Лучшие платформы ИИ SOC для обеспечения современной кибербезопасности
Компании среднего бизнеса сталкиваются с угрозами корпоративного уровня, имея небольшие команды безопасности, поэтому лучшие платформы SOC на базе ИИ необходимы для выживания. Передовые решения SOC на базе ИИ теперь предоставляют возможности Open XDR посредством автономного обнаружения угроз, а кибербезопасность SOC на базе ИИ меняет подход организаций к защите от сложных атак, таких как утечка Change Healthcare, затронувшая 190 миллионов записей.
Как искусственный интеллект и машинное обучение повышают кибербезопасность предприятия
Соединение всех точек в сложном ландшафте угроз
Испытайте безопасность на основе искусственного интеллекта в действии!
Откройте для себя передовой искусственный интеллект Stellar Cyber для мгновенного обнаружения угроз и реагирования на них. Запланируйте демонстрацию сегодня!
Ландшафт кибербезопасности радикально изменился. Традиционные центры безопасности больше не успевают за скоростью и сложностью современных угроз. Статистика рисует удручающую картину: организации ежедневно получают в среднем 4,500 оповещений, при этом 97% аналитиков безопасности опасаются пропустить критические угрозы. Этот огромный объём создаёт опасные бреши, которыми легко пользуются опытные злоумышленники.
Почему традиционные модели SOC не справляются с современными шаблонами атак? Ответ кроется в их фундаментальных ограничениях. Системы обнаружения, основанные на правилах, генерируют избыточное количество ложных срабатываний. Ручные процессы корреляции замедляют выявление угроз. Ограниченная масштабируемость препятствует комплексному охвату всё более широкого спектра атак. Эти ограничения создают идеальные условия, в которых злоумышленники могут действовать незамеченными в течение длительного времени.
Картина утечек 2024 года наглядно демонстрирует эти провалы. Инцидент с Национальными публичными данными потенциально мог привести к раскрытию 2.9 миллиарда записей. Атака вируса-вымогателя Change Healthcare нарушила работу медицинских служб по всей стране, затронув более 190 миллионов медицинских карт пациентов и потратив более 2.4 миллиарда долларов на восстановление. Все эти инциденты объединяет общая тема: злоумышленники использовали уязвимости в системах идентификации и действовали в горизонтальной плоскости, используя среды, в которых отсутствовал комплексный поведенческий мониторинг.
Понимание основ платформы AI SOC
Платформы ИИ SOC представляют собой эволюционный ответ на эти вызовы. Эти системы преобразуют необработанные данные безопасности в полезную информацию с помощью алгоритмов машинного обучения, поведенческой аналитики и автоматизированных корреляционных механизмов. В отличие от традиционных SIEM-систем, которые полагаются на предопределённые правила, сравнение ИИ SOC показывает, как современные платформы постоянно адаптируются к новым моделям угроз.
Что отличает по-настоящему эффективные инструменты SOC на базе ИИ от традиционных решений безопасности? Ответ кроется в их архитектурном подходе к обнаружению угроз и реагированию на них. Передовые платформы используют несколько уровней искусственного интеллекта, которые работают согласованно для выявления, корреляции и нейтрализации угроз до того, как они нанесут ущерб.
Современные системы кибербезопасности на базе ИИ SOC включают в себя несколько критически важных компонентов. Обработка естественного языка позволяет аналитикам запрашивать данные безопасности, используя диалоговые интерфейсы. Модели машинного обучения устанавливают базовые поведенческие характеристики и выявляют аномалии, указывающие на потенциальную компрометацию. Графовые корреляционные механизмы выявляют взаимосвязи между, казалось бы, не связанными событиями по всей поверхности атаки.
Подумайте, как эти возможности решают специфические проблемы, с которыми сталкиваются компании среднего бизнеса. Недостаточное количество сотрудников службы безопасности означает, что каждое оповещение требует тщательной расстановки приоритетов. Платформы на базе ИИ автоматически сортируют инциденты по степени серьёзности риска, позволяя небольшим группам сосредоточиться на реальных угрозах, а не на ложных срабатываниях. Автоматизированные функции расследования предоставляют подробную информацию о ситуации и рекомендуемые меры реагирования, эффективно расширяя возможности аналитиков.
