Swimlane Ra Mắt AI SOC Cho MSSP Để Tăng Cường Hoạt Động An Ninh Mạng Với Agentic AI

Swimlane đã ra mắt một phiên bản mới của nền tảng hoạt động an ninh được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế đặc biệt cho các nhà cung cấp dịch vụ an ninh quản lý (MSSP) bảo vệ nhiều môi trường khách hàng.

Một MSSP là một nhà cung cấp an ninh mạng ngoài, giám sát hệ thống, điều tra hoạt động đáng ngờ và giúp các tổ chức phản ứng với các mối đe dọa. Trung tâm hoạt động an ninh, thường được viết tắt là SOC, là sự kết hợp của các nhà phân tích, quy trình và công nghệ chịu trách nhiệm cho công việc này.

Được xây dựng trên nền tảng Swimlane Turbine, phiên bản mới của AI SOC cho MSSP nhằm tự động hóa nhiều công việc lặp đi lặp lại liên quan đến xử lý cảnh báo an ninh, đồng thời cho phép các nhà cung cấp dịch vụ giữ quyền kiểm soát mối quan hệ khách hàng, dữ liệu và dịch vụ quản lý của họ.

Xây Dựng Cơ Sở Hạ Tầng AI Không Cần Cạnh Tranh Khách Hàng

Luận điểm chiến lược đằng sau việc ra mắt này vượt ra ngoài tự động hóa.

Khi các nhà cung cấp an ninh mạng AI mở rộng các dịch vụ của họ, một số đang bắt đầu cung cấp dịch vụ an ninh quản lý trực tiếp. Điều này có thể tạo ra một sự xung đột tiềm năng cho các MSSP trước đây đã dựa vào các nhà cung cấp này như các đối tác công nghệ nhưng có thể hiện tại tìm thấy mình đang cạnh tranh với họ để giành khách hàng.

Swimlane đang thực hiện một vị trí khác. Thay vì trở thành tổ chức chịu trách nhiệm quản lý môi trường an ninh của khách hàng, nó cung cấp công nghệ AI và tự động hóa cơ bản mà các MSSP có thể sử dụng để xây dựng các dịch vụ của riêng họ.

Đối với các nhà cung cấp dịch vụ, sự khác biệt này rất quan trọng. MSSP tiếp tục định nghĩa dịch vụ, quản lý mối quan hệ khách hàng, kiểm soát dữ liệu của khách hàng và xác định cách các nhà phân tích tương tác với hệ thống tự động. Swimlane cung cấp lớp điều phối hoạt động phía sau những dịch vụ này.

Công nghệ hiện có của công ty đã tập trung vào việc giúp các MSSP phối hợp điều tra, phê duyệt và hành động phản ứng trên nhiều môi trường khách hàng mà không buộc mỗi khách hàng phải tuân theo một quy trình làm việc giống hệt.

Sử Dụng Agentic AI Để Điều Tra Cảnh Báo An Ninh

Sản phẩm sử dụng agentic AI để quản lý các phần của quá trình điều tra cảnh báo.

Không giống như một trợ lý AI thông thường chỉ tóm tắt thông tin hoặc trả lời một câu hỏi, một hệ thống agentic AI có thể phối hợp nhiều bước hướng tới một mục tiêu lớn hơn. Trong một SOC, điều đó có thể bao gồm thu thập thông tin về một cảnh báo, kiểm tra nguồn thông tin về mối đe dọa, tương quan các sự kiện liên quan, đánh giá rủi ro tiềm năng và chuẩn bị hành động phản ứng tiếp theo.

Swimlane phân biệt giữa các tác nhân AI hẹp chỉ hoàn thành các nhiệm vụ riêng lẻ và các hệ thống agentic rộng hơn mang theo ngữ cảnh trên toàn bộ quy trình an ninh. Những hệ thống sau có thể di chuyển một trường hợp từ phân loại ban đầu qua điều tra, nâng cấp, phản ứng và báo cáo trong khi hoạt động trong các quy tắc được thiết lập bởi đội an ninh.

Đối với sản phẩm MSSP mới, mỗi cảnh báo có thể được chuẩn hóa, nghĩa là thông tin từ các công cụ an ninh khác nhau được chuyển đổi thành định dạng nhất quán. Hệ thống sau đó làm phong phú cảnh báo với thông tin về mối đe dọa, chẳng hạn như danh tiếng của một địa chỉ IP, tên miền, tệp hoặc tài khoản người dùng, trước khi tương quan nó với hoạt động liên quan.

