信任 AI SOC 代理执行关键的 SOC 活动

大型语言模型（LLMs）和 AI 代理在许多领域，包括 网络安全 方面，产生了重大的影响。它们的潜力是无限的。然而，在将 LLMs 集成到核心工作流程中，特别是在涉及商业决策的领域，出现了许多问题，尤其是关于隐私和数据准确性。我们不得不问：AI 代理是否足够可靠，可以用于我的业务？

当谈到网络安全和 安全运营中心（SOCs） 时，快速的答案，正如我们整个职业生涯中听到的那样是：是的，通过在 SOCs 中实施适当的控制和缓解措施，AI 代理可以在生产环境中成功和安全地部署，在那里它们可以与人类 SOC 分析师一起工作，提供巨大的价值。

AI 网络安全挑战

作为独立解决方案的现成 LLMs 存在几个核心问题，例如 幻觉、数据中毒 和 提示注入。这些问题可能会在自主 SOC 中引起严重的问题，包括：

有限的数据导致不准确的判决 – AI 代理需要来自环境的所有相关信息来完成他们的工作，就像人类安全分析师一样，甚至需要更多的数据。数据不足会导致 AI 代理做出错误的假设，这些假设可能会在调查运行之间变化。如果您由于安全问题或预算限制而限制数据访问，预计准确性会受到影响。

不一致的判决 – AI 代理必须根据收集的数据做出决定并执行任务。由于典型环境中的安全数据量很大，通常会采用采样方法来平衡准确性和预算。当多次运行调查时，判决、确定的严重性和推荐的操作之间可能会出现差异。这是正常的，只要差异在容忍限度之内，即使两个不同的人类分析师查看相同的警报也是如此。

不透明的推理或“黑盒”问题 – 一些 AI 代理作为不透明的系统运行。这些 AI 驱动的 SOC 结果一开始看起来很令人印象深刻，但对于重要的商业决策，您需要了解 AI SOC 如何得出其推荐的操作。然而，这并不是 AI 的固有限制，因为一些 AI 代理会尽力保持透明。建议您在投入使用之前彻底验证 AI 代理的价值证明。

AI 在网络安全中的改进

AI 驱动的网络安全方法自首次引入以来已经取得了显著的改进。考虑以下几点：

使用采样的一致性 缓解不一致性 – 不一致的决策或结果可以通过利用具有不同配置（例如不同模型在不同温度下）的多个 AI 代理来解释先前代理操作收集的数据来有效缓解。

使用采样可以让组织了解不同 AI 模型在哪里一致，在哪里有所不同。因此，依赖于所有模型都同意的信息并且不考虑他们不同意的信息，可以大大减少不一致性。

然而，需要注意的是，样本代理不同意的信息也是有价值的，因为它们可以识别不确定性和改进数据或输入的需求。这些不一致的信息可以帮助组织优先考虑对改进决策至关重要的数据访问。

一致的程序和调查手册 – 多次运行 AI SOC 调查结果不一致的主要原因之一是调查期间不仅数据收集有所不同，而且假设也会被创建或修改。为某些类别建立高级别的标准操作程序（SOP）调查指南可以帮助代理形成更一致的假设并改进整体结果的一致性。这不是一个新颖的方法 – 大多数人类 SOC 分析师已经依赖 SOP 来确保有效和一致的调查。AI 代理可以以同样的方式使用 SOP。

可追溯的证据 揭开“黑盒” – 作为最佳实践，AI SOC 应该从一开始就设计为支持证据。代理做出的每个决定和假设都必须由支持信息背书，包括推理跟踪和原始日志数据。

值得信赖的 AI 网络安全

AI 代理 可以加速检测、分类和威胁响应，但它们也引入了真正的风险，包括不一致的结果、不透明的决策和对数据质量的敏感性。在关键任务环境中使用时需要有证据支持的推理，包括跟踪和原始工件；结构化的 SOP 来减少差异；多代理采样来区分一致性和不确定性；以及数据完整性、提示注入和步骤和预算限制的防护。

所有这些关键的修复都可以通过高级 LLM AI 代理方法来解决，这些方法旨在解决现代 AI 驱动的安全运营的复杂性。例如，一些高级 LLM 方法使用高级多代理采样，让组织利用不同 AI 模型的集体智能，这些模型通过协作来实现一致性、最小化不一致性并确定不确定性区域。其结构化和清晰的调查指南确保分析步骤遵循最佳实践和标准化程序，从而在每个操作中推动一致性和可靠性。

端到端的决策跟踪结果是每个判决、推荐和自动操作都被审计和理解，以提供对安全团队的完整透明度，同时与利益相关者建立信任。通过集成这些关键元素并实施强大的控制以确保提示数据质量、安全性和操作防护，高级 LLM AI 代理方法可以实现可靠、透明和生产就绪的结果，这些结果适用于真实世界环境和最关键的活动。