Интеграция данных об угрозах дополнительно повышает эффективность платформы. Данные в режиме реального времени от коммерческих, государственных и открытых поставщиков автоматически дополняют информацию о событиях безопасности по мере их возникновения. Эта контекстная информация позволяет платформам различать законную деятельность бизнеса и изощрённые методы атак.
5 лучших платформ ИИ SOC в 2025 году
1. Stellar Cyber Open XDR: пионер автономного SOC
Компания Stellar Cyber позиционирует себя как безусловный лидер в области автономных систем безопасности (SOC) благодаря своей комплексной платформе SOC на базе искусственного интеллекта (ИИ). Подход компании основан на технологии многоуровневого искусственного интеллекта (Multi-Layer AI™), которая обеспечивает унифицированные операции безопасности без той сложности, которая традиционно свойственна корпоративным платформам безопасности.
Что отличает Stellar Cyber от конкурентных предложений? Платформа реализует возможности агентского ИИ, которые имитируют аналитические процессы, выполняемые человеком, но работают с машинной скоростью и масштабом. Эти ИИ-агенты автономно сортируют оповещения, проводят расследования и формируют комплексные сводки по делам, что позволяет службам безопасности реагировать с беспрецедентной скоростью и точностью.
Архитектура Open XDR платформы устраняет разрастание инструментов, которое тормозит современные службы безопасности. Вместо того, чтобы заставлять организации заменять уже имеющиеся инвестиции, Stellar Cyber легко интегрируется с любым решением по обнаружению и реагированию на атаки на конечных точках, инструментом сетевой безопасности или облачной платформой безопасности. Эта открытость снижает сложность внедрения и одновременно максимизирует отдачу от уже имеющихся инвестиций в безопасность.
Недавние усовершенствования платформы демонстрируют стремление Stellar Cyber к развитию возможностей автономных центров управления безопасностью (SOC). В версии 6.1 была представлена автоматическая сортировка фишинговых сообщений, которая анализирует полученные электронные письма в течение нескольких минут без вмешательства человека. Сводки случаев на основе ИИ преобразуют отдельные оповещения в комплексные описания угроз с временными рамками, взаимосвязями между сущностями и рекомендациями по реагированию.
Возможности обнаружения угроз для идентификационных данных направлены на устранение одного из наиболее опасных векторов атак, с которым сталкиваются современные организации. Платформа отслеживает среды Active Directory на предмет попыток повышения привилегий, неправомерного использования учётных данных и геоаномальных закономерностей, указывающих на компрометацию учётных записей. Такой комплексный охват идентификационных данных крайне важен, поскольку 70% нарушений теперь начинаются с кражи учётных данных.
Для поставщиков услуг управляемой безопасности Stellar Cyber предлагает развитые возможности многопользовательской среды с детальным контролем лицензий и улучшенными рабочими процессами ServiceNow. Эти функции позволяют поставщикам управляемых услуг безопасности эффективно масштабировать операции, сохраняя при этом строгое разделение данных между клиентами.
2. Microsoft Sentinel: эволюция облачной SIEM-системы
Microsoft Sentinel представляет собой эволюцию традиционных платформ SIEM в сторону облачных архитектур, оптимизированных для современных гибридных сред. Возможности кибербезопасности ИИ-центров безопасности (SOC) платформы основаны на обширной сети аналитики угроз Microsoft и глубокой интеграции с более широкой экосистемой безопасности Microsoft.
Технология Fusion — самая совершенная функция искусственного интеллекта Sentinel, разработанная для обнаружения сложных многоэтапных атак путём корреляции данных из нескольких источников. Эта технология выявляет шаблоны атак, которые остались бы незамеченными при анализе отдельных инструментов безопасности по отдельности. Корреляция выходит за рамки простого сопоставления на основе правил и включает в себя поведенческий анализ и распознавание временных закономерностей.
Возможности платформы по анализу поведения пользователей и сущностей (UEBA) позволяют установить базовые показатели для обычных действий пользователей и выявить отклонения, указывающие на компрометацию. Этот поведенческий мониторинг особенно ценен для обнаружения внутренних угроз и атак с использованием учётных данных, которые обходят традиционные средства защиты периметра.