AI tạo ra một phán quyết có thể giải thích và kế hoạch điều tra thay vì chỉ gán một điểm rủi ro. Các trường hợp cũng có thể được ánh xạ với MITRE ATT&CK, một cơ sở kiến thức được sử dụng rộng rãi tổ chức các chiến thuật và kỹ thuật quan sát trong các cuộc tấn công mạng thực tế. Điều này cung cấp cho các nhà phân tích một khuôn khổ chung để hiểu những gì một kẻ tấn công có thể đang cố gắng thực hiện và cách hành vi quan sát phù hợp với một sự xâm nhập rộng lớn hơn.

Mục tiêu không phải là loại bỏ hoàn toàn các nhà phân tích khỏi quá trình. Các trường hợp thường xuyên có thể được xử lý tự động, trong khi các sự cố模糊, nhạy cảm hoặc có rủi ro cao hơn được nâng cấp để phán quyết của con người.

Chia Sẻ Bối Cảnh Mối Đe Dọa Trên Khách Hàng

Một trong những tính năng đáng chú ý nhất là một lớp thông tin về mối đe dọa giữa các khách hàng.

Trong bối cảnh này, một khách hàng là một môi trường khách hàng riêng lẻ hoạt động trong nền tảng rộng lớn hơn của MSSP. Mỗi khách hàng có thể có các công cụ an ninh, quyền truy cập, nghĩa vụ pháp lý và thủ tục phản ứng khác nhau.

Khi hệ thống điều tra một hiện tượng quan sát được như một địa chỉ IP đáng ngờ, một tệp tin hoặc một tên miền cho một khách hàng, sự phong phú và phán quyết kết quả có thể trở thành bối cảnh ngay lập tức cho các cảnh báo liên quan đến chỉ số đó ở nơi khác trong danh mục khách hàng của MSSP.

Điều này có thể giảm nhu cầu mua hoặc thu thập lại cùng một thông tin về mối đe dọa và có thể giúp các nhà phân tích xác định các chiến dịch ảnh hưởng đến nhiều khách hàng. Một chỉ số ban đầu được phát hiện trong một môi trường có thể do đó giúp tăng tốc quá trình điều tra trong một môi trường khác.

Đồng thời, việc tái sử dụng bối cảnh mối đe dọa trên các khách hàng giới thiệu các xem xét quản trị dữ liệu quan trọng. Swimlane cho biết nền tảng sử dụng cách ly khách hàng bản địa và kiểm soát truy cập dựa trên vai trò tinh粒 để giữ thông tin khách hàng riêng biệt và đảm bảo rằng các nhà phân tích chỉ có quyền truy cập vào các môi trường họ được ủy quyền quản lý.

Mục tiêu thực tế là chia sẻ thông tin an ninh hữu ích mà không làm sụp đổ ranh giới giữa các tài khoản khách hàng.

Trung Tâm Chỉ Huy Trung Tâm Cho Nhiều Môi Trường Khách Hàng

Swimlane AI SOC cho MSSP cũng giới thiệu một trung tâm chỉ huy trung tâm mang các trường hợp từ các môi trường khách hàng được kết nối vào một không gian làm việc thống nhất cho các nhà phân tích.

Thay vì chuyển đổi giữa các công cụ và bảng điều khiển riêng biệt cho mỗi khách hàng, các nhà phân tích có thể xem các trường hợp mở, cảnh báo quan trọng, điều tra chưa được phân配 và hành động tự động từ khắp danh mục của MSSP.

Một lớp đồng bộ hóa chuyển tiếp các siêu dữ liệu quản lý trường hợp liên quan vào trung tâm chỉ huy, cho phép MSSP tiêu chuẩn hóa cách các khách hàng mới được tích hợp. Điều này nhằm giảm sự phụ thuộc vào các dự án dịch vụ chuyên nghiệp tùy chỉnh, nơi các kỹ sư phải xây dựng một tích hợp và mô hình hoạt động riêng biệt cho mỗi khách hàng.

