Как ИИ стимулирует развитие SOC будущего

Традиционный Центр операций безопасности (SOC) претерпевает значительные изменения, в первую очередь обусловленные интеграцией ИИ. Почти 90% организаций сейчас используют технологии ИИ, с значительным применением в обнаружении угроз, реагировании и восстановлении после инцидентов. Однако только 27% имеют полностью автоматизированное обнаружение угроз, что указывает на пробел в реализации полного потенциала ИИ. Чтобы идти в ногу, лидеры безопасности должны стратегически использовать ИИ для построения SOC будущего.

Как ИИ дополняет команды SOC и интегрирует рабочие процессы

ИИ может помочь аналитикам безопасности переопределить свои роли и дать им возможность сосредоточиться на более высокоценных, стратегических инициативах. Защитники могут перейти от постоянного реактивного режима к работе, которая снижает риск и повышает ценность безопасности операций в бизнесе.

Мы часто говорили о продуктах в SOC, таких как Управление информацией и событиями безопасности (SIEM), Оркестровка и автоматизированное реагирование на безопасность (SOAR) и Аналитика поведения пользователей и сущностей (UEBA), которые являются основными компонентами операций SOC. Эти продукты иногда плохо интегрированы в рабочие процессы, что приводит к трудностям с интероперабельностью и ненужной умственной нагрузке на аналитиков. Однако современные разговоры теперь сосредоточены на возможностях, а не на продуктах, особенно поскольку ИИ помогает снижать усталость от переключения, действуя как связующая ткань.

ИИ не останавливается на соединении существующих инструментов; он также является значительным усилителем производительности. Он может создавать книги действий с аналитиком, экономя им базовую рутинную работу по созданию еще одного автоматизированного ответа с нуля. ИИ также может суммировать инцидент, выделяя наиболее актуальную информацию из представленной и давая аналитику ранний старт.

Когда команды SOC используют агенты ИИ в своих рабочих процессах, они получают пользу от еще более быстрого сдерживания, масштабированного реагирования, дополнительных возможностей и снижения ручного труда. Например, агенты ИИ, которые могут автоматически классифицировать и удалять ложные положительные результаты, дают аналитикам фору при работе с очередью тикетов. Но это не только вопрос эффективности или производительности; ИИ может принести новые возможности в SOC, которые ранее были инструментами аутсорсинга. Например, обратная инженерия, где ИИ может выяснить, как работает конкретный вредоносный код, чтобы дать командам безопасности понимание того, что могло произойти во время атаки. Эти инструменты также могут выполнять более глубокий анализ, чем автоматизация во время расследования, гарантируя, что большая часть предварительной работы завершена до того, как аналитик рассмотрит инцидент.

Использование этих инструментов ИИ станет жизненно важным для SOC, поскольку злоумышленники используют ИИ, и темп игры в кошки-мышки ускоряется.

Преимущества SOC, оснащенного ИИ

Когда команды SOC тратят все свое время на реагирование на оповещения или решение инцидентов, у них нет времени, чтобы вносить свой вклад в стратегические программы, которые повышают эффективность SOC. Это вредно для бизнеса, поскольку устойчивость цифровых систем напрямую влияет на прибыльность.

ИИ открывает шаг за шагом освобождение времени, как и автоматизация ранее. Это позволяет командам SOC сосредоточиться на стратегических, проактивных инициативах, которые стимулируют бизнес-рост, снижают объем инцидентов и создают больше возможностей для дальнейших инвестиций.

Помимо освобождения времени для команд SOC, ИИ также повысит качество реагирования и поможет командам реагировать быстрее. Поскольку атакующие все чаще используют ИИ для ускорения и масштабирования своих атак, важно, чтобы современные SOC приняли аналогичные возможности.

