Лучшие инструменты искусственного интеллекта для обработки оповещений о безопасности

Центры оперативного управления безопасностью ежедневно генерируют тысячи оповещений, и большинство из них оказываются просто шумом. В этой статье рассматриваются лучшие инструменты искусственного интеллекта для обработки оповещений в сфере безопасности, анализируется их работа, важность и выделяются наиболее эффективные платформы. Мы затрагиваем вопросы усталости аналитиков, снижения количества ложных срабатываний, различий между обработкой оповещений с помощью ИИ и ручным управлением, а также особенностей, определяющих эффективное решение для обработки оповещений с помощью ИИ.
  • Ключевые выводы:
  • Почему инструменты искусственного интеллекта для обработки оповещений о безопасности так важны в современном мире? SOCs?
    SOCЕжедневно системы получают от 10 000 до 50 000 и более оповещений, из которых 40–60% являются ложными срабатываниями. Инструменты искусственного интеллекта для сортировки оповещений в сфере безопасности автоматизируют обработку этого объема данных, предотвращая выгорание аналитиков и гарантируя, что реальные угрозы не будут пропущены.
  • Насколько эффективно может использоваться система сортировки на основе ИИ для снижения количества ложных срабатываний, достигающих аналитиков?
    Организации, внедряющие инструменты ИИ для обработки оповещений о безопасности, обычно сообщают о сокращении количества ложных срабатываний на 60–90%, что напрямую компенсирует затраты рабочего времени аналитиков и улучшает среднее время реагирования на реальные инциденты.
  • Почему обработка оповещений с помощью ИИ происходит быстрее, чем ручная проверка?
    Система сортировки обращений на основе искусственного интеллекта обрабатывает оповещения за считанные секунды, в отличие от 15–30 минут, необходимых для ручной сортировки, используя автоматическое обогащение и корреляцию сигналов для вынесения оценок со скоростью, сопоставимой со скоростью работы машины.
  • Устраняют ли инструменты искусственного интеллекта для обработки оповещений о безопасности необходимость в участии аналитиков-людей?
    Нет, они дополняют аналитиков, а не заменяют их. ИИ обрабатывает 80–90% рутинных оповещений, которые следуют узнаваемым шаблонам, освобождая аналитиков для работы, действительно требующей человеческого опыта: новые методы атак, запросы, учитывающие бизнес-контекст, неоднозначные инциденты и поиск угроз. Самые сильные SOCВ данном случае, ИИ обеспечивает скорость и масштабируемость при выполнении повторяющихся задач по сортировке угроз, в то время как аналитики применяют критическое мышление, креативность и контекстную оценку к сложным угрозам. Вместо того чтобы устранять SOC Инструменты сортировки инцидентов на основе искусственного интеллекта меняют роли аналитиков, смещая время с устаревших оповещений на расследование, реагирование на инциденты и проактивную защиту.
  • Почему объяснимость важна при оценке ИИ? SOC инструменты?
    Аналитики не будут доверять системам типа «черный ящик». Лучшие инструменты искусственного интеллекта для обработки оповещений о безопасности предоставляют прозрачное обоснование каждого решения, показывая, какие источники данных и характеристики повлияли на принятие решения — это крайне важно для соблюдения требований аудита и повышения уверенности аналитиков.
  • Могут ли небольшие команды специалистов по безопасности оправдать инвестиции в систему обработки оповещений на основе искусственного интеллекта?
    Небольшие команды часто получают наибольшую выгоду, поскольку каждый час, потерянный из-за ложных срабатываний, имеет огромное значение. Инструменты искусственного интеллекта для обработки оповещений в сфере безопасности позволяют небольшим командам справляться с объемами оповещений, которые в противном случае потребовали бы значительно большего количества сотрудников.
  • Сколько времени потребуется для достижения полной эффективности платформы для сортировки пациентов с использованием ИИ после её внедрения?
    Первоначальная интеграция обычно занимает от двух до четырех недель, но модели ИИ требуется от четырех до восьми недель обучения в окружающей среде. Полная зрелость автономной сортировки, позволяющая снизить количество ложных срабатываний и утомляемость аналитиков, обычно занимает от трех до шести месяцев.
Next-Gen-Datasheet-pdf.webp

Следующее поколение SIEM

Звездная кибер-компания следующего поколения SIEMкак важнейший компонент в рамках Звездной Киберсистемы Open XDR Платформа...

