Är AI-agenter tillräckligt pålitliga för mitt företag?

Stora språkmodeller (LLM) och AI-agenter har en betydande inverkan inom många områden, inklusive cybersäkerhet. Deras potential verkar obegränsad. Men i praktiken, när LLM integreras i de centrala arbetsflöden där affärsbeslut fattas, har många problem uppstått, särskilt när det gäller sekretess och datakorrekthet. Vi frågar oss: Är AI-agenter tillräckligt pålitliga för mitt företag?

När det gäller cybersäkerhet och Security Operations Centers (SOC), är det snabba svaret, som vi har hört under hela vår karriär: Ja, med rätt kontroller och åtgärder i SOC, kan AI-agenter införas framgångsrikt och säkert i produktionsmiljöer där de tillför betydande värde i samarbete med mänskliga SOC-analytiker.

AI-utmaningar inom cybersäkerhet

Färdiga LLM som används som en fristående lösning har flera kärnproblem, såsom hallucinationer, dataförgiftning och promptinjektion. Dessa brister kan orsaka allvarliga problem i ett autonomt SOC, inklusive:

Begränsad data som orsakar felaktiga utlåtanden – AI-agenter behöver all relevant information från miljön för att göra sitt jobb väl – minst lika mycket data som mänskliga säkerhetsanalytiker har, och helst mer. Otillräcklig data leder AI-agenter till att göra felaktiga antaganden som kan variera mellan utredningar. Om du begränsar dataåtkomst på grund av säkerhetsproblem eller begränsar hur mycket AI kan göra av budgetskäl, kan du förvänta dig att exaktheten påverkas.

Inkonsekventa bedömningar – AI-agenter måste fatta beslut och utföra uppgifter baserat på den data de har samlat in. På grund av den stora mängden säkerhetsdata i typiska miljöer är det vanligt att använda en stickprovsmetod för att balansera exakthet med budget. När utredningar körs flera gånger kan skillnader visas i utlåtandet, dess bestämda allvarlighetsgrad och de rekommenderade åtgärderna. Detta är normalt så länge skillnaden är inom en toleransgräns, och det händer även när två olika mänskliga analytiker tittar på samma varning.

Ogenomskinligt resonemang, eller problemet med den ”svarta lådan (BBOX.BO ) ” – Vissa AI-agenter fungerar som ogenomskinliga system. Dessa AI-drivna SOC-resultat kan se mycket imponerande ut till en början, men för viktiga affärsbeslut behöver du förstå vad som fick det AI-drivna SOC:et att rekommendera vissa åtgärder. Detta är dock inte en inneboende begränsning hos AI, eftersom vissa AI-agenter går långt för att vara transparenta. Det rekommenderas att du validerar AI-agenter noggrant i en Proof of Value innan du bestämmer dig för att införa dem.

Hur AI inom cybersäkerhet har förbättrats

AI-drivna cybersäkerhetsmetoder har gjort betydande framsteg mot förbättring sedan de först introducerades. Överväg följande:

Konsensus genom stickprov minskar inkonsekvens – Inkonsekvenser i beslut eller resultat kan effektivt åtgärdas genom att utnyttja flera AI-agenter med olika konfigurationer (t.ex. olika modeller med olika temperaturinställningar) för att tolka den data som samlats in av tidigare agentoperationer.

Användning av stickprov låter organisationer förstå var de olika AI-modellerna överensstämmer och var de avviker. Som ett resultat kan man lita på den information där alla modeller är överens och ge mindre vikt åt den information där de skiljer sig åt, vilket kan avsevärt minska inkonsekvensen.

Det är viktigt att notera att informationen där agenterna i stickprovet inte är överens också är värdefull, eftersom den identifierar osäkerhet och behov av bättre data eller indata. Denna inkonsekventa information kan hjälpa organisationer att prioritera åtkomst till väsentlig data för bättre beslutsfattande.

Konsekventa procedurer med utredningshandböcker – En av de främsta anledningarna till att flera körningar av en AI SOC-utredning resulterar i inkonsekventa resultat är variationen inte bara i den data som samlats in, utan också i de hypoteser som skapats eller ändrats under AI-agentens utredning. Att ta fram en övergripande utredningsguide med standardiserade arbetsrutiner (SOP) för vissa kategorier hjälper agenter att bilda mer konsekventa hypoteser och förbättrar den övergripande resultatkonsistensen. Detta är inte ett nytt angreppssätt – de flesta mänskliga SOC-analytiker använder redan SOP för att säkerställa effektiva och konsekventa utredningar. AI-agenter kan använda SOP på samma sätt.

Spårbar bevisning avmystifierar den svarta lådan – En rekommenderad praxis är att redan från början utforma ett AI-baserat SOC med stödjande bevisning i åtanke. Varje beslut som en agent fattar och varje hypotes som den formulerar måste backas upp av stödande information, inklusive resonemangsspår och de råa loggdata som stödjer det resonemanget.

AI för cybersäkerhet som är pålitlig

AI-agenter kan påskynda upptäckt, triage och hotrespons i cybersäkerhet, men de introducerar också verkliga risker – inklusive inkonsekventa resultat, ogenomskinliga beslut och känslighet för datakvalitet. Förtroende för användning i miljöer som är kritiska för verksamheten kräver bevisbaserat resonemang, inklusive spår och råa artefakter; strukturerade SOP för att minska variation; stickprov med flera agenter för att skilja konsensus från osäkerhet; och skydd för dataintegritet, mot promptinjektion och för begränsningar av antalet steg och budgeten.

Alla dessa kritiska korrigeringar kan åtgärdas med avancerade metoder med LLM-baserade AI-agenter som är utformade för att hantera komplexiteten i moderna AI-drivna säkerhetsoperationer. Till exempel använder vissa avancerade LLM-tillvägagångssätt avancerade stickprov med flera agenter för att låta organisationer utnyttja den kollektiva intelligensen hos olika AI-modeller som samarbetar för att uppnå konsensus, minimera inkonsekvenser och identifiera områden av osäkerhet. Deras strukturerade och tydliga utredningsguider säkerställer att analysstegen följer bästa praxis och standardiserade procedurer, vilket driver konsistens och tillförlitlighet i varje operation.

Slut-till-slut-spårbarhet för beslut resulterar i att varje utlåtande, rekommendation och automatiserad åtgärd granskas och förstås för att ge fullständig transparens till säkerhetsteam, samtidigt som förtroende byggs hos intressenter. Genom att integrera dessa nyckelelement – och implementera robusta kontroller för kvaliteten på promptdata, säkerhet och operativa skydd – möjliggör avancerade metoder med LLM-baserade AI-agenter att SOC uppnår resultat som inte bara är tillförlitliga och transparenta, utan också produktionsklara för verkliga miljöer och era mest kritiska aktiviteter.