Если ты до сих пор считаешь, что работа в SOAR - это какой-то проржавевший мир, где старые плейбуки выполняются вручную и затягиваются на недели, ты не один. Особенно когда эти самые плейбуки начинают сворачиваться в настоящий беспорядок, и на каждом шагу тебя встречают ошибки и ложные срабатывания.
Но, внимание! Мир меняется, и не просто меняется - он ускоряется. AI-SOAR (или AI-оркестрация) - вот где кроется будущее. Знаешь, что удивительно? Это не просто красивый маркетинг и слова. Это реальный переход от старых устаревших механизмов к более точному, быстрому и гибкому реагированию. От недель до часов. Иногда и до минут. Просто представь - ты как SOC-менеджер уже не играешь в этих старых playbook'ах, а просто наблюдаешь, как платформа сама адаптирует и запускает сценарии, не требуя от тебя ни глубокого знания процессов, ни целого ряда шагов.
Проблемы классического SOAR
Ты, конечно, уже знаком с этим чудом инженерной мысли, которое называется SOAR. Это когда надо быстро всё оркестрировать, автоматизировать и оперативно отвечать на инциденты, с учётом всех интеграций и апдейтов.Сложность создания playbooks
Честно, если ты хоть раз создавал playbook в классическом SOAR, ты точно знаешь, что это совсем не просто и уж точно не быстро. Это не просто цепочка команд, где нажимаешь «создать». Это конструктор из частей, который может пойти по совершенно разным путям в зависимости от сценария. И тут начинается настоящая магия... или кошмар.Всё начинается с того, что тебе нужно прописывать каждый шаг сценария. Приведу пример: вот у тебя пришёл инцидент, и тебе нужно его обработать. Чё делать? Закрыть инцидент, изолировать хост, подключить службу? Но тут же начинают вылазить интеграции с кучей сервисов. Ты же не будешь вручную прописывать каждую команду для взаимодействия с фаерволом, а потом с антивирусом, а потом с SIEM, правильно? Ага, и вот начинаются танцы с бубном, потому что API у всех разные, а документация - как обычно, "через пень-колоду". Так что, не удивляйся, если для нового инструмента тебе придется тратить неделю на то, чтобы втиснуть его в плейбук, а в результате система просто не сработает, как надо. И все эти "мелкие" подстройки накапливаются, как снежный ком.
Не забывай, что ты ещё пытаешься ускорить процесс реагирования. Да, пока ты создаёшь playbook, инцидент может уже выйти за все пределы. Тут и начинается основная проблема - время на создание playbook’ов - это катастрофа для скорости реагирования. В условиях реального времени всё это превращается в реальную проблему для time-to-detection (TTD) и time-to-response (TTR). Представь себе, что ты пытаешься запустить сценарий через несколько часов после инцидента. Ну, как-то не очень.
Maintenance burden
Ну, представь, ты потратил целый день (а может, и неделю) на создание playbook'а, и вот он, как бы, работает. Но... это ещё не всё. Все эти сценарии нужно ещё поддерживать. И вот тут начинаются самые настоящие муки ада.Знаешь, бывает так, что ты только настроил одну интеграцию, и она вдруг перестала работать, потому что поставщик обновил версию API. Причём обновил так, что твой playbook, который работал ещё вчера, теперь не понимает, что вообще происходит. Ты снова встаёшь на колени перед экраном, начинаешь втыкать в код и мониторить очередные апдейты. Причём тебе приходится это делать не раз, а регулярно - с каждым обновлением, с каждым новым патчем, с каждым изменением в инфраструктуре безопасности.
А ещё, представь, что у тебя есть 100 playbook'ов (и это не преувеличение, кстати). Всё это требует тщательной проверки и обновления, потому что каждый новый инцидент может потребовать модификации и обновление не одного скрипта, а целой цепочки сценариев. Пойми, когда эти сценарии растут, они начинают требовать все больше и больше времени на поддержку. Это не просто обновление одного компонента. Это целая система, которая требует твоего постоянного внимания.
Playbook sprawl
И вот тут мы подходим к третьей важной проблеме - playbook sprawl. Как это обычно бывает: на старте всё хорошо, ты спокойно добавляешь playbook’и, всё работает, но вот с течением времени, с ростом угроз и расширением инфраструктуры возникает настоящая каша.Каждый новый инцидент - это отдельный playbook, который ты создаёшь с учётом новых условий, изменений и угроз. В какой-то момент ты начинаешь замечать, что playbook'и начинают друг с другом дублироваться. О, привет, дублированные сценарии, как это мило. У тебя уже есть один сценарий для фишинга, но потом ты добавляешь другой, потому что, там немножко другие параметры. А теперь подумай, что будет, если не успеешь обновить всё вовремя. Всё просто: куча сценариев, все они зависимы, а ты уже не помнишь, какой из них актуален, а какой не сработает в следующий раз.