Скачать Лист данных
демо-изображение.webp

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!

График Demo

Что такое сортировка оповещений о безопасности на основе искусственного интеллекта?

Обработка оповещений о безопасности с помощью ИИ — это процесс использования машинного обучения, обработки естественного языка и поведенческой аналитики для автоматической классификации, определения приоритетов и маршрутизации оповещений о безопасности. Вместо того чтобы требовать от аналитика-человека проверки каждого уведомления, модели ИИ оценивают контекстные данные, исторические закономерности и информацию об угрозах, чтобы определить, какие оповещения требуют немедленного внимания, а какие можно безопасно отложить.

Ключевые компоненты сортировки оповещений ИИ

  • Автоматизированная классификация: Оповещения классифицируются по типу, серьезности и релевантности на основе обученных моделей, которые различают нормальное и аномальное поведение в среде организации.
  • Контекстное обогащение: Системы искусственного интеллекта извлекают данные из реестров активов, профилей поведения пользователей, баз данных уязвимостей и внешних источников информации об угрозах, чтобы придать смысл необработанным оповещениям.
  • Оценка приоритетности: Каждому предупреждению присваивается оценка риска, отражающая его потенциальное воздействие, что позволяет аналитикам сосредоточиться на инцидентах, наиболее вероятно способных причинить ущерб.
  • Адаптивное обучение: Модели совершенствуются со временем за счет учета отзывов аналитиков, результатов закрытых дел и новых данных об угрозах, что позволяет уточнять будущие решения по сортировке инцидентов.
Цель состоит не в том, чтобы заменить человеческое суждение, а в том, чтобы усилить его. Инструменты искусственного интеллекта для сортировки оповещений в сфере безопасности берут на себя повторяющуюся работу по обработке больших объемов информации, позволяя квалифицированным аналитикам тратить время на расследование реальных угроз, а не на борьбу с ложными тревогами.

Основная проблема: почему усталость аналитиков захлестывает современную аналитику. SOCs

Усталость аналитиков — одна из наиболее актуальных проблем. с группами обеспечения безопасности. В среднем SOC В зависимости от размера организации и количества используемых инструментов обнаружения, система получает от 10 000 до 50 000 оповещений в день. Аналитики-люди просто не справляются с таким объемом информации, и последствия этого ощутимы.

Цифры, лежащие в основе проблемы

Метрика

типичный SOC Реальность

Ежедневный объем оповещений

10,000 - 50,000+

Процент ложноположительных результатов

40% - 60%

Среднее время, необходимое для ручной обработки одного оповещения.

15 - минуты 30

Коэффициент текучести кадров среди аналитиков в SOCs

~30% годовых

Ежедневно игнорируются или остаются без расследования сообщения о предупреждениях

До 50%

Как усталость приводит к упущенным угрозам

Когда аналитики оказываются завалены тысячами неточных оповещений, возникает несколько типов сбоев:
  1. десенсибилизации: Многократное столкновение с ложными срабатываниями приучает аналитиков рефлексивно игнорировать оповещения, что увеличивает вероятность того, что реальная угроза останется незамеченной.
  2. Когнитивная перегрузка: Качество принимаемых решений снижается после нескольких часов монотонной работы по сортировке пациентов, что приводит к непоследовательным оценкам тяжести состояния.
  3. Выгорание и истощение: Интенсивный стресс и низкая отдача от работы приводят к уходу опытных аналитиков из профессии, усугубляя существующий дефицит специалистов по кибербезопасности.
  4. Замедленная реакция: Критические оповещения могут задерживаться в очередях на часы или дни, поскольку у команды не хватает ресурсов для их оперативной обработки.
Усталость аналитиков — это не кадровая проблема. Это структурная проблема, требующая структурного решения, и это решение все чаще включает в себя автоматизацию сортировки обращений с помощью искусственного интеллекта.

Пошаговое объяснение того, как именно ИИ обрабатывает оповещения.

