AI安全助手重塑SOC运作方式

随着微软六个新的安全AI安全副驾驶的推出 ,越来越多人意识到AI安全助手在安全运营中心(SOC)的助手重塑作方价值。这些工具正在重塑SOC的安全运作方式 ,使安全团队能够更快 、助手重塑作方更准确地应对威胁 。安全

解决SOC团队痛点

在当今网络安全领域,助手重塑作方安全运营中心(SOC)面临着双重挑战 :一方面是安全海量告警信息的持续涌入,另一方面是助手重塑作方专业人才的严重短缺。随着AI安全助手技术的模板下载安全快速发展,这些问题正在得到有效缓解。助手重塑作方

多系统切换集成在当今许多 SOC 中仍然存在 ,安全这虽然节省了软件成本 ,助手重塑作方但却使最优秀的安全分析师和领导者精疲力竭 。

有数据显示,助手重塑作方超过70%的安全SOC 分析师表示他们已经倦怠,66%报告说他们一半的工作重复性足以被自动化 。此外,近三分之二计划在 2025 年前转换岗位 ,利用 AI 加速SOC 自动化的进程已经不可逆转。

随着更多组织面临保持 SOC 高效运行并配备足够人员以遏制威胁的香港云服务器挑战,AI 安全助手备受关注 。最新一代 AI 安全助手不仅加速响应 ,还在培训和留住员工方面证明了其不可或缺的作用,消除了机械性、常规性工作 ,同时为 SOC 分析师创造了学习和获得更多收入的新机会。

新一代AI安全助手已经超越了简单的聊天界面 ,发展为能够实时修复、自动执行策略并跨云 、终端和网络领域进行集成分类的代理型AI系统 。它们专为整合到SIEM、云计算SOAR和XDR流程而设计,为SOC带来了显著的性能提升 。

微软最新推出的六个安全副驾驶代理 ,包括用于钓鱼分类、内部风险 、条件访问、漏洞修复和威胁情报的代理,以及五个合作伙伴构建的代理,旨在帮助安全团队处理高频率、重复性的任务,从而让安全团队专注于更复杂的源码库网络威胁和主动安全措施。

人机协作而非替代

尽管AI安全助手功能强大  ,但安全领域的专家都强调使用 AI 来增强和加强 SOC 团队的技能 ,而不是用助手替代人员 。

CrowdStrike创始人兼CEO George Kurtz指出:"这意味着你可以将一级分析师转变为三级分析师  ,可以将8小时的日常工作转变为10分钟。"

Ivanti 首席信息官 Robert Grazioli 强调,AI安全助手不是消除人为因素,而是用 AI 助手赋能人类,减少重复性任务,建站模板并让分析师专注于复杂威胁 。他补充说 :"分析师倦怠是由重复性任务和持续涌入的低保真度告警引起的 。AI 助手能够过滤这些噪音,让专家处理最棘手的问题。"Ivanti 的研究发现,采用 AI 分类的组织可以将误报减少高达70% 。

WinWire首席技术官 Vineet Arora 持相同观点 。他表示 ,AI将作为人类分析师的力量倍增器,免费模板而非替代品。例如,AI 可以处理初始告警分类和对安全问题的常规响应 ,使分析师能够将专业知识集中在复杂威胁和战略性工作上 。因此他认为 ,人类团队应该保持对 AI 系统的监督  ,同时利用它们减少日常工作量 。

Palo Alto Networks创始人兼首席技术官Nir Zuk表示 :"我们的AI驱动平台不是要将分析师从流程中移除;它们统一了SOC工作流程,使分析师能够更具战略性地完成工作。"

思科安全与协作执行副总裁兼总经理Jeetu Patel指出:"AI的真正价值在于它如何缩小网络安全人才差距 ,而不是通过自动化让分析师出局,而是使他们的效率呈指数级提高 。"

CrowdStrike首席技术官Elia Zaitsev警告说,专注于完全替代人类专业人员而非与他们合作是一种误导性策略。AI驱动工具应被视为人类的协作伙伴 ,这一概念在网络安全领域尤为重要 。