Да, это не счастье для аналитиков и специалистов, потому что чтобы убедиться, что всё работает, приходится вчитываться в код, проверять данные, и это занимает кучу лишнего времени. И всё это превращается в снежный ком, где каждая ошибка в одном из playbook'ов влечёт за собой проблемы в других, а ты, вроде как, должен успевать всё контролировать.
Концепция Time-to-Automation
Всё просто: скорость - вот что важнее всего. Да, у тебя может быть прекрасная система, которая срабатывает идеально, но, если она реагирует с опозданием, она уже не спасает. Вся суть кибербезопасности - это время. Не успел - поздно. А если ты работаешь с SOAR, то тут вопрос скорости выходит на первый план. Пора поговорить о том, что такое Time-to-Automation (TTA) и почему это важнее, чем тебе кажется.Тот, кто думал, что всё просто: "автоматизировал, и всё пошло как по маслу" - наверное, вообще не сталкивался с реальной жизнью в SOC. На деле же каждая задержка - это потенциальный шанс для злоумышленника, который ждёт, пока ты расслабишься.
Метрики: TTD, TTR, TTA
Когда начинаешь копаться в SOAR-системах, важнейшие метрики, которые тебе попадутся на каждом шагу, это, как ни странно, TTD, TTR и, конечно, TTA. И если не знаешь, что это за аббревиатуры, то ты точно не в теме.- Time-to-Detection (TTD) - сколько времени уходит на то, чтобы обнаружить инцидент. То есть, чем быстрее ты его поймаешь, тем меньше шанс, что злоумышленник успеет сделать что-то серьёзное. Это твой первый барьер.
- Time-to-Response (TTR) - теперь, когда инцидент найден, его нужно быстро локализовать. Сколько времени уйдёт на то, чтобы изолировать машину, закрыть уязвимость или начать анализ? Опять же, чем быстрее, тем меньше ущерб. Но проблема в том, что классический SOAR тут может тормозить. Пока ты идёшь по всем этим вручную прописанным шагам, время идёт, а время - это деньги. Точнее, это репутация и безопасность.
- Time-to-Automation (TTA) - вот где начинается настоящее волшебство. Это время от того момента, когда ты обнаружил инцидент, до того момента, когда система сама начнёт его устранять. Здесь и появляется главный тренд последних лет: AI-SOAR. Потому что классическое SOAR в этом плане - это просто тормоз, который всё делает слишком медленно.
Узкие места процесса
Как бы ты не старался, всегда найдутся те самые узкие места в процессе, которые сильно тормозят весь движ. Почему, скажем, обычный SOAR не успевает вовремя автоматизировать реагирование, а AI-SOAR делает это за минуты? Тут много факторов, но разберем самые очевидные.- Интеграции и их настройка. Проблема классического SOAR в том, что, как только у тебя появляется новый инструмент (например, новый IDS, новая система для анализа трафика или новый фаервол), ты должен его интегрировать в платформу. Причём интеграция - это не просто подключение, а полное переписывание или настройка playbook'ов для того, чтобы система могла правильно реагировать на события, связанные с этим инструментом. Плюс тестирование, плюс новые ошибки - и всё это, извиняюсь, на день, неделю или месяц работы, в зависимости от сложности. Пока ты это всё настраиваешь, злоумышленник может спокойно прыгать по твоим серверам.
- Адаптация к новым угрозам. Ты же не можешь на каждый инцидент делать новый playbook с нуля. Правильно? Но если старый playbook не подходит под новый тип атаки, тебе нужно не только его адаптировать, но и переписать кучу зависимостей, интеграций и шагов. Это снова забирает время и всё идёт по тому же кругу. Всё из-за того, что старые SOAR-системы статичны и не могут адаптироваться к новым условиям, если не вложить в это кучу времени.
- Автоматизация не всегда автономна. Мы же говорим об автоматизации, верно? Но всё не так просто, как кажется. В классическом SOAR, даже если у тебя есть автоматизированные процессы, в реальности вмешательство человека всё равно неизбежно. Это, конечно, тоже важная часть работы, но если бы всё было настолько «автоматически», ты бы не тратил столько времени на адаптацию playbook'ов, в которых приходится учитывать как раз всякие «вмешательства».