Разработка SOC, оснащенного ИИ

Чтобы создать SOC, оснащенный ИИ, лидеры кибербезопасности должны сначала проанализировать текущие практики SOC, чтобы выявить задачи, которые требуют наибольших ручных усилий, а затем ускорить эти задачи с помощью ИИ. Обычные места начала включают:

Создание и управление обнаружением: Многие SOC уже используют обнаружение, написанное поставщиками, и настраивают его в соответствии со своими конкретными потребностями. ИИ может еще больше улучшить этот процесс, создавая и авторствуя новые обнаружения. Помимо создания и авторства новых обнаружений, ИИ также может освободить аналитиков от бремени управления жизненным циклом обнаружения. Когда обнаружение перестает срабатывать или становится слишком шумным, ИИ может выявить проблему и предложить усовершенствования для улучшения достоверности обнаружения. Например, как Netflix предлагает фильмы, ИИ может обеспечить двигатель рекомендаций обнаружения, который определяет, какие обнаружения предлагают лучшее покрытие, исходя из ваших данных и угроз, с которыми вы столкнулись.

Интерпретация результатов: ИИ может дать аналитикам фору, суммируя и выделяя ключевую информацию из оповещений. Помимо автоматического обогащения, которое экономит время и предотвращает повторяющиеся, изнурительные задачи, ИИ может выявить важные детали и предложить вероятные следующие шаги. Это позволяет аналитикам сохранить контроль, экономя ценные минуты на каждом расследовании.

Проведение расследований: Для SOC совместное расследование потенциальных угроз не является просто функцией, это основная миссия. Эффективные расследования полагаются на наличие качественных данных для применения правильных аналитических инструментов и принятия обоснованных решений. Хотя это может показаться базовым, достижение такого рабочего процесса во всех бизнес-областях удивительно сложно. ИИ может повысить возможности расследования SOC, автономно обрабатывая части расследования, такие как анализ образцов вредоносного кода, или ускоряя существующие методы, такие как эффективный поиск подобных вредоносных шаблонов в других активах. Перегрузка этих задач с перегруженных аналитиков увеличивает емкость команды и позволяет им сосредоточиться на сложном анализе, расследовании и смягчении.

Создание отчетов о расследованиях: Отчеты о расследованиях часто являются скучными и трудоемкими, но они необходимы для корпоративных знаний, исторических записей и соблюдения требований. Когда они имеют высокое качество, эти отчеты могут даже служить ценным источником данных для ИИ, раскрывая общие закономерности и тенденции смягчения в SOC. Однако написание их обычно является длительным, трудоемким и скучным. Именно здесь ИИ может блеснуть: он может быстро собрать информацию и создать полные отчеты. Это ли гламурно? Может быть, нет. Но это экономит 15-20 минут на каждое расследование; время, которое быстро накапливается.

Создание книг действий: Книги действий автоматизируют рабочие процессы безопасности, позволяя аналитикам безопасности тратить больше времени на расследование угроз. Они обеспечивают значительные выгоды в плане экономии времени, качества реагирования и последовательности. Кроме того, книги действий служат четкой документацией правильных реакций на конкретные сценарии, ценный бонус для команд соблюдения требований! Однако создание эффективных книг действий требует времени и усовершенствования, чтобы гарантировать, что они активируются должным образом в соответствующих ситуациях. Аналитикам часто не хватает времени, поэтому разработка этих ресурсов с нуля является трудной задачей. Опять же, ИИ может помочь ускорить этот процесс, создавая и соавторствуя книги действий, позволяя аналитикам избежать начала с чистого листа.

Создание будущего SOC

Использование ИИ даст вашему SOC значительное преимущество, освобождая ценное время для разработки стратегии безопасности и оставаясь готовым к тому, что ждет впереди. Поскольку сложность увеличивается, включая атаки, управляемые ИИ, целевые внутренние угрозы и эволюционирующие правила кибербезопасности, оставаться впереди более сложно, чем когда-либо. Однако будущий SOC не только о том, чтобы быть готовым к бою; это построение устойчивости, которая сохраняется, обеспечение организационной гибкости и укрепление дна и репутации вашего бизнеса.