Автоматизированное реагирование на инциденты с помощью предопределенных сценариев позволяет быстро локализовать выявленные угрозы. Платформа может автоматически изолировать скомпрометированные устройства, блокировать вредоносные IP-адреса и запускать дополнительные этапы проверки при обнаружении подозрительной активности. Такая автоматизация критически важна для организаций, не имеющих специализированных центров управления безопасностью.
Однако преимущества Sentinel как платформы, ориентированной на решения Microsoft, могут также стать ограничением. Организации, активно инвестирующие в технологии сторонних разработчиков, могут столкнуться с трудностями интеграции, снижающими общую эффективность. Модель ценообразования платформы, основанная на объёме данных, может оказаться дорогостоящей для сред с большим объёмом данных без грамотного управления данными.
3. Palo Alto Cortex XSOAR: Совершенство оркестровки
Cortex XSOAR зарекомендовала себя как ведущая платформа для оркестровки безопасности с широкими возможностями интеграции и развитыми функциями автоматизации. Платформа поддерживает более 1,000 сторонних интеграций и 2,800 автоматизированных действий, обеспечивая комплексный охват различных экосистем инструментов безопасности.
Визуальный редактор схем действий платформы упрощает автоматизацию, позволяя специалистам по безопасности создавать сложные рабочие процессы без глубоких знаний в программировании. Готовые схемы действий охватывают распространённые сценарии, включая реагирование на фишинг, управление уязвимостями и расследование инцидентов, обеспечивая немедленную отдачу для организаций, начинающих процесс автоматизации.
Функции совместного расследования предоставляют комплексные инструменты для коллективного анализа угроз. Возможности совместной работы в режиме реального времени позволяют нескольким аналитикам совместно работать над сложными расследованиями, сохраняя при этом подробные аудиторские журналы всех предпринятых действий. Функции машинного обучения анализируют исторические закономерности реагирования, предоставляя рекомендации по назначению аналитиков и рекомендуемым действиям.
Управление аналитикой угроз — ещё одна область, в которой XSOAR добился превосходных результатов. Платформа агрегирует и оценивает данные из различных источников, поддерживая автоматизированные стратегии реагирования на основе сопоставлений данных. Такая интеграция гарантирует, что аналитика угроз напрямую влияет на процессы оперативной безопасности, а не существует изолированно.
Корпоративная ориентация платформы и широкие возможности настройки делают её подходящим решением для крупных организаций со сложными требованиями к безопасности. Однако эта сложность достигается за счёт сложности внедрения и требований к постоянному обслуживанию, которые могут превышать ресурсы, доступные небольшим группам специалистов по безопасности.
4. IBM QRadar Suite: аналитика корпоративного уровня
IBM QRadar сохранила свои позиции как корпоративной платформы безопасности благодаря постоянным инвестициям в возможности искусственного интеллекта и интеграции исследований угроз. Переработка облачной архитектуры демонстрирует стремление IBM к модернизации платформы для гибридных облачных сред.
Интеграция с ИИ Atson обеспечивает многоуровневую систему искусственного интеллекта для приоритизации оповещений, корреляции угроз и автоматизированного расследования. Платформа автоматически снижает приоритет оповещений с низкой степенью риска и эскалирует высокоприоритетные угрозы, используя контекстную информацию из текущих потоков данных об угрозах. Такая приоритизация значительно снижает уровень помех, мешающих традиционным операциям SOC.
Возможности федеративного поиска позволяют аналитикам исследовать угрозы в облачных и локальных источниках данных, не требуя перемещения или централизации данных. Этот подход особенно ценен для организаций с распределенной инфраструктурой, где вопросы суверенитета данных ограничивают возможности централизации.
Возможности генеративного ИИ, реализованные на платформе IBM watsonx, автоматизируют рутинные задачи, включая создание отчетов, создание запросов на поиск угроз и интерпретацию журналов безопасности. Эти функции помогают оптимизировать производительность службы безопасности, выполняя трудоемкие задачи и позволяя аналитикам сосредоточиться на важной следственной работе.
Корпоративный опыт платформы обеспечивает комплексные возможности обеспечения соответствия требованиям и аудита, необходимые для отраслей с высоким уровнем регулирования. Однако ориентация на корпоративные требования может привести к повышению сложности, превышающей потребности организаций среднего бизнеса, стремящихся к оптимизированным операциям по обеспечению безопасности.