Các bảng điều khiển cấp danh mục cung cấp thông tin về các trường hợp hoạt động, khối lượng công việc của nhà phân tích, tương tác của khách hàng và số lượng sự cố được tạo, đóng, để mở hoặc phân loại bởi AI. Các báo cáo tự động hàng tuần cũng có thể được tạo cho quản lý nội bộ hoặc báo cáo khách hàng.

Nền tảng kết nối với các hệ thống công việc và vé hiện có, bao gồm ServiceNow và Jira. Điều này cho phép các sự cố an ninh vẫn nằm trong các công cụ mà các đội vận hành đã sử dụng thay vì tạo một hàng đợi bị cô lập mà nhân viên phải theo dõi.

Dưới nền tảng mới là Swimlane Turbine, kết hợp các tác nhân AI, quản lý trường hợp, cuốn sách tự động hóa mã thấp, báo cáo và kiến trúc đám mây bản địa. Nền tảng cũng được thiết kế để kết nối với các sản phẩm an ninh của bên thứ ba thông qua các giao diện lập trình ứng dụng, hoặc API, cho phép dữ liệu và hành động di chuyển giữa các công cụ không liên kết.

Địa Chỉ Kinh Tế Của An Ninh Mạng Quản Lý

Trường hợp kinh doanh dựa chủ yếu vào khả năng của nhà phân tích và chi phí để phục vụ mỗi khách hàng.

Thông thường, các MSSP phân bổ công nghệ an ninh và lực lượng lao động của nhà phân tích trên nhiều khách hàng. Mô hình này trở nên khó khăn hơn khi các cảnh báo an ninh tăng lên, môi trường khách hàng trở nên phức tạp hơn và mỗi tổ chức yêu cầu tích hợp hoặc thủ tục phản ứng tùy chỉnh.

Thêm khách hàng có thể cuối cùng yêu cầu thêm nhà phân tích và nhân viên kỹ thuật với tốc độ gần như tương tự, hạn chế các quy mô kinh tế làm cho mô hình dịch vụ quản lý trở nên hấp dẫn.

Swimlane đang cố gắng thay đổi mối quan hệ này bằng cách tự động hóa việc làm phong phú cảnh báo, phân loại, tạo trường hợp, báo cáo và một số phần của quá trình điều tra. Về lý thuyết, mỗi nhà phân tích có thể hỗ trợ nhiều khách hàng hơn mà không cần MSSP phải tăng số lượng nhân viên tương ứng.

Đo lường quan trọng sẽ không chỉ là số hành động mà AI thực hiện. Các MSSP sẽ cần xác định liệu hệ thống có giảm chi phí mỗi trường hợp, rút ngắn thời gian tích hợp, cải thiện tính nhất quán của phản ứng và giảm số lượng cảnh báo sai mà các nhà phân tích con người nhận được.

Sự nhấn mạnh của Swimlane vào các nhà cung cấp dịch vụ cũng phù hợp với chiến lược kênh rộng lớn hơn của công ty. Vào tháng 6 năm 2025, công ty đã huy động được 45 triệu đô la trong tài trợ tăng trưởng và báo cáo rằng khoảng 75% doanh nghiệp của họ chảy qua các đối tác kênh, bao gồm MSSP, nhà phân phối, nhà bán lại và nhà tích hợp hệ thống.

AI Đang Trở Thành Một Lớp Hoạt Động Cho SOC

Sản phẩm MSSP của Swimlane mở rộng nền tảng AI SOC của công ty cho các nhà cung cấp an ninh mạng quản lý nhiều môi trường khách hàng, mỗi môi trường có các công cụ, chính sách, quyền và yêu cầu dữ liệu riêng.

Sự ra mắt này phản ánh một sự thay đổi rộng lớn hơn trong lĩnh vực an ninh mạng, với AI di chuyển vượt ra ngoài việc tóm tắt cảnh báo để điều phối các quy trình điều tra và phản ứng trên các đội an ninh và hệ thống.

Đối với các MSSP, giá trị sẽ phụ thuộc vào các cải thiện có thể đo lường được trong khả năng của nhà phân tích, thời gian giải quyết trường hợp và chi phí hoạt động. Các kiểm soát mạnh mẽ xung quanh phê duyệt, nhật ký kiểm toán, cách ly khách hàng và giám sát của con người sẽ vẫn là thiết yếu khi nhiều quy trình an ninh trở nên tự động hơn.