AI安全助手重塑SOC运作方式

随着微软六个新的安全AI安全副驾驶的推出，越来越多人意识到AI安全助手在安全运营中心（SOC）的助手重塑作方价值 。这些工具正在重塑SOC的安全运作方式，使安全团队能够更快、助手重塑作方更准确地应对威胁。安全

解决SOC团队痛点

在当今网络安全领域，助手重塑作方安全运营中心（SOC）面临着双重挑战 ：一方面是安全海量告警信息的持续涌入 ，另一方面是助手重塑作方专业人才的严重短缺 。随着AI安全助手技术的云计算安全快速发展，这些问题正在得到有效缓解 。助手重塑作方

多系统切换集成在当今许多 SOC 中仍然存在，安全这虽然节省了软件成本，助手重塑作方但却使最优秀的安全分析师和领导者精疲力竭。

有数据显示，助手重塑作方超过70%的安全SOC 分析师表示他们已经倦怠，66%报告说他们一半的工作重复性足以被自动化
。此外，近三分之二计划在 2025 年前转换岗位 ，利用 AI 加速SOC 自动化的进程已经不可逆转。

随着更多组织面临保持 SOC 高效运行并配备足够人员以遏制威胁的亿华云挑战，AI 安全助手备受关注。最新一代 AI 安全助手不仅加速响应，还在培训和留住员工方面证明了其不可或缺的作用 ，消除了机械性、常规性工作，同时为 SOC 分析师创造了学习和获得更多收入的新机会。

新一代AI安全助手已经超越了简单的聊天界面 ，发展为能够实时修复、自动执行策略并跨云、终端和网络领域进行集成分类的代理型AI系统 。它们专为整合到SIEM
、源码下载SOAR和XDR流程而设计 ，为SOC带来了显著的性能提升 。

微软最新推出的六个安全副驾驶代理 ，包括用于钓鱼分类、内部风险 、条件访问 、漏洞修复和威胁情报的代理，以及五个合作伙伴构建的代理，旨在帮助安全团队处理高频率、重复性的任务，从而让安全团队专注于更复杂的香港云服务器网络威胁和主动安全措施。

人机协作而非替代

尽管AI安全助手功能强大，但安全领域的专家都强调使用 AI 来增强和加强 SOC 团队的技能 ，而不是用助手替代人员 。

CrowdStrike创始人兼CEO George Kurtz指出 ："这意味着你可以将一级分析师转变为三级分析师，可以将8小时的日常工作转变为10分钟。"

Ivanti 首席信息官 Robert Grazioli 强调，AI安全助手不是消除人为因素，而是用 AI 助手赋能人类，减少重复性任务，服务器租用并让分析师专注于复杂威胁
。他补充说："分析师倦怠是由重复性任务和持续涌入的低保真度告警引起的
。AI 助手能够过滤这些噪音 ，让专家处理最棘手的问题。"Ivanti 的研究发现，采用 AI 分类的组织可以将误报减少高达70% 。

WinWire首席技术官 Vineet Arora 持相同观点
。他表示 ，AI将作为人类分析师的力量倍增器，免费模板而非替代品 。例如，AI 可以处理初始告警分类和对安全问题的常规响应 ，使分析师能够将专业知识集中在复杂威胁和战略性工作上。因此他认为，人类团队应该保持对 AI 系统的监督 ，同时利用它们减少日常工作量 。

Palo Alto Networks创始人兼首席技术官Nir Zuk表示："我们的AI驱动平台不是要将分析师从流程中移除；它们统一了SOC工作流程，使分析师能够更具战略性地完成工作。"

思科安全与协作执行副总裁兼总经理Jeetu Patel指出
："AI的真正价值在于它如何缩小网络安全人才差距 ，而不是通过自动化让分析师出局
，而是使他们的效率呈指数级提高 。"

CrowdStrike首席技术官Elia Zaitsev警告说
，专注于完全替代人类专业人员而非与他们合作是一种误导性策略。AI驱动工具应被视为人类的协作伙伴，这一概念在网络安全领域尤为重要。