5. Splunk AI SOC: операции по обеспечению безопасности, ориентированные на данные
Подход Splunk к платформам ИИ-SOC основан на опыте компании в области аналитики данных и машинного обучения. Архитектура платформы, ориентированная на данные, особенно эффективна для организаций с обширными требованиями к журналированию и мониторингу.
Возможности агентского ИИ позволяют агентам с искусственным интеллектом играть центральную роль в операциях по обеспечению безопасности, обеспечивая автономный анализ и реагирование на события безопасности. Эти агенты могут координировать рабочие процессы в экосистеме инструментов безопасности, поддерживая единообразие форматов данных и стандартов атрибуции.
Возможности интеграции платформы охватывают более 300 сторонних инструментов и поддерживают более 2,800 автоматизированных действий. Визуальные редакторы сценариев упрощают разработку автоматизированных решений, предоставляя широкие возможности настройки для сложных сценариев использования. Платформа поддерживает как облачные, так и локальные модели развертывания с корпоративным лицензированием, масштабируемым в соответствии с требованиями организации.
Оптимизация производительности в последних версиях включает в себя увеличение количества параллельных действий и новые индексы базы данных для улучшенного исторического анализа. Эти улучшения гарантируют, что платформа сможет обрабатывать большие объёмы операций безопасности без ущерба для времени отклика.
Однако традиционная ориентация Splunk на аналитику данных может потребовать дополнительной настройки для достижения интегрированных возможностей обнаружения и реагирования на угрозы, изначально предоставляемых специализированными платформами безопасности. Организациям следует тщательно оценить, соответствуют ли возможности платформы по обработке данных их конкретным требованиям к обеспечению безопасности.
Критерии критической оценки для выбора ИИ SOC
При оценке ведущих поставщиков решений для ИИ SOC организациям необходимо учитывать множество факторов, напрямую влияющих на операционную эффективность и долгосрочный успех. Процесс выбора требует понимания того, как различные платформы решают конкретные задачи безопасности, одновременно способствуя достижению бизнес-целей.
Возможности искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/МО) составляют основу эффективности современных служб безопасности. Платформы должны демонстрировать сложные модели машинного обучения, которые адаптируются к организационной среде, поддерживая низкий уровень ложных срабатываний. Способность сопоставлять угрозы из различных источников данных и автоматически приоритизировать инциденты на основе бизнес-рисков критически важна для бережливых служб безопасности.
Глубина автоматизации определяет, насколько эффективно платформы сокращают ручную нагрузку, сохраняя при этом качество безопасности. Комплексная автоматизация выходит за рамки простого формирования оповещений и включает в себя процессы расследования, сбор доказательств и координацию реагирования. Лучшие платформы предоставляют настраиваемую автоматизацию, которая обеспечивает баланс между эффективностью и требованиями человеческого контроля.
Поддержка ИИ-агентов представляет собой новый этап в автоматизации операций по обеспечению безопасности. Платформы, реализующие автономные агенты, могут проводить расследования, генерировать описания угроз и рекомендовать меры реагирования без постоянного человеческого контроля. Эта возможность особенно ценна для организаций, не имеющих специализированных центров обеспечения безопасности.
GenAI Copilots повышают производительность аналитиков благодаря интерфейсам на естественном языке, которые упрощают сложные операции по обеспечению безопасности. Эффективные реализации позволяют аналитикам запрашивать данные безопасности в диалоговом режиме, получая контекстные пояснения событий безопасности и рекомендуемые действия.
Простота развертывания существенно влияет на скорость окупаемости инвестиций в платформы безопасности. Решения, требующие обширной настройки или интеграции, могут никогда не раскрыть весь свой потенциал в условиях ограниченных ресурсов. Лучшие платформы обеспечивают немедленную отдачу, поддерживая постепенное расширение возможностей с течением времени.
Экосистема интеграции определяет эффективность работы платформ в рамках существующих инфраструктур безопасности. Комплексные возможности интеграции снижают сложность внедрения и максимизируют отдачу от существующих инвестиций в средства безопасности. Открытая архитектура позволяет организациям сохранять гибкость в выборе поставщиков, обеспечивая при этом унифицированные операции безопасности.
