaním sa zostáva nejednoznačný a v mnohých kontextoch nepreukázaný [9]. (ScienceDirect) Preprint Raeesa a Papangelisa z roku 2026 tvrdí ešte priamejšie, že subjektívne merania dôvery automaticky neukazujú, či sa ľudia na odporúčania AI spoliehajú primerane. Keďže táto práca bola publikovaná ako preprint, jej závery treba vnímať ako aktuálny výskumný príspevok, nie ako konečný konsenzus [10]. (arXiv)

Ani nedôvera nie je nevyhnutne opakom dobrého používania systému. Určitá miera skepticizmu môže podporovať overovanie a odhaľovanie chýb. Nevyberavá nedôvera však môže viesť aj k tomu, že používatelia odmietnu správne odporúčania. Experimentálna štúdia Petersa, Biermeiera a Scharlauovej z roku 2026 skúmala, či by vizuálna pozornosť mohla pomôcť identifikovať „zdravú nedôveru“ v interakcii človeka s AI. Zistenia neboli jednoznačné a ilustrujú, aké ťažké stále je merať, či sú dôvera a nedôvera primerane kalibrované [11]. (Frontiers) Žiaduci vzťah možno znázorniť takto:

Cieľom nie je jednoducho presunúť každého používateľa do pravého dolného rohu zvyšovaním dôvery. Cieľom je, aby vnímaná dôvera a behaviorálne spoliehanie sa čo najtesnejšie zodpovedali skutočnej dôveryhodnosti systému, dôsledkom zlyhania a kontextu použitia. V článku z júla 2026 Busuiocová a Maggetti presadzujú posun od maximalizácie dôvery ku kalibrovanej dôvere. Varujú, že dôvera sa môže odpútať od skutočnej dôveryhodnosti, keď organizácie vyrábajú signály dôvery namiesto toho, aby riešili základné podmienky, ktoré dôveru odôvodňujú. Ich analýza zdôrazňuje aj zraniteľnosť, zodpovednosť a konštruktívnu úlohu, ktorú môže zohrávať nedôvera [12]. (OUP Academic)

Európsky akt o umelej inteligencii sleduje príbuznú prevádzkovú logiku. Pri relevantných vysokorizikových systémoch vyžaduje procesy a dokumentáciu týkajúcu sa riadenia rizík, správy údajov, technickej dokumentácie, logovania, transparentnosti, ľudského dohľadu, presnosti, robustnosti a kybernetickej bezpečnosti [13]. Tieto požiadavky nedokazujú, že každý regulovaný systém AI bude dôveryhodný. Pokúšajú sa však preložiť abstraktné očakávanie dôveryhodnosti do konkrétnych riadiacich činností a preskúmateľných dôkazov. (EUR-Lex) Dôveryhodná AI preto nie je štýl rozhrania ani marketingové označenie. Je to pretrvávajúci problém riadenia a uistenia.

Náš postoj: dôvera musí byť odôvodnená a kalibrovaná

V spoločnosti Secani nechápeme dôveru ako pocit, ktorý treba jednoducho zvyšovať. Nedefinujeme ju ani ako absolútnu istotu. Absolútna bezpečnosť v reálnych digitálnych systémoch neexistuje. Ani silné dôkazy nemôžu zaručiť, že nikdy nenastane žiadne zlyhanie ani útok. Dôkazy znižujú neistotu a podporujú lepšie rozhodnutia, ale riziko neodstraňujú. Keby sa dala odstrániť všetka neistota, dôvera by už nebola potrebná. Preto zámerne hovoríme o odôvodnenej istote, nie o istote absolútnej. Naša definícia znie:

Dôvera je odôvodnená, od kontextu závislá istota, že bezpečnostné tvrdenie platí práve teraz, pretože tvrdenie, jeho implementácia a aktuálne dôkazy sú overiteľne v súlade.

Základný reťazec je:

Tvrdenie → Implementácia → Dôkazy → Uistenie → Kalibrovaná dôvera

Organizácia vysloví tvrdenie o svojej bezpečnosti. Toto tvrdenie sa preloží do konkrétnych kontrol, systémov, zodpovedností a očakávaných výsledkov. Aktuálne dôkazy preukazujú, či a ako boli tieto kontroly zavedené. Proces uistenia posudzuje, či dôkazy skutočne podporujú pôvodné tvrdenie. Až potom vzniká racionálny základ pre dôveru. Táto definícia obsahuje päť zámerných obmedzení.

Dôvera sa viaže na konkrétne tvrdenie

„Sme bezpeční“ je príliš široké na to, aby sa to dalo zmysluplne overiť. „Všetky produkčné dátové úložiská používajú schválené konfigurácie šifrovania“ je užšie a testovateľné. Čím všeobecnejšie je tvrdenie, tým ťažšie je určiť jeho rozsah, potrebné dôkazy, predpoklady a podmienky platnosti.

