为什么仅靠 Gen AI 无法解决 SOC 自动化挑战

快速阅读: 据《Intezer》称，生成式人工智能（Gen AI）在安全运营中展现出处理大量文本数据和上下文分析的优势，但在决策制定、原始证据收集等方面存在局限。成功的SOC自动化需结合AI驱动的智能与确定性分析及广泛集成。Intezer的自主SOC解决方案通过整合取证引擎、自动化分析和广泛集成，提供精准、可操作的洞察力，实现更高效的威胁检测与响应。

（注：原文中的英文已翻译成中文）

生成式人工智能（Gen AI）的兴起正在全球范围内改变各行各业，ChatGPT和先进的图像及视频生成工具等技术为各个领域打开了新的可能性。网络安全也不例外，也在逐渐采用人工智能技术来提升运营效率。然而，尽管Gen AI功能强大，但它并非万能解决方案。有效应对现代SOC挑战需要一种平衡的方法，将人工智能与高级工具、集成以及熟练的安全专业人员相结合。让我们看看安全专业人员应该了解的基于大型语言模型（LLMs）构建的人工智能解决方案的优势和不足。

Gen AI在安全运营中的优势

生成式人工智能在特定的SOC任务中表现出色，特别是在处理大量基于文本的数据、重复性过程和上下文分析方面：

文本证据分析：快速解析主机警报、命令行、PowerShell脚本和电子邮件，揭示意图和可疑行为。

模式识别：识别人类可能忽视的细微差别，例如在钓鱼邮件中发送者域名的微小变化（例如，用小写字母“l”代替大写字母“I”）。

生成规则和查询：根据处理后的数据生成规则和查询，指导进一步调查和威胁搜索。

总结大数据集：编制详细报告和摘要，帮助安全团队迅速获取关键信息并采取明智行动。

Gen AI在安全运营中的劣势

无论别人怎么说，Gen AI不能包打天下。这项技术有明显的局限性，使其无法完全自动化SOC操作：

Gen AI在安全运营中的劣势

批判性思维：缺乏进行高风险决策所需深度思考，且容易轻信。

原始证据收集：无法主动从安全工具或系统中收集日志、内存镜像或终端数据。

非文本分析：反向工程二进制文件和分析网络证据等任务超出了AI的能力。

操作动作：无法与用户交互、执行安全策略或撤销访问权限。

沙箱文件分析：无法在沙箱环境中执行文件以观察其行为。

IP和浏览分析：确定IP是否恶意及识别异常行为需要专用服务。

混合AI SOC方法

事实上，许多AI SOC解决方案失败的原因在于过度依赖Gen AI，期望它解决SOC自动化中的所有问题。这会导致调查不完整、威胁遗漏和结果不可靠。成功的SOC自动化必须结合AI驱动的智能与确定性分析及广泛的集成。以下是所有部分如何在自主SOC中协同工作的：

检测：专用集成和API接收来自终端、网络、电子邮件和身份系统的警报。

调查：AI分析文本证据（如命令行、脚本和电子邮件），而确定性工具处理非文本证据如二进制文件和IP信誉检查。AI随后关联结果，构建全面的威胁图景。

决策制定：AI汇总并解释来自各种分析和AI引擎的结果，提供最终裁定、分类和优先级。这确保只有关键警报被升级供人工审核。

响应：虽然AI可以生成狩猎查询以找到更多相关案例，但关闭误报或阻止IOC等操作需要与安全工具的专用集成。

报告：AI编制调查总结、根本原因分析和建议措施。

Intezer混合方法的独特之处

Intezer的自主SOC结合了领先的LLM私有实例、取证引擎、自动化分析和广泛集成，构建了一个行业领先解决方案，提供精准、可操作的洞察力。

取证和安全引擎：收集终端证据，执行深度内存取证，反向工程二进制文件以提供确凿证据。

确定性分析：确保AI驱动的决策基于结构化、可验证的证据，而不是假设。

广泛无缝集成：连接SIEMs、SOARs、EDRs和网络钓鱼管道，访问安全系统的实时数据。

通过在最有效的领域利用Gen AI，并使用专门的解决方案处理AI无法完成的任务，SOC团队可以实现更快、更有效的威胁检测和响应。

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