七个主要应用场景

AI安全助手在SOC中的应用正在快速扩展，以下是当前主要的应用场景
：

1.加速告警分类

使用Microsoft 安全副驾驶和Charlotte AI等助手的一级分析师可以将分类时间从数小时缩短到几分钟 。这得益于预训练模型 ，这些模型可以标记已知的战术
、技术和程序（TTP），交叉引用威胁情报 ，并附带可信度评分提供分析结果。

2.告警去重和干扰过滤

Observo Orion和Trellix WISE等产品使用上下文过滤关联多源遥测，消除低优先级噪音 ，将告警疲劳减少多达70%，使团队能够专注于高保真信号。Sophos XDR AI Assistant为拥有较小团队的中型SOC实现了类似的结果。

3.策略执行和防火墙调优

Cisco AI Assistant和Palo Alto的Cortex助手能够根据遥测阈值和异常检测动态建议并自动实施策略变更，这对于具有复杂 、分布式防火墙拓扑和零信任授权的SOC尤为重要。

4. 跨域威胁关联

微软安全副驾驶SentinelOne Purple AI 集成身份遥测
、 SIEM 日志和终端数据
，以检测横向移动、权限提升或可疑的多跳活动
。分析师接收上下文剧本，减少超过 40%的根本原因分析。

5.暴露验证和入侵模拟

Cymulate AI Copilot模拟红队逻辑并测试针对新CVE的暴露，使SOC能够主动验证控制 ，将手动验证步骤替换为集成到SOAR工作流程中的自动化姿态测试 。

6.自然语言SIEM交互

Exabeam Copilot和Splunk AI Assistant允许分析师将自然语言查询转换为可执行的SIEM命令，使调查能力民主化，特别是对于技术性较低的人员，并减少对深度查询语言知识的依赖。

7.身份风险降低

Oleria Copilot持续扫描休眠账户、过度访问权限和未链接的权限，自动生成清理计划并执行最小权限策略，帮助减少混合环境中的内部威胁面。

将海量数据转化为洞察

当前，SOC 不断被数据淹没，这些数据主要来自终端日志 、防火墙事件日志、身份变更通知和日志 。AI安全助手能够轻松盘活这些数据，从噪音中分离出重要信号 ，提高 SOC 团队的准确性
、洞察力和响应速度 。

如此，SOC 团队不再被告警淹没，而是响应可自动分类的优先级
、高保真度事件。

据悉，CrowdStrike 的Charlotte AI 每天从 Falcon 平台处理超过 1万亿高保真信号，并基于数百万个真实分析师决策进行训练。它自主分类终端检测，与人类专家的一致性超过 98%，每周为团队平均节省 40 多小时的手动工作 。

Microsoft 安全副驾驶客户报告称 ，在调查和响应 、威胁搜寻和威胁情报评估等基础任务上，节省了安全分析师高达 40%的时间
。在准备报告或排除小问题等更平凡的任务上 ，安全副驾驶提供的效率提升高达 60%以上。

AI安全助手的最终目标不仅仅是智能 、提示驱动的个人编程助手；而是跨SOC工作流程集成AI驱动的决策制定。未来的AI安全助手将更加自主，能够在更广泛的安全领域中做出决策并采取行动。

通过整合身份
、终端和网络遥测
 ，AI安全助手将减少识别横向移动和权限提升所需的时间，这是攻击链中最危险的两个阶段。它们不仅加速响应 ，还在培训和留住员工方面发挥着关键作用 ，消除了机械性工作
，同时为SOC分析师创造了学习和职业发展的新机会。

随着网络威胁的不断演变和安全人才缺口的持续存在，AI安全助手将在未来的SOC中扮演越来越重要的角色，帮助组织在资源有限的情况下维持高效的安全运营。通过减少误报
 、自动化常规任务和提供更深入的威胁洞察，AI安全助手正在成为现代SOC不可或缺的组成部分。