
Triaging dan Investigasi Lansiran adalah pusat operasi keamanan. Ketika tim SOC berusaha untuk mengimbangi volume dan kompleksitas peringatan yang terus meningkat, memodernisasi strategi otomatisasi SOC dengan AI telah muncul sebagai solusi kritis. Blog ini mengeksplorasi bagaimana analis SOC AI mengubah manajemen peringatan, mengatasi tantangan SOC utama sambil memungkinkan investigasi dan tanggapan yang lebih cepat.
Tim operasi keamanan berada di bawah tekanan konstan untuk mengelola aliran peringatan keamanan tanpa henti dari berbagai alat yang berkembang. Setiap peringatan memiliki risiko konsekuensi serius jika diabaikan, namun mayoritas adalah positif palsu. Banjir peringatan ini membuat tim dalam siklus tugas yang membosankan dan berulang -ulang, mengonsumsi waktu dan sumber daya yang berharga. Hasilnya? Tim yang terlalu banyak berjuang berjuang untuk menyeimbangkan peringatan reaktif “Whack-a-mole” mengejar dengan perburuan ancaman proaktif dan inisiatif keamanan strategis lainnya.
Tantangan inti
Volume Peringatan Tinggi: Tim operasi keamanan menerima ratusan hingga ribuan peringatan sehari, sehingga hampir mustahil bagi analis untuk mengikutinya. Bagi banyak SOC, kelebihan beban ini menyebabkan waktu respons yang tertunda dan memaksa tim untuk membuat keputusan sulit tentang peringatan mana yang harus diprioritaskan.
Tugas manual, berulang: Tugas -tugas manual yang berulang membebani alur kerja SOC tradisional, yang mengharuskan analis untuk menyaring log, beralih di antara alat, dan secara manual mengkorelasikan data. Ketidakefisienan ini tidak hanya menunda investigasi peringatan dan respons insiden tetapi juga memperburuk kelelahan analis dan turnover.
Tantangan perekrutan dan pelatihan: Kekurangan global bakat cybersecurity menyulitkan SOC untuk merekrut dan mempertahankan profesional yang terampil. Perputaran tinggi di antara para analis, didorong oleh kelelahan dan beban kerja yang menuntut, selanjutnya menambah masalah.
Perburuan ancaman proaktif terbatas: Mengingat sifat reaktif dari banyak SOC, upaya proaktif seperti perburuan ancaman sering kali mengambil kursi belakang. Dengan begitu banyak waktu yang dikonsumsi dengan mengelola peringatan dan menanggapi insiden, beberapa tim memiliki bandwidth untuk secara aktif mencari ancaman yang tidak terdeteksi.
Deteksi yang terlewat: Kekurangan waktu dan bakat membuat banyak SOC mengabaikan peringatan “rendah dan menengah” sama sekali atau mematikan deteksi, yang memaparkan organisasi terhadap risiko tambahan.
Janji -janji yang belum direalisasi: Solusi orkestrasi keamanan, otomatisasi, dan respons (SOAR) bertujuan untuk mengotomatisasi tugas tetapi sering gagal karena mereka membutuhkan pengembangan dan pemeliharaan buku pedoman yang luas. Banyak organisasi berjuang untuk sepenuhnya mengimplementasikan atau memelihara alat -alat kompleks ini, yang mengarah ke otomatisasi tambalan dan pekerjaan manual yang berkelanjutan.
Tantangan MDR/MSSP: Vendor MDR/MSSP tidak memiliki konteks perusahaan yang diperlukan untuk menyelidiki deteksi khusus secara akurat. Selain itu, vendor -vendor ini sering beroperasi sebagai BlackBox yang mahal, menawarkan investigasi dan tanggapan yang kurang transparansi, membuatnya menantang untuk memverifikasi keakuratan atau kualitasnya.
Mengapa sekarang saatnya bertindak
Kebangkitan serangan bertenaga AI
Proses SOC tradisional dan manual yang sudah berjuang untuk mengimbangi ancaman yang ada jauh lebih jauh oleh serangan otomatis yang bertenaga AI. Musuh menggunakan AI untuk meluncurkan serangan canggih dan bertarget memberikan tekanan tambahan pada tim SOC. Untuk mempertahankan secara efektif, organisasi membutuhkan solusi AI yang dapat dengan cepat mengurutkan sinyal dari kebisingan dan merespons secara real time. Email phishing yang dihasilkan AI sekarang sangat realistis sehingga pengguna lebih cenderung terlibat dengan mereka, meninggalkan analis untuk mengurai setelah tindakan pengguna dan mengukur risiko paparan, seringkali dengan konteks yang tidak lengkap.