Автономные SOC против подходов SOC с дополненной реальностью и искусственным интеллектом
Различие между автономными реализациями SOC и SOC с дополненной реальностью на основе ИИ отражает разные философские подходы к балансу между человеческим опытом и возможностями машин. Понимание этого различия критически важно для организаций, выбирающих платформы, соответствующие их операционным моделям и уровню устойчивости к рискам.
Автономные платформы SOC реализуют полностью независимые функции обнаружения и реагирования на угрозы, работающие без постоянного человеческого контроля. Эти системы могут автоматически выявлять угрозы, проводить расследования и выполнять меры по их сдерживанию на основе предопределенных политик и изученного поведения. Такой подход особенно ценен для организаций с ограниченным штатом сотрудников службы безопасности или для тех, кому требуется круглосуточная охрана.
Подход Stellar Cyber к автономному центру управления (SOC) с дополненной человеком функциональностью представляет собой гибридную модель, сочетающую в себе автономию машин и способность принимать решения человеком. Агенты платформы на основе искусственного интеллекта выполняют рутинные задачи и обеспечивают комплексный анализ, сохраняя при этом контроль аналитиков над принятием критически важных решений. Такой баланс позволяет организациям создавать масштабируемые системы безопасности, не жертвуя подотчётностью и контролем.
Модели SOC, дополненные ИИ, позволяют аналитикам оставаться в центре операций по обеспечению безопасности, предоставляя искусственный интеллект (ИИ) для решения конкретных задач. Эти реализации эффективно снижают нагрузку на аналитиков и ускоряют принятие решений, не заменяя полностью человеческий опыт. Этот подход подходит организациям со сформированными службами безопасности, стремящимся расширить имеющиеся возможности.
Выбор между автономными и дополненными подходами зависит от организационных факторов, включая зрелость службы безопасности, устойчивость к риску и требования к соблюдению нормативных требований. В отраслях с высоким уровнем регулирования могут быть предпочтительны дополненные модели, обеспечивающие чёткую ответственность человека за решения в области безопасности. Организации с ограниченными ресурсами безопасности могут выиграть от использования автономных возможностей, обеспечивающих комплексный охват без пропорционального увеличения численности персонала.
Наглядная окупаемость инвестиций благодаря расширенному обнаружению угроз
Современное сравнение систем SOC на базе ИИ должно оценивать платформы на основе измеримых бизнес-результатов, а не только списков функций. Наиболее эффективные платформы демонстрируют явную окупаемость инвестиций благодаря сокращению показателей среднего времени обнаружения угроз (MTTD) и среднего времени реагирования (MTTR).
Клиенты Stellar Cyber отмечают 20-кратное сокращение среднего времени до срабатывания защиты (MTTD) и 8-кратное сокращение среднего времени до срабатывания защиты (MTTR) по сравнению с традиционными подходами к обеспечению безопасности. Эти улучшения напрямую способствуют снижению влияния инцидентов безопасности на бизнес и снижению эксплуатационных расходов служб безопасности.
Расширение зоны обнаружения — ещё один критически важный фактор окупаемости инвестиций. Платформы на базе ИИ выявляют угрозы, которые не поддаются обнаружению традиционными системами обнаружения на основе правил. Атака на Change Healthcare оказалась успешной отчасти потому, что традиционные средства безопасности не смогли выявить подозрительные действия, связанные с идентификацией. Современные платформы ИИ обнаружили бы необычные шаблоны аутентификации и действия по повышению привилегий, характерные для этой атаки.
Повышение эффективности работы аналитиков позволяет организациям добиваться лучших результатов в области безопасности, используя имеющиеся ресурсы. Автоматизированные функции сортировки и расследования позволяют аналитикам обрабатывать значительно больше инцидентов, сохраняя при этом качество расследований. Эта эффективность особенно ценна в условиях продолжающегося дефицита специалистов по кибербезопасности, с которым сталкиваются организации по всему миру.
Стоимость инцидентов безопасности продолжает расти, и в 2024 году средний ущерб от утечек данных достигнет 4.88 млн долларов США. Организации, внедряющие эффективные платформы SOC на базе ИИ, могут значительно снизить эти потенциальные расходы благодаря более быстрому обнаружению и реагированию. Предотвращение одного серьёзного инцидента часто оправдывает все инвестиции в платформу.
