Мы дождались! Сейчас тот момент, когда все, что было обещано маркетингом об искусственном интеллекте в сфере безопасности, начинает не просто существовать, но и реально работать. Да, не без косяков, да, с нюансами, но уже намного ближе к реальности, чем несколько лет назад. Вроде бы, как ни крути, а обещания вендоров были такими заманчивыми, что многие из нас ожидали от AI почти магического переворота. На деле всё чуть сложнее. Хотя AI уже делает свою работу в фильтрации алертов, обогащении информации о угрозах и генерации запросов, не стоит забывать, что все эти технологии всё ещё находятся в стадии развития. Мы отделим реальные рабочие кейсы от маркетингового шума и постараемся определить, где AI действительно помогает, а где пока что чудо не наступило. Поговорим о том, что реально может ускорить работу, а что, к сожалению, пока не так круто, как обещают.
Обзор вендоров
Итак, что у нас есть на рынке:- Microsoft Security Copilot - эти ребята из Redmond активно заливают рынок своими инструментами, которые интегрируются с их Microsoft Sentinel и другими облачными решениями. Отлично подходит для alert triage, но если речь идет об автономных расследованиях, то тут ещё далеко до идеала. В чем прикол: Copilot фактически помогает анализировать данные быстрее и точнее, но он не пытается заменить тебя. На самом деле, они почти идеально заточены под помощь L1 и L2 аналитикам, просто ускоряя процессы.
- Google SecOps AI - Google не зря позиционирует себя как мастера в обработке больших данных. Их решения для SOC основаны на анализе угроз и обогащении информации о них. Все это работает, но, как и Microsoft, Google пока не рискует доверять этим системам полное расследование инцидента или принятие решений. Впрочем, их AI легко справляется с задачами enrichment и alert triage.
- Torq AI - это, скажем так, специализированный игрок в автоматизации и оркестрации. Этот парень отлично работает с интеграциями, ускоряя процессы обработки и реагирования на инциденты. У Torq есть своя фишка: они работают в связке с SOAR-системами и могут выполнять действия на основе инцидентов, например, запускать скрипты. Серьезный игрок, но опять же, пока без полного автономного расследования.
Типы AI-агентов: copilot vs autonomous
Здесь все довольно просто, но, как это часто бывает, простота скрывает важные нюансы. AI-агенты в SOC делятся на два типа: copilot и autonomous.
- Copilot - это так называемый помощник, который не заменяет аналитика, а помогает ему делать его работу быстрее и точнее. Вкратце: Copilot в SOC - это как второй монитор, на котором постоянно отображаются подсказки и рекомендации. Да, у него есть своя способность обрабатывать данные и даже предлагать действия, но в конечном счете решения всегда за человеком.
- С Autonomous всё сложнее, потому что предполагается, что AI может действовать без вмешательства человека. Но вот прикол: эти autonomous-системы пока не готовы к полной автономии в реальных условиях SOC. Даже самые продвинутые модели, вроде тех же предложений от Google и Microsoft, всё еще нуждаются в контроле человека для более сложных операций. Процесс расследования инцидентов? Ну, да, он может быть полуавтоматическим, но полная автономия - это пока из области фантастики.
В статье про эволюцию SOC‑аналитиков и роли искусственного интеллекта ты найдёшь подробный разбор того, почему AI не заменит специалистов, а скорее трансформирует их задачи и роли.
Работающие сценарии (с метриками)
Теперь давайте разберёмся, где AI реально помогает, а не просто пилит маркетинг. Мы все знаем, как оно бывает: все обещания, реклама, крутые демки, но по факту, когда дело доходит до реальной работы - срабатывает не всё так, как хотелось бы. Но есть и настоящие фишки, которые действительно сокращают время на работу и делают процессы в SOC более плавными и быстрее. Правда, на полном автоматизме пока не получается, но всё-таки есть конкретные применения, где AI реально решает задачи.
Alert triage - ну, тут вообще не поспоришь, это одно из тех направлений, где AI просто не может не помочь. Понимаешь, когда у тебя завал из алертов, и ты захлебываешься в этом море ложных срабатываний, невозможно не понять, что AI тут точно нужен. Тут он работает, как автоматический фильтр, который сразу выкидывает те алерты, которые по факту не являются угрозами, оставляя тебе только самое важное. Это значит, что уровень L1 не зависает в бесконечном цикле проверки ерунды, а может сразу пойти к делу.