Чтобы понять, как ИИ обрабатывает оповещения, необходимо выйти за рамки маркетинговой терминологии и взглянуть на реальный процесс, который преобразует необработанное оповещение в практическое решение. Этот процесс обычно следует структурированной последовательности.

Шаг 1: Прием и нормализация оповещений

Платформы для сортировки запросов с использованием ИИ получают оповещения из множества источников, включая SIEMСистемы оповещения включают в себя инструменты EDR, межсетевые экраны, облачные платформы безопасности и поставщиков идентификационных данных. Эти оповещения поступают в разных форматах, поэтому система нормализует их в согласованную схему, что позволяет проводить корреляцию между различными источниками.

Шаг 2: Контекстное обогащение

После нормализации каждое оповещение дополняется контекстными данными. Это включает в себя рейтинг критичности затронутого актива, базовые показатели поведения пользователя, результаты недавнего сканирования уязвимостей, совпадения с данными об угрозах и любые связанные оповещения, произошедшие в течение определенного временного окна. Этот шаг преобразует отдельную точку данных в полную картину инцидента.

Шаг 3: Извлечение признаков и оценка

Модели машинного обучения извлекают из обогащенных данных оповещений такие признаки, как показатели отклонения от нормы, уровни достоверности индикаторов компрометации (IOC), классификации методов атаки, сопоставленные с MITRE ATT&CK, и историческую частоту аналогичных оповещений. Эти признаки используются в алгоритме оценки, который присваивает уровень приоритета.

Шаг 4: Вынесение вердикта и определение маршрута.

На основе вычисленного балла и организационных правил система искусственного интеллекта выносит вердикт:
  • Автоматическое закрытие: Предупреждения, помеченные как безобидные или дублирующиеся, закрываются с документальным обоснованием.
  • Перевести на первый уровень: Сообщения, требующие простой проверки человеком, направляются младшим аналитикам с предварительно подготовленными сводками по расследованиям.
  • Повысить уровень до 2/3: Тревожные сообщения с явными признаками угрозы направляются непосредственно старшим аналитикам или группам реагирования на инциденты.
  • Запустить автоматический ответ: В некоторых конфигурациях подтвержденные угрозы инициируют заранее определенные действия по локализации, такие как изоляция конечных точек или блокировка скомпрометированных учетных записей.

Шаг 5: Цикл обратной связи

Действия аналитиков по обработанным оповещениям возвращаются в модель. Если аналитик повторно открывает автоматически закрытое оповещение или понижает статус эскалированного, система корректирует параметры оценки. Именно эта непрерывная обратная связь отличает эффективную обработку оповещений с помощью ИИ от статической автоматизации на основе правил.

Прямое сравнение: ИИ против ручной сортировки пациентов

Дискуссия об искусственном интеллекте и ручной сортировке часто упрощает компромиссы. Оба подхода имеют свои сильные стороны, и один из них наиболее эффективен. SOCих можно использовать в сочетании. Однако разрыв в производительности в нескольких критически важных областях значителен.

Сравнительная таблица

Размеры

Ручная сортировка

Сортировка пациентов на основе искусственного интеллекта

Скорость на одно оповещение

15 - минуты 30

От секунд до менее 1 минуты

Согласованность

Зависит от квалификации аналитика и уровня его усталости.

Для каждого оповещения применяется единая логика оценки.

Масштабируемость

Линейный с учетом численности персонала

Масштабируется в зависимости от вычислительных ресурсов.

Сбор контекста

Ручной поиск в нескольких инструментах

Автоматизированное обогащение данных из интегрированных источников

Обработка ложноположительных результатов

Аналитик должен изучить каждый случай индивидуально.

Шаблоны распознаются и подавляются автоматически.

Адаптивность к новым угрозам

Сильная (человеческая интуиция и креативность)

Улучшение, но зависит от обучающих данных.

Стоимость при масштабе

Высокий (зарплата, обучение, текучесть кадров)

Более низкие предельные издержки на оповещение

Где ручная сортировка по-прежнему побеждает

Специалисты-аналитики превосходно справляются с расследованием новых методов атак, выходящих за рамки известных закономерностей, интерпретацией бизнес-контекста, не закодированного в системе ИИ, и принятием решений в неоднозначных ситуациях, когда допустимый уровень риска для организации важнее статистической вероятности.

