AI SOC分析师:推动SecOps走向未来
作者：微信文章对警报进行分类和调查是安全操作的核心。随着SOC团队努力跟上不断增加的警报量和复杂性，使用AI实现SOC自动化策略的现代化已成为一种关键解决方案。本博客探讨了AI SOC分析师如何转变警报管理，解决关键SOC挑战，同时实现更快的调查和响应。
安全运营团队面临着持续不断的压力，需要管理来自不断扩展的工具的安全警报流。每一个警报如果被忽视，都有严重后果的风险，但大多数都是误报。大量的警报让团队陷入了冗长、重复的任务循环中，消耗了宝贵的时间和资源。结果呢?过度紧张的团队正在努力平衡反应性警报“打地鼠”追捕与主动威胁狩猎和其他战略安全举措。
核心挑战
海量告警：安全运营团队每天收到数百到数千个警报，分析师几乎不可能跟上。对于许多soc来说，这种过载会导致延迟的响应时间，并迫使团队做出艰难的决定，决定优先考虑哪些警报。
手动的、重复的任务：重复的、手动的任务加重了传统SOC工作流的负担，要求分析人员筛选日志，在工具之间切换，并手动关联数据。这些低效率不仅会延迟警报调查和事件响应，还会加剧分析师的倦怠和人员流失。
招聘和培训挑战：全球网络安全人才短缺使得soc很难招聘和留住熟练的专业人员。由于职业倦怠和繁重的工作量，分析师的高流动率进一步加剧了这一问题。
有限的主动威胁搜索：考虑到许多soc的被动性质，像威胁搜索这样的主动工作通常处于次要地位。由于管理警报和响应事件花费了大量时间，很少有团队有足够的带宽主动寻找未被发现的威胁。
错过的检测：时间和人才的短缺导致许多soc完全忽略“低和中等严重性”警报或关闭检测，这使组织面临额外的风险。
未实现的SOAR承诺：安全编排、自动化和响应（SOAR）解决方案的目标是自动化任务，但经常失败，因为它们需要大量的剧本开发和维护。许多组织很难完全实现或维护这些复杂的工具，导致拼凑自动化和持续的手工工作。
MDR/MSSP挑战：MDR/MSSP供应商没有准确调查自定义检测所需的企业环境。此外，这些供应商通常像昂贵的黑箱一样运作，提供缺乏透明度的调查和响应，使验证其准确性或质量变得具有挑战性。
为什么现在是采取行动的时候？
人工智能攻击的兴起
传统的人工SOC流程已经在努力跟上现有威胁的步伐，而自动化的人工智能攻击远远超过了这一速度。对手正在利用人工智能发起复杂而有针对性的攻击，这给SOC团队带来了额外的压力。为了有效防御，组织需要能够快速从噪音中分类信号并实时响应的人工智能解决方案。人工智能生成的网络钓鱼邮件现在是如此真实，以至于用户更有可能与之互动，而分析师则要在不完整的背景下解读用户行为并衡量暴露风险，从而理清后果。
大语言模型和代理架构的进展
大型语言模型（llm）、生成式人工智能和代理框架的兴起，为SOC自动化工具解锁了一个新的推理和自治水平。与静态的、基于规则的剧本不同，这些新方法可以动态规划、推理并从分析师的反馈中学习，从而随着时间的推移改进调查，为人工智能驱动的SOC铺平道路。
AI SOC分析师的案例
流水线式调查
AI SOC分析师在几分钟内调查每个警报，分析端点、云服务、身份系统和其他数据源的数据，以过滤误报并优先考虑真正的威胁。
降低风险
更快地调查和补救威胁，最大限度地减少了违规的潜在损害，降低了成本和声誉风险。主动搜索进一步降低了隐藏妥协的可能性。
可解释性
AI SOC分析师为每次调查提供详细的解释，通过准确显示如何得出结论，确保透明度并建立对自动化决策的信任。
无缝集成
AI SOC分析师可与流行的SIEM、EDR、身份、电子邮件和云平台、案例管理和协作工具无缝集成。这允许快速部署和对现有流程的最小干扰。
改进的SOC指标
通过利用AI SOC分析师，安全运营团队可以克服关键挑战，并在关键SOC指标方面实现可衡量的改进。
更短的停留时间：自动调查允许SOC在威胁扩散之前发现威胁。
减少MTTR/MTTI：人工智能的快速分类和分析减少了调查和响应警报所需的时间。
增强警报覆盖范围：对每个警报进行调查，确保没有任何威胁被忽视。通过自动化警报分类和调查，组织可以大大减少停留时间、平均调查时间（MTTI）和平均响应时间（MTTR）。
加强团队能力
AI SOC分析师是SOC的强大力量倍增器。消除了手动重复任务的负担，使分析师可以专注于更高价值的工作，如威胁搜索和战略安全计划。这不仅可以鼓舞士气，还有助于吸引和留住顶尖人才。
可伸缩性
AI SOC分析师全天候运行，可根据警报量自动扩展。无论一个组织每天看到数百或数千个警报，人工智能都可以在不增加员工的情况下处理负载。
SecOps的未来：人类和人工智能的合作
安全行动的未来在于人类专业知识和人工智能效率之间的无缝协作。这种协同作用不会取代分析师，但会增强他们的能力，使团队能够更有策略地运作。随着威胁的复杂性和数量的增长，这种伙伴关系可确保soc保持敏捷、主动和有效。
长期以来，对警报进行分类和调查一直是一个手动且耗时的过程，这给SOC团队带来了压力，并增加了风险。通过利用尖端的人工智能，大型语言模型和先进的基于代理的架构，SecOps未来将能够以无与伦比的速度和准确性自动分类和调查每个警报。
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