В целом, ты смотришь на
Ссылка скрыта от гостей
и понимаешь, что этот процесс реально сокращается на порядок. Если раньше приходилось вручную анализировать и отсеивать массу информации, то AI это делает за пару секунд. А вот метрики: тут всё как всегда, на практике вроде бы снижается MTTR (Mean Time To Resolution), а ложных срабатываний становится меньше. Реально, это до 50-70% по некоторым данным. Точность фильтрации - ну, в среднем, на 40-60% больше, чем у человека. Да, немного завышено, но по факту такой результат можно увидеть при нормальной настройке.Дальше - Threat intel enrichment. Тут всё ещё проще, хотя и не всегда идеально. Идея в том, чтобы AI подогревал тебе базу информации по угрозам. Допустим, твоя система уже получила алерт, и тебе нужно дополнительно обогатить его данными: что это за IP, где он уже встречался, с какими группами угроз связан? Это всё можно автоматизировать. AI может подтягивать информацию из Threat Intelligence feeds, связывать её с уже существующими инцидентами и давать тебе более полную картину.
Процесс ускоряется сильно. Пока ты вручную будешь собирать эти данные, на это уйдет куча времени. AI может помочь сделать это в несколько раз быстрее, почти в режиме реального времени. Правда, не всегда это идеально работает, если данные откуда-то не подтягиваются, и тут важно иметь хорошую настройку. Но, по сути, с помощью AI можно сократить время на обогащение данных на 30-40%. И да, это также помогает повысить точность расследований. Потому что ты сразу получаешь не просто алерт, а уже обогащенную информацию, которую можно проверить в контексте других инцидентов. То есть data enrichment я бы с чистой совестью рекомендовал, особенно если ты работаешь с большим объёмом информации.
Ещё один прикольный момент - это
. AI здесь вообще устраивает магию. Представь себе: ты сидишь, пилишь запросы в SIEM, и это может быть ужасно долго, особенно если твой SIEM не так дружелюбен. Но AI может тебе помочь с этим. Он может генерировать запросы на основе твоего NL-запроса (то есть ты формулируешь вопрос как в поисковой системе, а AI уже генерирует запрос к SIEM). Это помогает не только ускорить процесс, но и уменьшить ошибки при составлении запросов, потому что AI гораздо точнее следит за синтаксисом и логикой.
Вероятность ошибиться при формулировке уменьшается. Это особенно круто, если ты новичек или просто не хочешь каждый раз вспоминать синтаксис запросов в разных системах. Я реально не шучу - когда настроено, это упрощает работу.
Что не работает (и почему)
Теперь давайте немного поговорим о том, что на самом деле не работает, или работает хуже, чем обещано. Все мы знаем, как это бывает - маркетинг кричит "у нас тут AI, который решит все ваши проблемы", но на деле… не всегда. И хотя AI в SOC может быть полезен, есть несколько болевых точек, которые продолжают оставаться неразрешёнными.Галлюцинации LLM - вот это реально проблема. Лично я уже привык к тому, что нейросети, по типу GPT или их аналоги, иногда начинают вываливать такие вещи, что тебе становится не по себе. Они тебе могут создать текст, который звучит круто, но абсолютно не соответствует действительности. Вот представь, ты спросил аишку про какой-то инцидент в сети, а он тебе в ответ: "Да, это тот самый хакер, который запустил атаку на харддиск 3 года назад!" - и ты сидишь такой: "Подожди, это вообще как?" Конечно, это всё красиво и гладко звучит, но если ты попробуешь проверить эту информацию, ты поймешь, что это фантазия.
Это может приводить к ложным выводам, особенно когда речь идет о высокоприоритетных инцидентах. И, конечно, AI тут не виноват, виновата сама модель - она пытается заполнять пробелы на основе того, что похоже на правду. Так что, если ты вдруг столкнешься с такой фигней, не полагайся на AI на все 100%. Придётся проверить, а не верить на слово.
Далее - organization-specific knowledge. Что это вообще такое? Задачи, которые специфичны для вашей организации, например, какие-то собственные инструменты или нетривиальные угрозы, которые вы часто встречаете. Здесь AI всё ещё даёт сбой. Идея в том, что любой AI-агент, который обучается на общедоступных данных, не может сразу разобраться с такими частными моментами, как это делает опытный аналитик, который уже сталкивался с конкретными угрозами в контексте вашей инфраструктуры.
Например, AI может не распознать, что за IP-адрес используется в вашей компании для белого списка или что некие странные поведенческие паттерны на самом деле являются законной активностью вашего внутреннего сервера. Когда AI начинает искать что-то, что не соответствует стандартным угрозам, это приводит к ложным срабатываниям или, наоборот, к пропуску реальной угрозы. Всё это связано с тем, что для организационно-специфических знаний AI ещё не научился строить свои модели настолько детально и точно, чтобы полностью интегрироваться в каждый конкретный случай.
Так что, если ваш SOC - это экосистема с кучей нестандартных инструментов или у вас есть уникальные риски, которые часто возникают в вашей компании, то на AI полагаться в этих случаях не стоит. Он может очень легко пропустить что-то, что для вашей инфраструктуры является нормой, но для стандартных шаблонов угроз - это уже не просто исключение, а реальная угроза.
