背景
警报的分诊和调查是安全运营的核心。随着安全运营中心（SOC）团队努力应对不断增加的警报量和复杂性，利用人工智能（AI）实现SOC自动化策略的现代化已成为关键解决方案。
本文将探讨AI SOC分析师如何改变警报管理，解决SOC面临的主要挑战，同时加快调查和响应速度。
安全运营团队面临着持续的压力，需要管理来自日益增多的工具的安全警报流。任何警报如果被忽视，都有可能带来严重后果，但大多数警报却是误报。这种警报洪流使团队陷入繁琐、重复的任务循环中，消耗了宝贵的时间和资源。结果会如何？过度紧张的团队难以在被动应对告警的“打地鼠”式工作和主动威胁狩猎及其他战略安全举措之间取得平衡。
核心挑战
高警报量：安全运营团队每天收到数百到数千个警报，分析师几乎无法跟上。对于许多SOC来说，这种过载导致响应时间延迟，并迫使团队在优先处理哪些警报上做出艰难决定。
手动、重复性任务：传统SOC工作流程中充斥着重复的手动任务，分析师需要筛选日志、切换工具并手动关联数据。这些低效行为不仅延迟了警报调查和事件响应，还加剧了分析师的倦怠和流失。
招聘和培训：全球网络安全人才短缺，使得SOC难以招聘和留住熟练的专业人员。分析师的高流失率（由倦怠和高工作量驱动）进一步加剧了这一问题。
有限的主动威胁狩猎：鉴于许多SOC的被动性质，主动威胁狩猎等工作往往被忽视。由于大部分时间被用于管理警报和响应事件，很少有团队有能力主动搜寻未检测到的威胁。
漏报：时间和人才的短缺导致许多SOC完全忽视“低和中严重性”警报，或关闭检测功能，这使组织面临额外的风险。
SOAR的未兑现承诺：安全编排、自动化和响应（SOAR）解决方案旨在实现任务自动化，但往往因需要大量剧本开发和维护而失败。许多组织难以完全实施或维护这些复杂工具，导致自动化不完整，仍需手动工作。
MDR/MSSP的挑战：托管检测与响应（MDR）和管理安全服务提供商（MSSP）缺乏企业上下文，难以准确调查自定义检测。此外，这些供应商通常以昂贵的“黑箱”形式运作，提供的调查和响应缺乏透明度，难以验证其准确性或质量。
为什么现在正是改变的时候？
AI驱动的攻击兴起 传统的手动SOC流程已经难以跟上现有威胁的步伐，而自动化、AI驱动的攻击更是远远超出其能力范围。攻击者正在利用AI发起复杂且有针对性的攻击，给SOC团队带来额外压力。为了有效防御，组织需要能够快速从噪声中筛选信号并实时响应的AI解决方案。AI生成的钓鱼邮件现在如此逼真，用户更有可能与之互动，分析师则需要在事后梳理——解读用户行为并评估暴露风险，通常是在缺乏完整上下文的情况下。
LLM和AI代理架构的进步
大型语言模型（LLM）、生成式AI和AI代理框架的兴起为SOC自动化工具解锁了新的推理和自主水平。与静态的、基于规则的剧本不同，这些新方法能够动态规划、推理并从分析师反馈中学习，逐步优化调查，为AI驱动的SOC铺平道路。
AI SOC分析师的价值
1.简化调查
AI SOC分析师在几分钟内调查每个警报，分析来自终端、云服务、身份系统和其他数据源的数据，以过滤误报并优先处理真实威胁。
2.降低风险
更快的威胁调查和修复可以最大限度地减少潜在破坏，降低成本和声誉风险。主动狩猎进一步减少了隐藏威胁的可能性。
3.可解释性
AI SOC分析师为每次调查提供详细解释，确保透明度，并通过展示结论的得出过程建立对自动化决策的信任。
4.无缝集成
AI SOC分析师与流行的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，开箱即用。这使得部署迅速，对现有流程的干扰最小。
5.改进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指标上实现可衡量的改进。
降低驻留时间：自动化调查使SOC能够在威胁扩散之前发现它们。
减少MTTR/MTTI：AI的快速分诊和分析大幅缩短了调查和响应警报所需的时间。
增强警报覆盖率：每个警报都被调查，确保没有威胁被忽视。
6.赋能团队
AI SOC分析师是SOC的强大力量倍增器。消除手动、重复性任务的负担，使分析师能够专注于更高价值的工作，如威胁狩猎和战略安全举措。这不仅提高了士气，还有助于吸引和留住顶尖人才。
7.可扩展性
AI SOC分析师全天候运行，能够根据警报量自动扩展。无论组织每天收到数百还是数千个警报，AI都能在不增加人员的情况下处理负载。
总结
安全运营的未来：人与AI的协作
安全运营的未来在于人类专业知识与AI效率的无缝协作。这种协同作用并不会取代分析师，而是增强他们的能力，使团队能够更战略性地运作。随着威胁的复杂性和数量不断增加，这种合作关系确保SOC能够保持敏捷、主动和高效。
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