Hvordan AI driver SOC i fremtiden

Den tradisjonelle Security Operations Center (SOC) gjennomgår en stor forandring, primært drevet av AI-integrasjon. Nærmere 90% av organisasjonene bruker nå AI-teknologier, med betydelig anvendelse i trusseldeteksjon, respons og hendelsesgjenoppretting. Imidlertid har kun 27% fullstendig automatisert trusseldeteksjon, noe som indikerer et gap i å realisere AI s fullstendige potensiale. For å holde pace, må sikkerhetsledere strategisk utnytte AI for å bygge SOC i fremtiden.

Hvordan AI supplere SOC-team og integrere arbeidsbelastning

AI kan hjelpe sikkerhetsanalytikere med å omdefinere sine roller og gi dem mulighet til å fokusere på høyere verdi, strategiske initiativer. Forsvarerne kan skifte fra en konstant reaktiv modus til arbeid som reduserer risiko og øker verdien av sikkerhetsoperasjoner i bedriften.

Vi har ofte snakket om produkter i SOC, som Security Information and Event Management (SIEM), Security Orchestration and Automated Response (SOAR) og User and Entity Behavior Analytics (UEBA) er kjernecomponenter i SOC-operasjoner. Disse er noen ganger dårlig sammenføyet i arbeidsflyter, noe som resulterer i en Frankenstein av interoperabilitetsproblemer og unødvendig mental belastning for analytikere. Imidlertid fokuserer moderne samtaler nå på kapasiteter i stedet for produkter, spesielt siden AI hjelper med å redusere skiftetrøtthet ved å fungere som en koblingsvev.

AI stopper ikke ved å koble eksisterende verktøy sammen; det er også en stor produktivitetsforbedrer. Det kan co-autorisere playbooks med en analytiker, og spare dem for den grunnleggende arbeidet med å lage enda en automatisert respons fra scratch. AI kan også sammenfatte en hendelse, trekke ut den mest relevante informasjonen fra hva som presenteres og gi analytikerne en tidlig start.

Når SOC-teamene utnytter AI-agenter i sine arbeidsflyter, får de fordelen av enda raskere innhold, skalert respons, ekstra kapasitet og redusert manuell slit. For eksempel kan AI-agenter som kan auto-triasje og fjerne falske positiver gi analytikerne en tidlig start når de arbeider gjennom en billett-kø. Men det er ikke bare om effektivitet eller produktivitet; AI kan bringe nye kapasiteter inn i SOC som tidligere var outsourcing-verktøy. For eksempel reverse engineering, hvor AI kan finne ut hvordan en bestemt malware fungerer for å gi sikkerhetsteamene en forståelse av hva som kan ha skjedd i et angrep. Disse verktøyene kan også utføre mer dyptgående analyse enn automatisering under en etterforskning, og sikre at mye av dette forberedende arbeidet er fullført før analytikerne gjennomgår en hendelse.

Å ta i bruk disse AI-verktøyene vil bli avgjørende for SOC som trusselaktører utnytter AI, og tempoet i katte- og mus-spillet øker.

Fordelene med et AI-drevet SOC

Når SOC-teamene bruker all sin tid på å respondere på varsler eller håndtere hendelser, har de ingen tid til å bidra til strategiske programmer som driver effektivitet i SOC. Dette er skadelig for bedriften, siden digital systemresiliens direkte påvirker lønnsomheten.

AI låser opp en endring i å frigjøre tid, på samme måte som automatisering gjorde tidligere. Dette muliggjør at SOC-teamene kan fokusere på strategiske, proaktive initiativer som driver bedriftsvækst, reduserer hendelsesvolum og skaper mer kapasitet for videre investeringer.

I tillegg til å frigjøre tid for SOC-teamene, vil AI også forbedre kvaliteten på responsen og hjelpe teamene med å respondere raskere. Ettersom angripere i økende grad bruker AI for å akselerere og skalerer angrep, er det essensielt at moderne SOC adopterer lignende kapasiteter.