В руководстве по подготовке SOC‑аналитиков и навыкам, которые остаются востребованными даже с появлением AI, рассматриваются требования, задачи и ожидания к специалистам разного уровня в современных условиях рынка.
Риски и безопасность AI в SOC
Теперь давай пройдёмся по рискам и потенциальным угрозам, которые появляются при внедрении AI в SOC. Все мы знаем, что с каждым новым технологическим шагом всегда возникает куча новых рисков, а в сфере безопасности риски нужно учитывать в первую очередь. Особенно когда речь идет о том, чтобы полностью доверить процесс принятия решений системе, пусть даже и с элементами машинного обучения.Prompt injection - это тот самый прикол, который ещё не стал мейнстримом, но стоит о нём знать. Когда AI начинает работать с запросами, то его можно довольно легко обмануть, введя специально подготовленные команды в запросах. Типа такой фишки: ты пишешь "найди мне инцидент с IP", а в запросе можешь прописать код или команду, которая позволит манипулировать результатами, или даже запустить скрипт. Всё это приводит к тому, что в процесс вмешивается нежелательный код, а AI начинает выдавать результаты, на которые изначально никто не рассчитывал. Это не проблема всех AI-агентов, но если ты не настроишь защиту от такого рода атак, то легко попасть в ловушку.
На практике это может быть жёстко. Представь, что кто-то использует AI-агента для мониторинга безопасности, а ты вбиваешь в систему неверный запрос, и она начинает делать какие-то непредсказуемые вещи. Или в случае с SIEM - запускаешь ложные расследования, которые начинают заполняться ненужной информацией. Важно понимать, что такие атаки могут привести к сбоям в системе, потерям данных или даже к взлому.
Далее - data leakage. Ну тут вообще всё понятно: AI работает с огромными объемами данных, в том числе с конфиденциальной информацией, и вероятность утечек возрастает. Это как раз тот момент, когда обработка информации может уйти в небезопасную среду. Все эти ML-модели могут случайно обрабатывать персональные данные или данные, которые на самом деле не должны были попасть в публичную сеть. Это реальная проблема, когда AI начинает работать с чувствительными данными в автоматическом режиме. Вдруг случайно утечёт какая-то инфа из твоей организации, или, что ещё хуже, AI вообще начнёт думать что-то по поводу внутренней информации компании, что может привести к дальнейшим угрозам.
Это снова проблема не самой технологии, а того, как её реализуют. AI-системы могут быть настроены так, что начнут работать с такими данными, которые не должны попасть за пределы компании, или даже не должны быть обработаны. Важно на этапе внедрения продумать, где именно будет проходить обработка данных, кто будет иметь доступ к этим данным и как ограничить возможные утечки.
Over-reliance - это, пожалуй, один из самых опасных рисков, которые ты можешь себе представить. Когда AI-системы начинают работать в автономном режиме, кажется, что всё решается без участия человека, и аналитики начинают слишком сильно доверять этим решениям. Человек может расслабиться, полагаясь на автоматизацию, а AI может допустить ошибку, которой ты не заметишь. Это классика: когда аналитик настолько полагается на AI, что просто принимает решения, не проверяя их. Это опасно, потому что автономия - это не синоним точности. Лишь пару ошибок может быть достаточно, чтобы полностью изменить ход расследования.
AI - это инструмент, а не замена человеческому факторам. Вот когда всё будет работать круто, когда он просто помогает ускорять и упрощать твою работу, а не забирает на себя все функции. Если ты начинаешь слишком сильно зависеть от таких систем и не проверяешь, что они делают, можно попасть в ловушку. И вот тут как раз и появляется опасность: AI может пропустить важные детали, которые видит только человек, или принять решение, не учитывая всю картину.
Подведем итоги
AI в SOC - это инструмент, который может улучшить некоторые процессы, но не решит всех проблем. Он хорош в таких задачах, как alert triage, enrichment threat intel и генерация запросов, но не стоит ожидать, что он возьмёт на себя полную автономию в расследованиях или принятии решений. Зависимость от AI может привести к рискам, таким как prompt injection, data leakage и чрезмерное доверие к машинным решениям, что порой бывает опасно.Внедрение AI в SOC - это не магия, а постепенный и продуманный процесс, требующий настроек, тестирования и постоянного контроля. Если подходить к этому разумно, AI может стать отличным помощником, ускоряя рутинные задачи и улучшая общую эффективность работы. Но не стоит забывать, что за качественным решением всегда стоит человеческий опыт и контроль. Интегрировать AI стоит осознанно, с учётом всех рисков и с правильной настройкой, чтобы технология действительно работала на вас, а не наоборот.