七个主要应用场景

AI安全助手在SOC中的应用正在快速扩展,以下是当前主要的应用场景:

1.加速告警分类

使用Microsoft 安全副驾驶和Charlotte AI等助手的一级分析师可以将分类时间从数小时缩短到几分钟 。这得益于预训练模型,这些模型可以标记已知的战术 、技术和程序(TTP),交叉引用威胁情报 ,并附带可信度评分提供分析结果 。

2.告警去重和干扰过滤

Observo Orion和Trellix WISE等产品使用上下文过滤关联多源遥测,消除低优先级噪音,将告警疲劳减少多达70%,使团队能够专注于高保真信号 。Sophos XDR AI Assistant为拥有较小团队的中型SOC实现了类似的结果。

3.策略执行和防火墙调优

Cisco AI Assistant和Palo Alto的Cortex助手能够根据遥测阈值和异常检测动态建议并自动实施策略变更 ,这对于具有复杂、分布式防火墙拓扑和零信任授权的SOC尤为重要 。

4. 跨域威胁关联

微软安全副驾驶SentinelOne Purple AI 集成身份遥测 、 SIEM 日志和终端数据,以检测横向移动 、权限提升或可疑的多跳活动 。分析师接收上下文剧本,减少超过 40%的根本原因分析。

5.暴露验证和入侵模拟

Cymulate AI Copilot模拟红队逻辑并测试针对新CVE的暴露,使SOC能够主动验证控制,将手动验证步骤替换为集成到SOAR工作流程中的自动化姿态测试。

6.自然语言SIEM交互

Exabeam Copilot和Splunk AI Assistant允许分析师将自然语言查询转换为可执行的SIEM命令,使调查能力民主化 ,特别是对于技术性较低的人员 ,并减少对深度查询语言知识的依赖。

7.身份风险降低

Oleria Copilot持续扫描休眠账户 、过度访问权限和未链接的权限 ,自动生成清理计划并执行最小权限策略 ,帮助减少混合环境中的内部威胁面。

将海量数据转化为洞察

当前,SOC 不断被数据淹没,这些数据主要来自终端日志、防火墙事件日志、身份变更通知和日志 。AI安全助手能够轻松盘活这些数据 ,从噪音中分离出重要信号,提高 SOC 团队的准确性 、洞察力和响应速度 。

如此 ,SOC 团队不再被告警淹没,而是响应可自动分类的优先级、高保真度事件  。

据悉 ,CrowdStrike 的Charlotte AI 每天从 Falcon 平台处理超过 1万亿高保真信号 ,并基于数百万个真实分析师决策进行训练。它自主分类终端检测,与人类专家的一致性超过 98%  ,每周为团队平均节省 40 多小时的手动工作 。

Microsoft 安全副驾驶客户报告称 ,在调查和响应 、威胁搜寻和威胁情报评估等基础任务上,节省了安全分析师高达 40%的时间。在准备报告或排除小问题等更平凡的任务上,安全副驾驶提供的效率提升高达 60%以上 。

AI安全助手的最终目标不仅仅是智能  、提示驱动的个人编程助手;而是跨SOC工作流程集成AI驱动的决策制定  。未来的AI安全助手将更加自主,能够在更广泛的安全领域中做出决策并采取行动 。

通过整合身份、终端和网络遥测,AI安全助手将减少识别横向移动和权限提升所需的时间,这是攻击链中最危险的两个阶段。它们不仅加速响应,还在培训和留住员工方面发挥着关键作用,消除了机械性工作,同时为SOC分析师创造了学习和职业发展的新机会。

随着网络威胁的不断演变和安全人才缺口的持续存在 ,AI安全助手将在未来的SOC中扮演越来越重要的角色  ,帮助组织在资源有限的情况下维持高效的安全运营 。通过减少误报、自动化常规任务和提供更深入的威胁洞察 ,AI安全助手正在成为现代SOC不可或缺的组成部分 。

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