Структура внедрения для достижения успеха на среднем рынке
Успешное внедрение лучших платформ SOC на базе ИИ требует структурированного подхода, обеспечивающего баланс между текущими потребностями в безопасности и долгосрочными стратегическими целями. Организациям среднего бизнеса необходимо учитывать ограниченность ресурсов, одновременно добиваясь результатов в области безопасности на уровне предприятия.
Фаза 1: Оценка и планирование закладывают основу для успешного внедрения. Организациям необходимо оценить существующие инструменты безопасности, определить требования к интеграции и определить показатели успеха, соответствующие бизнес-целям. Эта оценка должна включать текущие возможности обнаружения угроз, процессы реагирования на инциденты и уровень квалификации аналитиков.
Фаза 2: Выбор и интеграция платформы направлены на выбор платформ, которые дополняют существующие инвестиции и одновременно устраняют выявленные пробелы. В процессе выбора приоритет следует отдавать решениям с комплексными возможностями интеграции и подтвержденной окупаемостью инвестиций в схожих средах. Пилотные внедрения позволяют организациям проверить эффективность платформы перед её полным развертыванием.
Фаза 3: Разработка автоматизации постепенно расширяет возможности платформы за счёт систематической автоматизации рутинных задач. Организациям следует начинать с высокопроизводительных процессов с низким уровнем риска, прежде чем переходить к более сложным сценариям автоматизации. Такой подход укрепляет уверенность и способствует непрерывному обучению и совершенствованию.
Фаза 4: Расширенные возможности предоставляют сложные функции, включая поведенческую аналитику, поиск угроз и предиктивный анализ. Для достижения максимальной эффективности эти возможности требуют отлаженных операционных процессов и квалифицированных аналитиков. Организациям следует убедиться в стабильности базовых возможностей, прежде чем переходить к расширенным функциям.
Управление изменениями играет решающую роль на протяжении всего процесса внедрения. Специалисты по безопасности должны адаптироваться к новым рабочим процессам и доверять рекомендациям ИИ. Эффективные программы обучения и постепенное внедрение возможностей помогают обеспечить плавный переход, сохраняя при этом эффективность системы безопасности.
Проблемы ландшафта расширенных угроз
Современные злоумышленники кардинально изменили свой подход к атакам на организации, уделив особое внимание атакам на основе идентификации и методам, основанным на искусственном интеллекте. Платформы SOC на базе искусственного интеллекта должны решать эти меняющиеся задачи, используя современные возможности обнаружения и реагирования.
Атаки с использованием искусственного интеллекта представляют собой быстрорастущую категорию угроз, с которой традиционные средства безопасности с трудом справляются. Рост числа фишинговых атак с использованием искусственного интеллекта на 703% демонстрирует, как злоумышленники используют машинное обучение для социальной инженерии и сбора учётных данных. Современные платформы SOC должны внедрять поведенческий анализ, который выявляет едва заметные признаки атак, генерируемых искусственным интеллектом, и отличает их от легитимных автоматизированных бизнес-процессов.
Число атак на цепочки поставок увеличилось на 62% в 2024 году, а среднее время обнаружения увеличилось до 365 дней. Эти атаки используют доверенные отношения и легитимные каналы доступа, что делает их обнаружение крайне сложным для традиционных средств безопасности. Платформы ИИ SOC превосходно выявляют едва заметные поведенческие аномалии, указывающие на скомпрометированные элементы цепочки поставок, посредством непрерывного мониторинга поведения пользователей, моделей доступа к данным и взаимодействия с системами.
Внутренние угрозы представляют собой особую сложность: среднее время обнаружения достигает 425 дней. Автономные агенты непрерывно отслеживают поведение пользователей, выявляя постепенные изменения, которые могут указывать на злонамеренность или внешнюю атаку. Постоянное наблюдение позволяет своевременно вмешаться, прежде чем будет нанесен значительный ущерб.
Соответствие архитектуре нулевого доверия становится важнейшим условием современного реагирования на угрозы. Принципы NIST SP 800-207 требуют постоянной проверки пользователей и активов, создавая идеальные условия для автономного мониторинга и принятия решений. Платформы ИИ SOC реализуют концепцию нулевого доверия посредством динамического применения политик, оценивая каждый запрос доступа на основе множества факторов, включая поведение пользователя, состояние устройства, местоположение в сети и оценку рисков в режиме реального времени.