Где доминирует ИИ-триггер.

Искусственный интеллект неизменно превосходит ручные процессы по объему обработки, скорости и повторяемости. Он устраняет вариативность, вызванную сменой смен, нехваткой навыков и усталостью. Для 80-90% оповещений, которые следуют узнаваемым шаблонам, сортировка с помощью ИИ быстрее, дешевле и точнее, чем ручная проверка. Практический вывод заключается в том, что выбор между ИИ и ручной сортировкой — это не выбор «или-или». ИИ обрабатывает большой объем работы по сопоставлению шаблонов, освобождая аналитиков для сосредоточения на сложных расследованиях, где человеческий опыт незаменим.

Главное преимущество: значительное снижение количества ложных срабатываний благодаря ИИ.

Пожалуй, наиболее значимым преимуществом внедрения ИИ в систему обработки оповещений является снижение количества ложных срабатываний. Ложные срабатывания отнимают время у аналитиков, подрывают доверие к системам обнаружения и создают шум, вызывающий усталостьИскусственный интеллект решает эту проблему с помощью нескольких механизмов.

Почему в традиционных системах сохраняются ложные срабатывания

Большинство инструментов обнаружения используют статические правила и сигнатуры, которые не учитывают окружающую среду. Правило, предназначенное для обнаружения попыток взлома методом перебора паролей, сработает независимо от того, принадлежит ли исходный IP-адрес автоматизированному сканеру уязвимостей, который запускается каждый вторник в 2 часа ночи. Без контекста оповещение выглядит идентично реальной атаке.

Как ИИ снижает количество ложных срабатываний

  • Определение исходных показателей поведения: Модели ИИ изучают, как выглядит норма для каждого пользователя, устройства и приложения. Отклонения от базового уровня оцениваются по отношению к изученному шаблону, а не по отношению к общему пороговому значению.
  • Межсигнальная корреляция: Вместо того чтобы оценивать оповещения изолированно, ИИ сопоставляет связанные сигналы между различными инструментами и временными интервалами. Отдельная неудачная попытка входа в систему — это шум. Неудачная попытка входа, за которой следует успешный вход из нового региона, а затем повышение привилегий, — это закономерность, заслуживающая изучения.
  • Сопоставление исторических шаблонов: Искусственный интеллект отслеживает, какие типы оповещений исторически подтверждались как истинно положительные, а какие — как ложноположительные, и соответствующим образом корректирует оценку.
  • Автоматизация настройки: Вместо ручной настройки правил, системы искусственного интеллекта могут рекомендовать или автоматически внедрять правила подавления для источников хронических ложных срабатываний.

Измеримое воздействие

Организации, внедряющие платформы для обработки запросов на основе ИИ, обычно сообщают о снижении количества ложных срабатываний, доходящих до аналитиков, на 60-90%. Это напрямую приводит к экономии рабочего времени аналитиков, сокращению среднего времени реагирования на реальные угрозы и улучшению морального состояния коллектива. SOC команде. Сокращение количества ложных срабатываний — это не просто повышение эффективности; это множитель силы для всей системы безопасности.

Обзор лучших ИИ SOC Инструменты для 2026 года

Рынок ИИ SOC Инструменты значительно развились, и несколько платформ предлагают мощные возможности автоматизации обработки оповещений. Ниже представлен обзор наиболее примечательных решений, оцененных по их подходу к обработке оповещений, широте интеграции и практическому влиянию на SOC рабочих процессов.

Звездный кибер

Компания Stellar Cyber ​​построила свою платформу на основе автономной обработки оповещений, позиционируя себя как специализированное решение для SOC Команды тонут в потоке оповещений. Система искусственного интеллекта Stellar обрабатывает оповещения со всей инфраструктуры безопасности.Stellar выполняет обогащение данных из нескольких источников и выносит решения с подробным обоснованием, которое аналитики могут проверить. Его отличительная особенность – ориентация на объяснимость: каждое решение по сортировке включает в себя прозрачную цепочку логики, что облегчает аналитикам проверку и подтверждение достоверности результатов работы ИИ. Stellar также делает акцент на непрерывном обучении на основе отзывов аналитиков, что помогает платформе адаптироваться к уникальной среде и профилю угроз каждой организации.