Архитектура AI-SOAR
Значит, смотри, когда ты сталкиваешься с AI-SOAR, в отличие от классических SOAR-систем, у тебя есть гибкость. Я не про обещания в рекламных буклетах, а про реальное управление процессами. В чем фишка? Всё, что раньше происходило медленно, из-за кучи ручных шагов и интеграций, теперь делается быстро и без твоего вмешательства. Но как это работает? Давай разбираться.NL-интерфейсы для playbooks
Это новый уровень взаимодействия с платформой. Ты уже не пишешь статичны» playbook'и, не пихаешь эти «если-то» в сценарии с кучей интеграций. Все эти шаги можно просто прописывать обычным человеческим языком. Да, да - ты не ослышался.Представь, ты говоришь системе: «Создай playbook, чтобы заблокировать этот IP и уведомить команду», - и всё. Система сама понимает, что и как нужно сделать, автоматически генерирует шаги, делает интеграции. Вот тебе и результат: ты не рискуешь запутаться в коде, как это бывает с классическими SOAR. Ты всё делаешь просто и понятно. Вставил команду - получил рабочий процесс.
Почему это круто? Потому что ты не зависишь от груды настроек и интеграций. Система сама понимает твои запросы. Всё, что тебе нужно, - это просто сказать, что надо делать. Причем ты не пыхтишь по коду, а пишешь на нормальном языке, как будто разговариваешь с коллегой. Ребята, которые сидят в этой теме, знают, как часто система не понимает адекватно все тонкости, когда пишешь сложные сценарии. А с NL-интерфейсами ты убираешь этот барьер, упрощая всё.
AI-генерация и оптимизация
Раньше, когда инцидент происходил, твоя система могла только делать то, что ты заранее прописал. Если инцидент был вне рамок настроенных playbook'ов, ты вставал как вкопанный, потому что система не могла адаптироваться. С AI всё меняется. Платформа начинает генерировать сценарии сама, анализируя ситуацию в реальном времени и адаптируя решения. Тут уже не нужно вручную создавать новый playbook под каждую угрозу.Да, я понимаю, это звучит как фантастика, но он может сгенерировать сценарий на основе входных данных, и тебе не нужно тратить на это время. Это как если бы ты писал скрипт на Python, а система за тебя оптимизировала его, исправила ошибки и сделала нужные интеграции.
Как это работает? Платформа использует машинное обучение, чтобы анализировать каждый инцидент и строить соответствующий сценарий. Вдобавок, AI анализирует историю прошлых инцидентов и берет на вооружение их решения. Таким образом, каждый новый инцидент обрабатывается быстрее, потому что система уже знает, как действовать, опираясь на исторические данные.
Но не думай, что это только про автоматическое создание новых сценариев. AI-система также умеет оптимизировать текущие процессы. Если ситуация изменяется, система меняет сценарий, чтобы максимально эффективно использовать ресурсы и инструменты. И всё это без твоего вмешательства. В общем, AI-система не просто повторяет действия - она обучается, анализирует и улучшает процесс.
Adaptive playbooks
В классическом SOAR ты всегда борешься с тем, что playbook’и жесткие, что ли. То есть ты заранее прописал шаги, и всё. Не хочешь - не изменишь. А вот с адаптивными playbook’ами всё меняется. Это уже не просто статичная цепочка шагов. AI-система может адаптировать playbook в зависимости от контекста угрозы.Смотри, какой прикол: adaptive playbooks могут менять порядок шагов и реагировать на ситуацию в реальном времени. Например, если инцидент серьёзный, система может дать команду заблокировать всё сразу. А если угроза низкая - просто пропустить часть шагов и ускорить процесс.
Когда ты говоришь о таком уровне автоматизации, тут уже не обойтись без AI. В классической SOAR система работает по заранее заданным алгоритмам. В AI-SOAR всё динамично: система сама адаптируется под текущие условия, под текущую угрозу и ресурсы. Она не просто пытается следовать расписанию, она учитывает контекст каждого инцидента. Понимаешь, да?
Для SOAR-администраторов это просто незаменимо, потому что сокращается количество ошибок и ускоряется время реагирования. Тебе не нужно вручную искать оптимальные шаги, потому что система сама подстраивает их. Время реагирования падает, а нагрузка на команду снижается.