Dôvera závisí od kontextu

Kontrola môže byť účinná pre jeden systém a neúčinná pre iný. Model AI môže byť vhodný na sumarizáciu interných dokumentov, ale nevhodný na autonómne schvaľovanie bezpečnostných výnimiek. Dôveru nemožno prenášať medzi kontextmi bez posúdenia, či relevantné podmienky zostávajú porovnateľné.

Dôvera závisí od času

Organizácie sa neustále menia. Pribúdajú nové aktíva. Menia sa konfigurácie. Zamestnanci menia roly. Dodávatelia aktualizujú svoje služby. Objavujú sa zraniteľnosti. Kontroly, ktoré včera fungovali správne, nemusia dnes fungovať správne. Dôkazy preto časom strácajú hodnotu. Dôveryhodný záver musí komunikovať nielen to, čo bolo overené, ale aj kedy to bolo overené a ako dlho by mal záver zostať platný.

Dôvera je založená na dôkazoch, ale nie je absolútna

Dôkazy robia neistotu viditeľnou a rozhodnutia obhájiteľnými. Neistotu však úplne neodstraňujú. Aj silné dôkazy majú svoje obmedzenia. Môžu pokrývať iba časť systému, spoliehať sa na predpoklady, obsahovať chyby merania alebo zastarať. Dôveryhodné uistenie musí tieto obmedzenia komunikovať, nie ich skrývať za binárny stav.

Dôvera musí byť odvolateľná

Rozhodnutie o dôvere sa musí dať zmeniť, keď sa zmenia podmienky, na ktorých stojí. Keď nové dôkazy odporujú predchádzajúcemu bezpečnostnému tvrdeniu, záver by sa mal aktualizovať. Keď dôkazy expirujú, istota by mala klesnúť. Keď sa pokrytý rozsah rozšíri, mali by sa vyžadovať ďalšie dôkazy. Dôvera, ktorú nemožno revidovať, nie je kalibrovaná dôvera. Je to viera odtrhnutá od reality.

Od periodických signálov dôvery k priebežnému uisteniu

Tradičná digitálna dôvera sa často buduje prostredníctvom periodických signálov: certifikátov, dotazníkov, audítorských správ, dokumentov z posúdení a bezpečnostných prezentácií. Tieto mechanizmy zostávajú dôležité. Vo svete, v ktorom sa digitálne systémy môžu meniť každý deň, však samy osebe nestačia. Budúci model sa uberá iným smerom:

Priebežné uistenie neznamená, že každá činnosť v organizácii musí byť permanentne monitorovaná. Malo by byť založené na riziku a primerané. Kritické tvrdenie týkajúce sa privilegovaného prístupu, produkčnej infraštruktúry alebo citlivých údajov zákazníkov si vyžaduje aktuálnejšie a silnejšie dôkazy než administratívne tvrdenie s nízkym dosahom. Podstatnou zmenou je, že dôvera už nezostáva naviazaná na jediný dokument. Požiadavky, implementácie, dôkazy, preskúmania, zistenia, zodpovednosti a závislosti by namiesto toho mali tvoriť prepojený model. Strojovo čitateľné štruktúry môžu v tomto prechode zohrať dôležitú úlohu. Umožňujú opakovane využívať dôkazy naprieč rámcami a posúdeniami bez toho, aby sa stratil ich pôvod, pôvodný rozsah, čas zberu, zodpovedný vlastník alebo obmedzenia.

Budúcnosť dôvery preto nie je iba nepretržitá. Je granulárna, sledovateľná, prenosná a odvolateľná.

Zero Trust a vysoká dôvera nie sú protiklady

Jednotlivé pojmy teraz môžeme prepojiť. Zero Trust určuje, ako sa prijímajú jednotlivé rozhodnutia o prístupe. Dôveryhodnosť opisuje, či si systém alebo organizácia zaslúži dôveru. Uistenie poskytuje štruktúrované zdôvodnenie tohto záveru. Dôkazy podporujú tvrdenia o implementácii a účinnosti. Súlad posudzuje zhodu s definovanými požiadavkami. Spoliehanie sa opisuje, či niekto od systému skutočne závisí alebo sa ním riadi. Digitálna dôvera je širšia istota, ktorá môže vzniknúť naprieč ekosystémom. Zero Trust zabraňuje tomu, aby sa dôvera predpokladala bez dostatočných dôvodov. Uistenie ukazuje, kde je dôvera odôvodnená.

Súlad prispieva štruktúrovanými požiadavkami a mechanizmami preskúmania. Dôkazy spájajú vyhlásenia s pozorovateľnou realitou. Tieto pojmy preto nie sú konkurenčnými víziami. Sú rôznymi časťami jedného koherentného modelu. Budúcnosťou nie je ani univerzálne „dôveruj všetkým“, ani kultúrne „nedôveruj nikomu“. Je ňou overiteľná, kalibrovaná dôvera.

