Hvordan AI driver SOC i fremtiden

Den traditionelle Security Operations Center (SOC) gennemgår en stor forandring, primært drevet af AI-integration. Næsten 90% af organisationer bruger i dag AI-teknologier, med betydelig anvendelse i truseldetektion, respons og incidentgenopretning. Men kun 27% har fuldt automatiseret truseldetektion, hvilket indikerer en gap i at realisere AI’s fulde potentiale. For at følge med, må sikkerhedsledere strategisk udnytte AI til at bygge SOC i fremtiden.

Hvordan AI supplerer SOC-teams og integrerer arbejdsbelastninger

AI kan hjælpe sikkerhedsanalytikere med at omdefinere deres roller og give dem mulighed for at fokusere på højere-værdi, strategiske initiativer. Forsvarere kan skifte fra en konstant reaktiv tilstand til arbejde, der reducerer risiko og øger værdien af sikkerhedsoperationer i forretningen.

Vi har ofte talt om produkter i SOC, såsom Security Information and Event Management (SIEM), Security Orchestration and Automated Response (SOAR) og User and Entity Behavior Analytics (UEBA) er kernekomponenter i SOC-operationer. Disse er nogle gange dårligt sammenføjet i arbejdsprocesser, hvilket resulterer i en Frankenstein af interoperabilitetsproblemer og unødvendig mental belastning for analytikere. Men moderne samtaler fokuserer nu på funktioner i stedet for produkter, især da AI hjælper med at reducere skiftetræthed ved at fungere som en forbinder.

AI stopper ikke ved at sammenkoble eksisterende værktøjer; det er også en stor produktivitetsforhøjrer. Det kan samarbejde med en analytiker om at skabe playbooks, hvilket sparer dem for den grundlæggende grundarbejde med at skabe endnu en automatiseret respons fra scratch. AI kan også sammenfatte en incident, trække det mest relevante information ud af, hvad der præsenteres, og give analytikerne en tidlig briefing.

Når SOC-teams udnytter AI-agenter i deres arbejdsprocesser, får de glæde af endnu hurtigere indhegning, skaleret respons, ekstra funktioner og reduceret manuel slid. For eksempel kan AI-agenter, der kan auto-triagering og fjernelse af falske positiver, give analytikerne en god start, når de arbejder med en billetkø. Men det handler ikke kun om effektivitet eller produktivitet; AI kan bringe nye funktioner ind i SOC, der tidligere var udliciterede værktøjer. For eksempel reverse engineering, hvor AI kan finde ud af, hvordan en bestemt malware fungerer, og give sikkerhedsteams en forståelse af, hvad der kan være sket under et angreb. Disse værktøjer kan også udføre en mere dybtgående analyse end automation under en efterforskning, hvilket sikrer, at meget af den forberedende arbejde er afsluttet, før analytikerne gennemgår en incident.

At udnytte disse AI-værktøjer vil blive afgørende for SOC, da truselaktører udnytter AI, og tempoet i kat-og-mus-spillet accelererer.

Fordele ved et AI-drevet SOC

Når SOC-teams bruger al deres tid på at respondere på alarmer eller afhændle incidenter, har de ingen tid til at bidrage til strategiske programmer, der driver effektivitet i SOC. Dette er skadeligt for forretningen, da digital systemresilience direkte påvirker profitabiliteten.

AI åbner op for en væsentlig forbedring i frigørelse af tid, ligesom automation gjorde det før. Dette giver SOC-teams mulighed for at fokusere på strategiske, proaktive initiativer, der driver forretningsvækst, reducerer incidentmængden og skaber mere kapacitet til yderligere investeringer.

Ud over at frigøre tid for SOC-teams, vil AI også forbedre kvaliteten af responsen og hjælpe teams med at respondere hurtigere. Da angribere i stigende grad bruger AI til at accelerere og skale deres angreb, er det afgørende, at moderne SOC udnytter lignende funktioner.