Обзор платформ 2026
Сейчас рынок заполонили такие платформы, которые могут включить AI, сделать твой playbook умным и даже молниеносным. Так что не будем по кругу катать, а рассмотрим самые популярные.Splunk SOAR + AI
Splunk, как и всегда, не теряет своих позиций. И на самом деле, их фишка не просто в том, что они добавили AI в SOAR. Речь о чём? Всё круто: у тебя есть система, которая, вместо того чтобы просто болтаться в "ручном" режиме, начинает сама генерировать сценарии реагирования, исходя из реальных угроз и поведения системы. Это не просто автоматизация по шаблону - это умный процесс, который адаптируется.Механизм прост: ты создаешь единую структуру, подключаешь нужные инструменты, и всё это работает, как настоящая экосистема. AI анализирует поступающие данные и выдаёт точные рекомендации. И да, эти рекомендации не базируются на старых жестких сценариях, а формируются динамично, исходя из текущих инцидентов. Круто? Конечно. Это не просто набор плейбуков, которые «всё равно сработают». Это система, которая работает как живая.
Вот тебе и момент, когда AI не только "генерирует" сценарии, но и учится. Он понимает, что делать в конкретной ситуации. Плюс, интеграция с большим количеством инструментов позволяет ускорить время реакции до нескольких минут. Раньше это было невозможным.
Palo Alto XSOAR
Теперь к XSOAR от Palo Alto. Ты, наверное, тоже слышал, что это одна из самых мощных платформ для автоматизации в области безопасности. Так вот, XSOAR не просто оркестрирует инциденты, как старые добрые SOAR-системы, а активно использует AI для оптимизации сценариев реагирования.Реально крутая штука в XSOAR - это то, что с приходом AI у тебя появляется возможность, во-первых, работать не по заранее прописанным шаблонам, а адаптировать playbook'и под каждую угрозу. И тут на самом деле ключевое слово: адаптация. Потому что пока старые системы жёстко ограничивали тебя в выборе сценариев, XSOAR - это как раз тот инструмент, который позволяет тебе быть не просто гибким, а ещё и встраивать машинное обучение, чтобы система сама оптимизировала сценарии на ходу.
А если ты ещё не понял, в чём тут магия, объясняю: AI тут работает как мозг, который проанализировал все данные, изучил прошлые инциденты и подскажет, как лучше среагировать на текущую угрозу. Это значит, что платформа учится и с каждым новым инцидентом становится умнее. И что важно, она оптимизирует процессы, чтобы ускорить TTA (да-да, это именно тот показатель, который ты постоянно пытаешься снизить).
Tines, Torq, Shuffle
Дальше немного расскажу о тех, кто остался в тени. Речь о Tines, Torq и Shuffle. И да, они не такие громкие, как XSOAR или Splunk, но это не значит, что они не могут конкурировать.- Tines - это конструктор для автоматизации. У них всё с налётом DIY: можешь собирать системы как хочешь, строить процессы, интегрировать, настраивать. Но самое крутое - это то, что Tines помогает с AI. На самом деле, платформа предлагает готовые решения, но ты можешь без проблем настроить их под себя. Это отличная опция, если ты хочешь больше контроля и не зависеть от шаблонов.
- Torq - с ним вообще всё просто. Заходишь, и как в старом добром конструкторе Lego, начинаешь собирать свои процессы. Но вот тут важный момент: AI не просто создаёт плейбуки по старинке. AI в Torq реально подстраивает процессы под текущие данные. Зашёл инцидент, а система сразу подбирает самый оптимальный сценарий.
- Shuffle - самый универсальный. Ты можешь настроить её под абсолютно любые нужды, и она будет работать с любыми инструментами. Причём, если ты запустишь в ней AI, она сама начнёт генерировать рекомендации на основе текущих угроз, а не просто исполнять заранее прописанные сценарии.