Перспективные операции по обеспечению безопасности
Переход к полностью автоматизированным операциям SOC представляется неизбежным, поскольку возможности ИИ продолжают развиваться, а объём угроз растёт в геометрической прогрессии. Организации должны быть готовы к этой эволюции, одновременно поддерживая эффективные операции по обеспечению безопасности в переходный период.
Модели автономного управления с дополненной человеком функциональностью (SOC) открывают практический путь к полностью автономным операциям. Эти реализации позволяют сохранить человеческий опыт для принятия решений высокого уровня, одновременно позволяя агентам ИИ выполнять рутинные операционные задачи. Такой подход обеспечивает непрерывность операций по обеспечению безопасности и укрепляет уверенность организаций в возможностях ИИ.
Системы непрерывного обучения представляют собой новый этап развития платформ SOC на базе ИИ. Эти системы автоматически учитывают обратную связь от аналитиков безопасности, повышая точность обнаружения угроз и со временем сокращая количество ложных срабатываний. Обучение выходит за рамки простой корректировки пороговых значений и включает в себя понимание организационного контекста и факторов бизнес-рисков.
Интеграция с бизнес-процессами обеспечивает соответствие операций по обеспечению безопасности более широким целям организации. Современные платформы обеспечивают бизнес-контекст для принятия решений в области безопасности, одновременно обеспечивая автоматизированные меры реагирования, учитывающие эксплуатационные последствия и требования безопасности.
Развитие навыков, необходимых для будущих операций по обеспечению безопасности, делает акцент на аналитическом мышлении и стратегическом планировании, а не на тактическом реагировании на инциденты. Специалисты по безопасности сосредоточатся на настройке систем искусственного интеллекта, интерпретации сложной информации об угрозах и принятии стратегических решений относительно архитектуры и политик безопасности.
Организации, инвестирующие в передовые платформы ИИ SOC сегодня, готовятся к будущему успеху и добиваются немедленного повышения эффективности безопасности. Платформы, обеспечивающие прочную основу для этой эволюции, сочетают в себе сложные возможности ИИ с гибкой архитектурой, способной адаптироваться к новым требованиям.
Заключение
Ситуация с кибербезопасностью требует немедленных действий. Организации, продолжающие полагаться на традиционные подходы к безопасности, сталкиваются с неизбежными компромиссами, поскольку злоумышленники используют искусственный интеллект для повышения эффективности своих атак. Лучшие платформы ИИ SOC предоставляют сложные возможности обнаружения, корреляции и реагирования, необходимые для соответствия меняющемуся ландшафту угроз.
Stellar Cyber становится явным лидером благодаря своей комплексной платформе Open XDR, которая обеспечивает автономные возможности SOC без ущерба для человеческого контроля. Многоуровневый подход на основе искусственного интеллекта (Multi-Layer AI™) в сочетании с широкими возможностями интеграции и подтвержденной окупаемостью инвестиций делает платформу оптимальным выбором для организаций среднего бизнеса, стремящихся к обеспечению безопасности корпоративного уровня.
Microsoft Sentinel подходит организациям, активно инвестирующим в экосистемы Microsoft, в то время как Palo Alto Cortex XSOAR отлично подходит для предприятий, которым требуются широкие возможности настройки и интеграции. IBM QRadar Suite предоставляет комплексную аналитику для строго регулируемых сред, а Splunk AI SOC обеспечивает сложную обработку данных для операций с интенсивным журналированием.
При выборе решения необходимо учитывать организационный контекст, текущие инвестиции и долгосрочные стратегические цели. Однако промедление увеличивает подверженность риску, поскольку субъекты угроз продолжают наращивать свои возможности. Организации, внедряющие современные платформы SOC на базе ИИ, добиваются немедленного улучшения обнаружения угроз и реагирования на них, одновременно готовясь к будущим вызовам безопасности.
Эпоха реактивных мер безопасности завершилась. Развитие кибербезопасности в рамках ИИ-систем SOC предоставляет инструменты, необходимые для проактивного обнаружения угроз и автономного реагирования. Организациям необходимо действовать уже сейчас, внедряя эти платформы, прежде чем изощрённые злоумышленники воспользуются растущим разрывом между традиционными подходами к обеспечению безопасности и современными возможностями противодействия угрозам.