Udvikling af et AI-drevet SOC

For at etablere et AI-drevet SOC, må sikkerhedsledere først analysere de nuværende SOC-praktiker for at identificere opgaver, der kræver mest manuel indsats, og derefter accelerere disse opgaver med AI. Almindelige startpunkter inkluderer:

Forfatter og administrer detections: Mange SOC udnytter allerede vendor-skrevne detections og finjusterer dem for at møde deres specifikke behov. AI kan yderligere forbedre denne proces ved at samarbejde om at skabe og forfattere nye detections. Ud over blot at skabe og forfattere nye detections, kan AI også lettet analytikere fra byrden af at administrere detections-livscyklussen. Når en detection stopper med at udløse eller bliver for støjende, kan AI identificere problemet og foreslå forbedringer for at forbedre detections-fideliteten. For eksempel, ligesom Netflix foreslår film, kan AI køre en detection-anbefalingsmotor, der bestemmer, hvilke detections tilbyder den bedste dækning, baseret på dine data og de trusler, du står overfor.

Fortolk findings: AI kan give analytikerne en god start ved at sammenfatte og højligte vigtig information fra alarmer. Ud over automatisk berigelse, der sparer tid og forhindrer gentagne, udmattende opgaver, kan AI identificere vigtige detaljer og foreslå sandsynlige næste skridt. Dette giver analytikerne mulighed for at beholde kontrollen, samtidig med at de sparer værdifulde minutter på hver efterforskning.

Kør efterforskninger: For et SOC er samarbejdende efterforskning af potentielle trusler ikke blot en funktion, men kerneopgaven. Effektive efterforskninger afhænger af at have kvalitetsdata til at anvende de rigtige analyser og træffe informerede beslutninger. Mens dette måske lyder grundlæggende, er det overraskende svært at opnå en sådan arbejdsproces på tværs af alle forretningsområder. AI kan forbedre SOC’s efterforskningskapaciteter ved at autonomt håndtere dele af en efterforskning, såsom analyse af malware-eksempler, eller accelerere eksisterende metoder, som effektivt søger efter lignende skadelige mønstre i andre aktiver. At overføre disse opgaver fra overbelastede analytikere øger teamets kapacitet og giver dem mulighed for at fokusere på kompleks analyse, efterforskning og afhjælpning.

Udkast efterforskningsrapporter: Efterforskningsrapporter er ofte kedelige og tidskrævende, men de er essentielle for virksomhedsviden, historiske optegnelser og overholdelse. Når de er af høj kvalitet, kan disse rapporter endda fungere som en værdifuld datakilde for AI, der afslører almindelige mønstre og afhjælpningstendenser inden for SOC. Men at skrive dem er typisk langvarigt, slidende og kedeligt. Her kan AI skinne: det kan hurtigt samle information og skabe omfattende rapporter. Er det glamourøst? Måske ikke. Men det sparer 15-20 minutter per efterforskning; tid, der hurtigt tilføjer op.

Forfatter playbooks: Playbooks automatiserer sikkerhedsarbejdsprocesser, hvilket giver sikkerhedsanalytikere mulighed for at bruge mere tid på at efterforske trusler. De leverer betydelige fordele i form af tidsbesparelse, responskvalitet og konsistens. Desuden fungerer playbooks som en tydelig dokumentation af de korrekte responser for bestemte scenarier, en værdifuld fordel for overholdelseshold! Men at skabe effektive playbooks tager tid og finjustering for at sikre, at de aktiveres korrekt i relevante situationer. Analytikere står ofte over for sådanne tidspresser, at det er svært at udvikle disse ressourcer fra scratch. Atter kan AI hjælpe med at accelerere denne proces ved at generere og samarbejde om at skabe playbooks, hvilket giver analytikerne mulighed for at undgå at starte fra en blank side.

Etablering af det fremtidssikre SOC

At udnytte AI vil give dit SOC en betydelig fordel, frigørende værdifuld tid til at udvikle en sikkerhedsstrategi og forblive parat til, hvad der kommer herefter. Da kompleksiteten øges, herunder AI-drevne angreb, målrettede indre trusler og udvikling af cybersikkerhedsregler, er det mere udfordrende end nogensinde at holde sig foran. Men det fremtidssikre SOC handler ikke kun om at være kampklar; det handler om at bygge en holdbarhed, der varer, giver organisationsfleksibilitet og styrker virksomhedens bundlinje og rygte.