Операции по обеспечению безопасности Google Chronicle (с использованием искусственного интеллекта Gemini)

Платформа Google Chronicle интегрирует искусственный интеллект Gemini для помощи в обобщении оповещений, предоставлении рекомендаций по расследованию и приоритизации задач. Ее сильная сторона заключается в масштабной инфраструктуре данных, которая позволяет осуществлять поиск в петабайтах телеметрии безопасности за доли секунды. Chronicle особенно эффективна для организаций, уже использующих экосистему Google Cloud.

Microsoft Sentinel с Copilot для обеспечения безопасности

Microsoft Sentinel объединяет свои облачные решения. SIEM Copilot for Security использует обширные языковые модели, помогающие аналитикам интерпретировать оповещения, создавать сводки расследований и рекомендовать ответные действия. Тесная интеграция с Microsoft Defender, Entra ID и более широкой экосистемой Microsoft 365 делает его идеальным решением для сред, ориентированных на продукты Microsoft.

Palo Alto Networks Cortex AgentiX

Cortex AgentiX построен на основе команды специализированных агентов, включая агента по расследованию инцидентов, который устанавливает контекст каждого оповещения и ускоряет принятие решений по сортировке. Команды могут регулировать уровень автономности в зависимости от сценария использования, от подтверждений с участием аналитика до полностью автоматизированного сквозного реагирования с полным журналом аудита каждого действия агента. Он подходит для организаций, которым нужна управляемая автоматизация в широком наборе инструментов.

Torq Hyperautomation

Torq фокусируется на гиперавтоматизация безопасности с использованием ИИ для организации сложных процессов сортировки и реагирования в сотнях интеграций. Его конструктор рабочих процессов без программирования позволяет SOC Это позволяет командам настраивать логику сортировки без поддержки инженеров, что делает ее доступной для команд с ограниченными ресурсами разработки.

Резюме сравнения

Платформа

Первичная сила

Наиболее подходящий

Stellar

Автономная сортировка пациентов с использованием объяснимого ИИ.

SOC команды, стремящиеся к автоматизации обработки оповещений

Google Хроники

Поиск в масштабах данных и Gemini AI

Организации, использующие облачные технологии Google

Microsoft Сентинел

Глубокая интеграция с экосистемой Microsoft

Предприятия, ориентированные на Microsoft

Cortex AgentiX

Специализированные агенты искусственного интеллекта в различных областях SOC стек

Предприятия внедряют агентный ИИ в SecOps

Крутящий момент

Рабочие процессы гипер-автоматизации без программирования

Команды отдают приоритет настройке рабочих процессов.

Основные функции, на которые следует обратить внимание при выборе инструмента для сортировки пациентов с помощью ИИ.

Не все инструменты для обработки запросов с помощью ИИ одинаковы. При оценке платформ руководителям служб безопасности следует сосредоточиться на функциях, которые напрямую влияют на точность обработки запросов, доверие аналитиков и интеграцию с операционной деятельностью.

1. Объясняемость и прозрачность

Система искусственного интеллекта, выносящая вердикты без объяснения причин, — это «чёрный ящик», которому аналитики не будут доверять. Лучшие инструменты для обработки оповещений предоставляют чёткое объяснение каждого решения, включая источники данных, которые были использованы, характеристики, повлиявшие на оценку, и причины классификации оповещения именно таким образом. Объяснимость имеет решающее значение для соблюдения требований аудита и для повышения доверия аналитиков к системе.

2. Интеграция из нескольких источников

Для эффективной сортировки запросов необходимы данные со всего стека безопасности. Ищите инструменты, которые интегрируются с вашей системой безопасности нативно. SIEMИнтеграция включает в себя EDR, поставщика идентификационных данных, систему управления состоянием безопасности облака (CSPM), сканер уязвимостей и каналы анализа угроз. Чем шире область интеграции, тем богаче контекст, доступный для принятия решений по сортировке угроз.

