SOC（安全運營中心）在組織防護中扮演著重要角色，它保護著組織免受網絡攻擊和威脅。然而，SOC正面臨著諸多問題，如技能短缺、IT環境復雜性增加、警報疲勞等。
AI應運而生，正在SOC中發揮著越來越重要的作用，在應對傳統SOC所面臨的各種挑戰的同時，提高SOC的效率、自動化能力和威脅檢測能力。AI因此被認為是SOC的游戲規則改變者。
應對SOC面臨的十大挑戰
1. 警報疲勞
SOC面臨大量的網絡安全問題和大量警報，其中包括低優先級事件和誤報。這給分析人員帶來壓力，增加了遺漏關鍵威脅攻擊的風險。基于AI的工具利用機器學習(ML)，根據上下文和嚴重程度對警報進行優先級排序和分析。通過這種方式，AI最小化警報疲勞，過濾噪音、關注高風險警報，優先考慮自主SOC優勢，確保SOC分析人員專注于真正的威脅。
2. 人才/技能短缺
由于缺乏熟練的網絡安全專業人員，SOC無法有效運作，尤其是在應對高級威脅時。AI通過自動化例行任務(如威脅檢測、事件分類和日志分析)，減少對人力專業知識的依賴。自主SOC優勢使SOC團隊能夠集中精力處理更復雜的任務，即使人手有限也能做到。
3. 事件響應緩慢
手動事件響應過程緩慢耗時，這使得攻擊者有機可乘，加速活動并造成更大損害。AI可自動化響應工作流程，通過使用自動化和響應(SOAR)，以及安全編排平臺等AI驅動工具，實現對威脅的更快遏制和補救。
4. IT環境復雜
當今的IT環境由于使用物聯網設備、云服務和遠程勞動力而變得高度復雜，這為SOC帶來了可見度缺口。AI通過提供自主SOC優勢，整合來自多個來源的數據，實現跨混合環境的統一可見性。它可以識別整個基礎設施中的警報和潛在威脅，確保沒有盲區被遺漏。
5. 高級威脅檢測困難
傳統工具在檢測無文件惡意軟件、零日漏洞利用和APT(持續性高級威脅)等高級威脅時存在困難。AI利用異常檢測來發現異常模式，這些異常模式有助于發現即將到來的攻擊和威脅。自主SOC的優勢在于能夠通過學習歷史數據實時檢測未知威脅。
6.威脅情報不足
傳統SOC常常缺乏威脅情報，這使得他們難以全面應對安全問題。基于AI的威脅情報平臺研究并分析來自多個來源的數據，提供有關新興威脅的實時數據和見解。這使SOC能夠走在攻擊者前面，做出明智決策。
7.大量數據處理難
SOC需要分析和處理來自終端、網絡流量和日志的大量數據，這對分析師來說這是不可能完成的任務。AI能夠高效快速處理大量數據，識別相關性、異常和模式，實現了更準確、更快速的威脅檢測。
8. 主動發現潛在威脅難
許多SOC在響應警報時采取被動模式，而非主動發現潛在威脅。AI通過分析歷史數據并識別危害指示器(IOC)，實現威脅的主動發現。自主SOC優勢還提供了進一步調查的建議，從而賦予SOC分析師主動的能力。
9.內部威脅識別難
使用傳統工具很難檢測內部威脅，如被入侵的賬戶和惡意內部人員。AI使用用戶和實體行為分析(UEBA)來監控用戶活動，并檢測可能導致內部威脅的異常情況。AI還可以通過分析行為模式來識別可疑行為，并向SOC團隊發出警報。
10.資源限制
許多組織缺乏預算和資源來建立和維護功能完備的SOC。AI通過自動化重復性任務和提高效率來降低運營成本。它還使小型組織無需大量投資基礎設施和人員，就能利用先進的網絡安全能力。
AI 驅動的 SOC展望
AI 不僅賦予 SOC 前所未有的能力，更將為網絡防御注入新的活力。讓我們來暢想一下未來AI驅動的SOC。
自主運營與優化
一方面，AI 將以最少的人工干預完成監控、檢測和響應安全事件，另一方面，機器學習將能夠從過去的事件中持續學習，改進對新威脅的響應，并支持對復雜威脅的實時反應。此外，自治 SOC 可以自動識別攻擊模式，隔離受損資產并啟動修復。
主動的安全態勢
AI 驅動的 SOC 的一個顯著特征是強化對威脅環境的可見性。高級分析和預測建模則提供前所未有的洞察力，應用實時情報來識別模式和檢測新興威脅，使組織能夠預測威脅并主動調整防御。
分析師轉向戰略角色
人工智能將重新定義分析師在 SOC 中的角色，從過度勞累的響應者轉變為授權的戰略家，并利用人工智能來放大他們的決策能力和運營影響力。在人工智能管理單調、重復任務的背景下，人類專家可以專注于復雜的問題解決、威脅發現和戰略規劃。
在人才短缺中實現擴展
AI 驅動的 SOC 將使組織能夠在現有資源的基礎上做更多事情。SOC的可擴展性也將不再依賴于增加員工，而是根據需求進行拓展。
SOC 領導者需要考慮的因素
隨著組織擁抱這個新時代，SOC 領導者應該重點考慮以下幾個因素：
- 了解能力范圍：雖然人工智能提高了效率，但并不能完全消除對人工分析師的需求。領導者必須繼續有效管理和分配人力資源。
- 與工具和工作流程的集成：人工智能工具應該與現有的安全基礎設施和工作流程集成，而不是完全替換當前系統。
- 信任和可解釋性：為了建立信任，人工智能系統需要高度透明。人工智能決策應該是可解釋和可驗證的。
- 不斷學習和適應：SOC 是動態發展的。人工智能系統必須能夠學習和適應 SOC 的需求，這可以通過直接的人工反饋來實現。
- 技能培訓：分析師需要接受培訓，以便與人工智能有效協作，解讀人工智能驅動的見解并做出明智決策。
- 保證人工智能安全性：確保人工智能系統以透明和無偏差的方式運作至關重要。同時，人工智能系統本身也有安全考慮，特別是在數據隱私和數據泄露防護方面。在實施人工智能系統時，了解和減輕這些風險至關重要。
將AI整合到SOC的運營中，標志著從傳統的手動流程向主動的、自動化的系統的重大轉變，不僅提高了運營效率，而且還增強了組織的整體網絡安全態勢。這是網絡安全領域的一次變革性創新，它賦予了SOC前所未有的能力，使之能夠更高效、更智能地應對日益增長的網絡威脅，為組織的關鍵資產和數據提供更有力的保護。