Kemajuan dalam LLM dan Arsitektur Agen
Munculnya model bahasa besar (LLM), AI generatif, dan kerangka kerja agen telah membuka kunci tingkat penalaran dan otonomi baru untuk alat otomatisasi SOC. Tidak seperti buku pedoman statis berbasis aturan, pendekatan baru ini secara dinamis merencanakan, alasan, dan belajar dari umpan balik analis untuk memperbaiki investigasi dari waktu ke waktu, membuka jalan bagi SOC yang digerakkan oleh AI.
Kasus untuk analis AI SOC
Investigasi yang ramping
Analis AI SOC menyelidiki setiap peringatan dalam beberapa menit, menganalisis data di seluruh titik akhir, layanan cloud, sistem identitas, dan sumber data lainnya untuk memfilter positif palsu dan memprioritaskan ancaman sejati.
Risiko lebih rendah
Investigasi yang lebih cepat dan remediasi ancaman meminimalkan potensi kerusakan pelanggaran, mengurangi biaya dan risiko reputasi. Perburuan proaktif semakin mengurangi kemungkinan kompromi tersembunyi.
Kemampuan dijelaskan
Analis AI SOC memberikan penjelasan terperinci untuk setiap penyelidikan, memastikan transparansi dan membangun kepercayaan dalam keputusan otomatis dengan menunjukkan dengan tepat bagaimana kesimpulan tercapai.
Integrasi yang mulus
Analis AI SOC dengan mulus terintegrasi dengan SIEM populer, EDR, identitas, email, dan platform cloud, manajemen kasus dan alat kolaborasi di luar kotak. Hal ini memungkinkan penyebaran yang cepat dan gangguan minimal untuk proses yang ada.
Metrik SOC yang ditingkatkan
Dengan memanfaatkan analis AI SOC, tim operasi keamanan dapat mengatasi tantangan utama dan mencapai peningkatan terukur dalam metrik SOC penting.
- Waktu Dwell yang lebih rendah: Investigasi otomatis memungkinkan SOC untuk menemukan ancaman sebelum mereka menyebar.
- Mengurangi MTTR/MTTI: Triase cepat dan analisis AI memangkas waktu yang dibutuhkan untuk menyelidiki dan menanggapi peringatan.
- Cakupan peringatan yang ditingkatkan: Setiap peringatan diselidiki, memastikan tidak ada ancaman yang diabaikan. Dengan mengotomatiskan triase dan investigasi peringatan, organisasi dapat secara drastis mengurangi waktu tinggal, waktu berarti untuk menyelidiki (MTTI), dan waktu rata -rata untuk merespons (MTTR).
Tim yang diberdayakan
Seorang analis AI SOC adalah kekuatan yang kuat untuk SOC. Menghapus beban tugas manual, berulang membebaskan analis untuk fokus pada pekerjaan bernilai lebih tinggi seperti perburuan ancaman dan inisiatif keamanan strategis. Ini tidak hanya meningkatkan moral tetapi juga membantu menarik dan mempertahankan talenta terbaik.
Skalabilitas
Analis AI SOC beroperasi 24/7, penskalaan secara otomatis dengan volume peringatan. Apakah suatu organisasi melihat ratusan atau ribuan peringatan setiap hari, AI dapat menangani beban tanpa staf tambahan.
Masa Depan Secops: Kolaborasi Manusia dan AI
Masa depan operasi keamanan terletak pada kolaborasi tanpa batas antara keahlian manusia dan efisiensi AI. Sinergi ini tidak menggantikan analis tetapi meningkatkan kemampuan mereka, memungkinkan tim untuk beroperasi lebih strategis. Ketika ancaman tumbuh dalam kompleksitas dan volume, kemitraan ini memastikan SOC dapat tetap gesit, proaktif, dan efektif.
Pelajari lebih lanjut tentang keamanan nabi
Triaging dan menyelidiki peringatan telah lama menjadi manual, proses yang memakan waktu yang menekan tim SOC dan meningkatkan risiko. Keamanan Nabi mengubah itu. Dengan memanfaatkan AI mutakhir, model bahasa besar, dan arsitektur berbasis agen canggih, analis Nabi AI SOC secara otomatis triages dan menyelidiki setiap peringatan dengan kecepatan dan akurasi yang tak tertandingi.
Nabi AI menghilangkan tugas -tugas manual yang berulang yang mengarah pada kelelahan, memberdayakan analis untuk fokus pada ancaman kritis dan meningkatkan hasil keamanan secara keseluruhan.
Kunjungi Nabi Keamanan untuk meminta demo hari ini dan melihat bagaimana Nabi AI dapat meningkatkan operasi keamanan Anda.