3. Непрерывное обучение и петли обратной связи

  • Учет отзывов аналитиков: Платформа должна учиться на ошибках аналитиков, переклассификациях и закрытии дел.
  • Настройка с учетом специфики среды: Модели должны адаптироваться к уникальным моделям трафика вашей организации, поведению пользователей и топологии инфраструктуры.
  • Обнаружение дрейфа: Система должна сигнализировать о снижении собственной точности, инициируя переобучение или повторную калибровку.

4. Автоматизированное обогащение

Ручное обогащение информации — одна из самых трудоемких частей процесса сортировки. Инструменты искусственного интеллекта должны автоматически извлекать соответствующий контекст, включая критичность актива, роль пользователя, недавние изменения, данные геолокации и совпадения с информацией об угрозах, и представлять его вместе с оповещением в структурированном формате.

5. Измеримые показатели эффективности

  • Частота ложноположительных результатов: Какой процент оповещений, обработанных ИИ, оказываются ложными срабатываниями?
  • Точность автоматического закрытия: Как часто аналитики повторно открывают автоматически закрытые оповещения?
  • Среднее время до сортировки пациентов (MTTT): Насколько быстро система обрабатывает каждое оповещение?
  • Экономия времени аналитика: Сколько часов в неделю платформа возвращает средства? SOC команда?
Эти показатели должны быть доступны через встроенные панели мониторинга, чтобы SOC Руководство может количественно оценить влияние платформы и обосновать необходимость дальнейших инвестиций.

Как выбрать подходящую платформу для вашей команды безопасности

Выбор платформы для сортировки пациентов с использованием ИИ — это решение, которое влияет на повседневную работу. SOC операционная деятельность, удовлетворенность аналитиков и общий уровень безопасности. Правильный выбор зависит от размера вашей команды, имеющихся инструментов и уровня зрелости операционной деятельности.

Оцените свои текущие болевые точки

Начните с количественной оценки проблемы. Сколько оповещений получает ваш компьютер? SOC Получаете ли вы ежедневно какие-либо ложные срабатывания? Сколько времени занимает ручная сортировка? Каков уровень текучести кадров среди ваших аналитиков? Эти показатели устанавливают базовый уровень, относительно которого можно измерять влияние любого инструмента ИИ.

Оцените совместимость интеграции.

Самый мощный инструмент анализа угроз на основе ИИ бесполезен, если он не может подключиться к вашей существующей инфраструктуре безопасности. Составьте карту вашей текущей инфраструктуры, включая: SIEMПроверьте совместимость с системами EDR, межсетевыми экранами, системами идентификации и облачными платформами, а также убедитесь, что любой подходящий инструмент поддерживает нативную интеграцию с этими продуктами. Подключение через API допустимо, но готовые интеграции упрощают развертывание.

Проведите проверку концепции на реальных данных.

  1. Передайте инструменту фактические данные о ваших оповещениях. за последние 30-90 дней.
  2. Сравните его решения по сортировке пациентов. вопреки историческим оценкам ваших аналитиков.
  3. Оцените точность, скорость и снижение количества ложных срабатываний. по отношению к задокументированному базовому уровню.
  4. Соберите отзывы аналитиков. с точки зрения удобства использования, объяснимости и достоверности инструмента.

Учитывайте общую стоимость владения

Модели ценообразования различаются в зависимости от платформы. Некоторые взимают плату за объем оповещений, другие — за рабочее место, а третьи — за скорость обработки данных. Рассчитайте общую стоимость владения за три года, включая лицензирование, интеграционную разработку, обучение и текущую настройку. Сравните это со стоимостью рабочего времени аналитиков, которое, как ожидается, сэкономит этот инструмент.

Приоритетное внимание следует уделять оперативности реагирования поставщика.

Инструменты для обработки запросов с использованием ИИ требуют постоянного сотрудничества с поставщиком, особенно в течение первых шести месяцев после внедрения. Оцените модель поддержки поставщика, ресурсы по обеспечению успеха клиентов и готовность адаптировать платформу под вашу среду. Например, компания Stellar известна своим практическим процессом внедрения и тесным партнерством с поставщиком. SOC команды на этапе первоначального развертывания, что помогает ускорить получение результатов.