Čo v Secani znamená „optimalizovať pre dôveru“

„Optimalizovať pre dôveru“ nesmie znamenať optimalizovať pre vnímanie dôveryhodnosti. Nemalo by to znamenať produkovať čo najviac zelených fajok, odznakov, certifikátov alebo širokých bezpečnostných tvrdení. Nemalo by to znamenať povzbudzovať ľudí, aby systému dôverovali viac, než odôvodňujú jeho skutočné vlastnosti. Pre nás to znamená:

Neoptimalizujte na to, aby vám dôverovali. Optimalizujte na to, aby ste si odôvodnenú dôveru zaslúžili.

Secani budujeme tak, aby priebežne prepájalo bezpečnostné tvrdenia, požiadavky, implementácie a dôkazy. Dôvera by nemala vznikať iba z presvedčivej prezentácie alebo periodického dokumentu o súlade. Mala by vznikať z aktuálneho, preskúmateľného a sledovateľného zdôvodnenia. Najstručnejšie vyjadrenie tejto myšlienky by mohlo znieť:

Dôvera nie je sľub. Je to priebežne podložený záver.

Organizácie by nemali len pôsobiť dôveryhodne. Mali by vedieť preukázať, prečo si dôveru zaslúžia. A ľudí by sme nemali jednoducho žiadať, aby dôverovali viac. Mali by sme im umožniť dôverovať lepšie.

Zdroje

[1] D. M. Rousseau, S. B. Sitkin, R. S. Burt, and C. Camerer, “Not So Different After All: A Cross-Discipline View of Trust,” Academy of Management Review, vol. 23, no. 3, pp. 393–404, 1998, doi: 10.5465/AMR.1998.926617. (DOI)

[2] R. C. Mayer, J. H. Davis, and F. D. Schoorman, “An Integrative Model of Organizational Trust,” Academy of Management Review, vol. 20, no. 3, pp. 709–734, 1995, doi: 10.5465/amr.1995.9508080335. (DOI)

[3] R. Ross, M. Winstead, and M. McEvilley, Engineering Trustworthy Secure Systems, NIST Special Publication 800-160, vol. 1, rev. 1, National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, USA, Nov. 2022, doi: 10.6028/NIST.SP.800-160v1r1. (NIST Publikationen)

[4] S. Rose, O. Borchert, S. Mitchell, and S. Connelly, Zero Trust Architecture, NIST Special Publication 800-207, National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, USA, Aug. 2020, doi: 10.6028/NIST.SP.800-207. (NIST Computer Security Resource Center)

[5] World Economic Forum, Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies, Geneva, Switzerland, Nov. 2022. (World Economic Forum)

[6] K. B. Kelley, “The Digital Trust Imperative: Defining, Establishing and Measuring Digital Trust,” ISACA Journal, vol. 1, Jan. 2023. (ISACA)

[7] National Institute of Standards and Technology, Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), NIST AI 100-1, Jan. 2023, doi: 10.6028/NIST.AI.100-1. (NIST Publikationen)

[8] S. Mehrotra, C. Degachi, O. Vereschak, C. M. Jonker, and M. L. Tielman, “A Systematic Review on Fostering Appropriate Trust in Human-AI Interaction: Trends, Opportunities and Challenges,” ACM Journal on Responsible Computing, vol. 1, no. 4, Art. no. 26, pp. 1–45, 2024, doi: 10.1145/3696449. (ACM Digital Library)

[9] R. Visser, T. M. Peters, I. Scharlau, and B. Hammer, “Trust, distrust, and appropriate reliance in (X)AI: A conceptual clarification of user trust and survey of its empirical evaluation,” Cognitive Systems Research, vol. 91, Art. no. 101357, 2025, doi: 10.1016/j.cogsys.2025.101357. (ScienceDirect)

[10] M. Raees and K. Papangelis, “From Trust to Appropriate Reliance: Measurement Constructs in Human-AI Decision-Making,” arXiv:2604.23896, Apr. 2026, doi: 10.48550/arXiv.2604.23896. Preprint. (arXiv)

[11] T. M. Peters, K. Biermeier, and I. Scharlau, “Assessing healthy distrust in human-AI interaction: Interpreting changes in visual attention,” Frontiers in Psychology, vol. 16, Art. no. 1694367, Jan. 2026, doi: 10.3389/fpsyg.2025.1694367. (Frontiers)

[12] M. Busuioc and M. Maggetti, “Worthy of trust? AI governance and the role of (dis)trust,” Perspectives on Public Management and Governance, Art. no. gvag007, Jul. 2026, doi: 10.1093/ppmgov/gvag007. (OUP Academic)

[13] European Parliament and Council of the European Union, “Regulation (EU) 2024/1689 of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence,” Official Journal of the European Union, Jul. 2024. (EUR-Lex)