AI代理重塑网络监控，助力SOC捕捉遗漏威胁

快速阅读: 德克萨斯理工大学开发的NetMoniAI项目，结合边缘分布式监控与中心AI分析，提高网络安全性。系统通过轻量级代理和中央控制器协作，快速检测异常，减少误报，适用于大规模网络。

一项名为NetMoniAI的新研究项目展示了人工智能代理如何重塑网络监控和安全。该项目由德克萨斯理工大学的一个团队开发，结合了边缘分布式监控和中心AI驱动分析两大理念。尽管该工作仍处于研究阶段，但它让首席信息安全官们看到了如果代理型AI系统进入企业环境后可能实现的目标。该项目是开源的，因此社区也可以对其进行测试和改进。

系统设计包括两层：节点层面，轻量级代理位于单个机器上，监控本地网络流量，寻找异常并传递发现结果。这些代理可以利用语言模型来帮助分类事件并生成人类可读的摘要。在更高一层，则是一个中央控制器，它收集代理报告，寻找跨越整个网络的模式。如果一个节点发现了异常情况，控制器可以检查其他节点是否也出现了类似的迹象。这一设计旨在提供整个环境中发生情况的概览，同时允许本地代理独立行动。

早期结果显示了系统的速度和可扩展性。研究团队以两种方式进行测试：首先，在小型物理测试床上运行，其中网络条件可以被降级。在这种设置下，系统能够在大约五秒内检测到异常并分类流量。其次，他们进行了多达50个节点的模拟，包括拒绝服务和侦察攻击场景。在这些测试中，本地代理发现了异常流量，而控制器将这些观察结果联系起来，确认了协调威胁的存在。

对于首席信息安全官而言，关键在于该设计不仅在小规模场景中表现良好，而且在较大规模情况下也没有引入重大延迟。此外，系统还通过仪表板和聊天机器人提供了可解释性，能够解释系统所见情况。

混合监控为何可能改变SOC操作

长期以来，网络监控面临着一个权衡问题：包级检查虽然提供详细信息，但难以扩展；基于流的监控虽然更容易扩展，但可能会错过快速移动的威胁。大多数组织仍然依赖于集中日志分析和规则集，这在适应性方面存在困难，经常产生误报。NetMoniAI试图结合这些方法的优势，增加更多的自主性。如果这类系统进一步发展，它们可以通过减少冗余警报和揭示难以通过孤立监控捕捉的分布式攻击，帮助SOC团队。它们还可以更自然地解释正在发生的情况，这对需要向其他高管汇报的首席信息安全官来说非常重要。

WatchGuard的首席信息安全官Corey Nachreiner表示，混合监控在实践中可能会产生影响。“许多现实世界中的攻击最初非常局部，只影响一台服务器或工作站，然后扩大到影响更广泛的企业网络。基于AI的混合系统能够及早检测到初始受害系统上的异常。中央代理随后可以关联来自扫描和后续攻击的额外异常，给予防御者多次机会打断攻击链。”他解释说。

从实验室到企业的挑战

尽管这项研究前景光明，但也存在局限性。该框架尚未在生产规模的企业网络中进行测试，这些网络中的流量量、政策约束和监管要求使得事情更加复杂。对大型语言模型的依赖引发了关于成本、延迟和准确性的疑问。还有更广泛的担忧是，安全团队愿意赋予AI代理多少自主权。

研究的共同作者Pallavi Zambare承认了这些挑战。“将NetMoniAI从实验室测试和模拟转移到真实企业网络面临多个障碍。可扩展性、与现有SOC工具的集成、信任和可解释性以及合规性等问题都需要解决，才能实现广泛部署。首批受益者可能是那些具有分布式基础设施但人员有限的中型企业或托管服务提供商。”她说道。

Zambare还强调，该系统不是为了取代人工决策。“分析师保留最终决定权，而框架则提供结构化的报告、摘要和政策建议，加快上下文和相关性的理解。这种人在回路的方法平衡了AI的规模与责任。”

纳赫雷纳认同需要谨慎。“将代理型AI引入安全运营中心（SOC）将加快响应速度，但也意味着APIs和连接器等新基础设施可能成为潜在的攻击面。组织应迅速至少开展概念验证项目，但同时也必须密切关注AI代理如何连接到特权系统，并警惕支持技术中的漏洞。”

(以上内容均由Ai生成)