Часто задаваемые вопросы об использовании ИИ в обработке оповещений

В: Какие типы оповещений может обрабатывать ИИ-система сортировки?
Платформы для обработки информации на основе искусственного интеллекта могут обрабатывать практически любые структурированные оповещения о безопасности, в том числе и от SIEMИнструменты EDR, системы обнаружения угроз в сети, облачные платформы безопасности, шлюзы безопасности электронной почты и поставщики идентификационных данных. Ключевое требование заключается в том, что данные оповещений могут быть приняты и нормализованы в формат, который может быть оценен моделью ИИ.
Нет. Искусственный интеллект обрабатывает большой объем повторяющейся работы по сортировке, которая занимает большую часть времени аналитиков. Человеческие аналитики остаются незаменимыми для расследования сложных инцидентов, интерпретации неоднозначных результатов и принятия решений на основе оценки рисков, требующих учета организационного контекста. Цель сортировки с помощью ИИ — снизить утомляемость аналитиков и позволить квалифицированным специалистам сосредоточиться на работе, требующей человеческого опыта.
Сроки развертывания варьируются в зависимости от платформы и сложности среды. Большинство организаций могут завершить первоначальную интеграцию в течение двух-четырех недель. Однако модели ИИ обычно требуется от четырех до восьми недель обучения на основе данных вашей среды, прежде чем она достигнет оптимальной точности. Полная зрелость, когда система обрабатывает большую часть задач автономно, часто занимает от трех до шести месяцев.
Инструменты для анализа уязвимостей на основе ИИ не предназначены для самостоятельного обнаружения уязвимостей нулевого дня. Однако они могут выявлять необычные модели поведения, связанные с новыми атаками, такие как неожиданное выполнение процессов, аномальные сетевые соединения или последовательности повышения привилегий, отклоняющиеся от базового уровня. Эти сигналы поведения могут выявлять активность, связанную с уязвимостями нулевого дня, даже если сигнатура отсутствует.
Платформы SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) автоматизируют действия по реагированию на основе предопределенных сценариев. Искусственный интеллект (ИИ) фокусируется на классификации и приоритизации оповещений перед принятием мер реагирования. Многие современные системы ИИ SOC Инструменты объединяют возможности сортировки и SOAR, но выполняют разные функции в жизненном цикле оповещения. Сортировка определяет, что произошло и насколько это срочно; SOAR определяет, что нужно делать в данной ситуации.
Платформы для обработки оповещений с использованием ИИ и гиперавтоматизации решают разные задачи в рабочем процессе обеспечения безопасности. ИИ-система обработки оповещений использует машинное обучение для анализа и приоритизации оповещений о безопасности, в то время как платформы гиперавтоматизации организуют сквозные рабочие процессы, объединяя действия из десятков инструментов. Платформы гиперавтоматизации используют рабочие процессы, управляемые событиями, конструкторы с функцией перетаскивания и готовые интеграции для автоматизации сложных многоэтапных процессов в рамках всей системы безопасности — реагирование на фишинг, предоставление доступа пользователям, обогащение информации об угрозах и многое другое. Они следуют детерминированной логике, основанной на правилах, определенной инженерами, и их сильная сторона — широта охвата. Система обработки оповещений с использованием ИИ специально разработана для одной критически важной части процесса. SOC Рабочий процесс: определение того, какие оповещения заслуживают внимания человека. Он применяет машинное обучение и поведенческий анализ для расследования оповещений так, как это сделал бы аналитик первого уровня — собирает контекст, исключает ложные срабатывания и присваивает приоритет на основе риска. Его сильная сторона — глубина рассуждений при решении большого объема проблем.
Небольшие команды часто получают наибольшую выгоду. При меньшем количестве аналитиков каждый час, потраченный на ложные срабатывания, имеет огромное значение. Инструменты искусственного интеллекта для обработки оповещений о безопасности позволяют небольшим командам справляться с объемами оповещений, для обработки которых в противном случае потребовалось бы значительно больше сотрудников, что делает их практичным вложением для организаций любого размера.
Наверх
Подпишитесь на рассылку новостей