Utvikling av et AI-drevet SOC

For å etablere et AI-drevet SOC, må sikkerhetsledere først analysere de nåværende SOC-praksisene for å identifisere oppgaver som krever mest manuell innsats og deretter akselerere disse oppgavene med AI. Vanlige startsteder inkluderer:

Forfattere og håndtere deteksjoner: Mange SOC utnytter allerede leverandørskrevne deteksjoner og finjusterer dem for å møte sine spesifikke behov. AI kan ytterligere forbedre denne prosessen ved å co-forfattere og forfattere nye deteksjoner. Ut over å bare skape og forfattere nye deteksjoner, kan AI også lett analysene fra byrden av å håndtere deteksjonslivssyklusen. Når en deteksjon stopper å utløse eller blir for støyende, kan AI identifisere problemet og foreslå forbedringer for å forbedre deteksjonsfideliteten. For eksempel, på samme måte som Netflix foreslår filmer, kan AI drive en deteksjonsanbefalingsmotor som bestemmer hvilke deteksjoner som tilbyr best dekning, basert på dine data og truslene du møter.

Tolke funn: AI kan gi analytikerne en tidlig start ved å sammenfatte og høydeppekte viktig informasjon fra varsler. I tillegg til automatisk beriking, som sparer tid og forhindrer repetitive, slitende oppgaver, kan AI identifisere viktige detaljer og foreslå sannsynlige neste skritt. Dette tillater at analytikerne beholder kontrollen, samtidig som de sparer verdifull tid på hver etterforskning.

Kjøre etterforskninger: For en SOC, er samarbeidende etterforskning av potensielle trusler ikke bare en funksjon, men kjerneoppdraget. Effektive etterforskninger avhenger av å ha kvalitetsdata for å anvende riktige analyser og gjøre informerte beslutninger. Mens dette kan høres grundig, er det overraskende vanskelig å oppnå en slik arbeidsflyt over alle forretningsområder. AI kan forbedre SOC s etterforskningskapasiteter ved å autonomt håndtere deler av en etterforskning, som analysering av malware-eksempler, eller akselerere eksisterende metoder, som effektivt søking etter lignende skadelige mønster i andre aktiva. Å laste av disse oppgavene fra overbelastede analytikere øker teamkapasiteten og lar dem fokusere på kompleks analyse, etterforskning og gjenoppretting.

Utkast til etterforskningsrapporter: Etterforskningsrapporter er ofte tidskrevende og slitende, men de er essensielle for bedriftens kunnskap, historiske rekorder og overholdelse. Når de er av høy kvalitet, kan disse rapportene også tjene som en verdifull datakilde for AI, avslørende vanlige mønster og gjenopprettings-trender innen SOC. Imidlertid er å skrive dem vanligvis langt, arbeidskrevende og kjedelig. Dette er hvor AI kan skille: det kan raskt samle informasjon og skape omfattende rapporter. Er det glamorous? Kanskje ikke. Men det sparer 15-20 minutter per etterforskning; tid som raskt adderer seg opp.

Forfattere playbooks: Playbooks automatiserer sikkerhetsarbeidsflyter, og lar sikkerhetsanalytikerne bruke mer tid på å etterforske trusler. De leverer betydelige fordeler i form av tidssparing, responskvalitet og konsistens. I tillegg tjener playbooks som en tydelig dokumentasjon av riktige responser for spesifikke scenarioer, en verdifull fordel for overholdelses-team! Imidlertid tar det tid og finjustering å sikre at playbooks aktiveres riktig i relevante situasjoner. Analytikerne møter ofte så store tidspress at det er vanskelig å utvikle disse ressursene fra scratch. Igjen kan AI hjelpe med å akselerere denne prosessen ved å generere og co-forfattere playbooks, og lar analytikerne unngå å starte fra en blank side.

Etablering av fremtidens SOC

Å utnytte AI vil gi din SOC en betydelig fordel, og frigjøre verdifull tid til å utvikle en sikkerhetsstrategi og forbli forberedt på hva som kommer. Ettersom kompleksiteten øker, inkludert AI-drevne angrep, målrettede insider-trusler og utvikling av sikkerhetsreguleringer, er det vanskeligere å holde pace enn noen gang. Imidlertid er fremtidens SOC ikke bare om å være kampklar; det handler om å bygge resiliens som varer, å muliggjøre organisatorisk smidighet og å styrke bedriftens resultat og omdømme.