Human-in-the-loop: где границы автономии
Давай-ка сразу, без утайки: несмотря на всю магию AI и возможность автоматизировать почти всё, человеческий фактор ещё не отменён. Ясно, что платформы типа AI-SOAR делают огромный шаг вперёд, но давай по-честному, всё-таки иногда вмешательство человека нужно. Но где та грань, где AI уже сам может всё делать, а где всё-таки не обойтись без твоих золотых рук? Вот тут начинается самое интересное.Когда AI реально всё делает сам
Значит, первое, что стоит понимать: AI-системы, как бы мы их не называли, становятся всё умнее. Конечно, ты и я - мы ещё в игре, пока система только начинает учиться. Но вот если взять последние достижения, то в плане реальных угроз и работы с массовыми инцидентами AI уже довольно круто справляется. Платформы типа XSOAR и Tines могут сами подбирать сценарии, запускать нужные действия, управлять интеграциями и минимизировать риски. Как только инцидент классифицируется, система сразу анализирует весь контекст, выдает точные шаги, и всё это без твоего участия.Вот как это работает: платформа понимает, что за инцидент (например, APT-атака), анализирует последствия и начинает с блокировки хостов, запрета доступа и других нужных шагов. Всё это проходит по заранее сгенерированным playbook’ам с учётом динамичной реакции. Ты просто наблюдаешь, как система работает, а она подстраивает сценарии под новую угрозу.
Зачастую, если инцидент не критичный или какой-то элемент системы работает корректно (система достаточно обучена), AI может и не дать тебе human-in-the-loop. То есть всё действительно работает автономно. И да, такие платформы делают это быстро и без ошибок. Ну а тебе остается только проверить отчёт и, может быть, проконтролировать.
Где же ты всё-таки нужен?
Да, всё это красиво, но давай не забывать, что AI всё-таки не всесилен. Есть инциденты, которые требуют гибкости, специфического анализа и осознания контекста. На самом деле, я не говорю, что всё можно будет оставить на AI, но вот в чем дело: AI всё-таки стоит на твоей стороне, он помогает тебе максимально сэкономить время, подсказывает, что делать и на что стоит обратить внимание, но решения в случаях с высокими рисками все равно должны оставаться за человеком.Ты представляешь, что будет, если AI начнёт принимать решение на основе только исторических данных, а не учёта текущей ситуации, которая изменилась, например, с момента последнего обновления? То-то же. Вот тебе и human-in-the-loop - когда ты, как эксперт, берёшь на себя последние пару шагов, чтобы не допустить ошибок. Тот самый момент, когда AI всё равно подсказывает, но ты уточняешь, что тут не так и где нужна именно твоя экспертная рука.
Не забывай, что в мире угроз не все решения могут быть автоматизированы. Важно понимать, когда вмешательство человека критично, а когда можно доверить процесс системе. Примеров хватает: например, если AI собирает доказательства о возможном инсайдере, то, возможно, лучше тебе самому вмешаться, чтобы избежать дополнительных рисков. Или когда тебе нужно взвесить политическую сторону вопроса, например, в случае с юридическими последствиями. Всё-таки в некоторых ситуациях важно понимать где и как вмешиваться, потому что это может серьёзно повлиять на результат.
Как измеряется оптимальная граница?
И вот как ты будешь определять, когда AI может полностью взять управление на себя, а когда всё-таки нужно вмешательство человека? Тут всё сводится к инцидентам и меткам рисков. Чем сложнее угроза, чем больше нестабильности в системе, тем более вероятно, что вмешательство человека всё-таки будет необходимо. Например, если AI начинает работать с нестандартными угрозами, то он может выдать решение, которое в обычных условиях сработает нормально, но в случае сложной атаки результат может быть не таким точным.Вот тут важно настроить платформу так, чтобы порог для вмешательства человека был понятен и чётко фиксировался. Например, если угрозы классифицируются как высокий риск, система должна сразу давать возможность для вмешательства. Это можно настраивать с помощью меток рисков и порогов автоматического реагирования, которые задаются в процессе настройки.
Задача системы - ускорить процесс. Но твоя задача как эксперта - решать. Решать, какие шаги действительно важны, какие сценарии стоит запускать и где вмешательство обязательно.
Подведем итоги
Так вот, AI-SOAR - это реальный инструмент, который способен изменить правила игры в мире безопасности. Да, мы ещё не находимся в будущем, где всё работает на автопилоте. Но с каждым шагом AI всё ближе к тому, чтобы стать основой автоматизации в SecOps. Это уже, по-настоящему гибкая, самообучающаяся система, которая помогает сократить время отклика, минимизировать ошибки и, главное, освободить твое время для стратегических задач.Но вот что интересно: несмотря на всё это, человеческая экспертиза остаётся ключевой в самых сложных ситуациях. И, может, именно в этом и скрывается настоящий баланс - между умной автоматизацией и возможностью вмешательства, когда это нужно. Так что давай не будем идеализировать AI, а скорее будем обсуждать, как его использовать по-настоящему эффективно.
А тебе что думается по этому поводу? Как ты видишь будущее интеграции AI в весь инфобез в целом?
Последнее редактирование:
