Niezależny raport pokazuje, że priorytetyzacja alertów bezpieczeństwa przez sztuczną inteligencję agentów wraca do analityków na jeden dzień w tygodniu — co pozwala im zająć się większą liczbą przypadków na zmianie, poprawić MTTD i MTTR oraz skupić się na zapobiegawczym zarządzaniu narażeniem — jednocześnie obsługując ekwiwalent rocznego obciążenia pracą 1.5 pełnoetatowego analityka.
Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji (AI) ułatwiły atakującym projektowanie wysoce przekonujących ataków phishingowych i ransomware. W odpowiedzi organizacje podwoiły wysiłki w zakresie podnoszenia świadomości bezpieczeństwa i szkoleń, co przełożyło się na wzrost liczby zgłoszeń o potencjalnych zagrożeniach. Światowe Forum Ekonomiczne donosi, że potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa gwałtownie wzrosły w ciągu ostatnich dwóch lat – liczba ataków ransomware wzrosła nawet o 48% rok do roku, a liczba prób phishingu wzrosła o 1200% od końca 2022 roku. Ta eskalacja jest w dużej mierze napędzana przez taktyki ulepszone przez GenAI. Funkcja Automatic Triage, oparta na sztucznej inteligencji agentowej (Agentic AI), wyrównuje szanse analityków bezpieczeństwa poprzez automatyczne pobieranie, korelowanie, analizowanie i priorytetyzowanie podejrzanych zdarzeń ze środowiska użytkownika.
Wniosek nr 1: Funkcja Auto Triage pozwala zaoszczędzić 19 minut z każdej godziny, co przekłada się na 1 dzień produktywności w tygodniu
Podczas testów, Auto Triage pozwolił analitykom poświęcić około 19 minut z każdej godziny pracy na bardziej wartościowe zadania, w tym na rozpatrywanie większej liczby spraw na zmianę i poświęcanie więcej czasu na zarządzanie ekspozycjami, przewidywanie zachowań przeciwników i zamykanie ekspozycji. Ten czas przekłada się na około jeden dzień tygodniowo na analityka, czyli równowartość 1.5 etatowego analityka odzyskanego rocznie. Zamykając pewne fałszywe alarmy i ujawniając rzeczywiste zagrożenia, zanim człowiek je zgłosi, Auto Triage redukuje szum, pomaga zespołom przejść z trybu skoncentrowanego na alertach do trybu zarządzania sprawami i transformuje pracę analityka bezpieczeństwa. Ta zmiana pomaga poprawić MTTD i MTTR, dając analitykom czas na myślenie jak atakujący, przewidywanie prawdopodobnych ścieżek ataku i zamykanie widocznych luk, zanim zostaną one wykorzystane.
„Operacje bezpieczeństwa osiągnęły punkt krytyczny. Liczba i złożoność alertów po prostu przekracza możliwości analityków” – powiedział. Aimei WeiDyrektor ds. Technologii w Stellar Cyber. „To badanie w warunkach rzeczywistych dowodzi, że nasze podejście polegające na połączeniu analizy z szybkością maszyn z ludzkim osądem to właściwa droga. Wyniki pokazują, jak to wygląda w praktyce: sztuczna inteligencja obsługuje alerty na dużą skalę, analitycy zachowują kontrolę i prawie zawsze się zgadzają – dając analitykom swobodę zarządzania większą liczbą przypadków i wyprzedzania pojawiających się zagrożeń”.
Odkrycie nr 2: 64% fałszywych wyników pozytywnych zostało zamkniętych; 15% prawdziwie pozytywnych wyników zostało eskalowanych
Wykorzystując modele uczenia maszynowego trenowane na rzeczywistych wzorcach phishingu, platforma w ciągu kilku sekund wydaje wiarygodne i praktyczne werdykty. Auto Triage przypisuje każdemu alertowi decyzję poprzez opartą na sztucznej inteligencji funkcję Verdict Signal Check, z nadzorem człowieka i zamkniętym procesem uczenia się, który z czasem zwiększa dokładność.
Podczas testów system przeanalizował 138 475 alertów, odrzucając 64% z nich jako pewne, fałszywie pozytywne zamknięcia. System Auto Triage eskalował 15% alertów jako prawdziwie pozytywne do analizy przez analityka, a pozostałe przekierował jako informacyjne, usuwając szum informacyjny, zanim dotarły do człowieka.
„Agentna sztuczna inteligencja wbudowana w Auto Triage została zaprojektowana, aby sprostać jednemu z najpilniejszych wyzwań, z jakimi analitycy bezpieczeństwa mierzą się na co dzień: wyciszaniu szumu informacyjnego i skupianiu się na uzasadnionych zagrożeniach dla firmy” – powiedział Christopher M. Steffen, CISSP, CISA, CCZT, wiceprezes ds. badań, bezpieczeństwa informacji, ryzyka i zarządzania zgodnością w EMA. „To badanie dowodzi, że podejście Stellar Cyber do automatycznego pobierania i analizy danych, priorytetyzacji opartej na sztucznej inteligencji oraz niezwykle precyzyjnego podejmowania decyzji ma potencjał, aby zmienić sposób pracy analityków w przedsiębiorstwie. SOC—od przetwarzania alertów po zarządzanie przypadkami, przejście od MTTD i MTTR do MTTN — oznacza to czas na neutralizację i poświęcenie większej ilości czasu na proaktywne ograniczanie narażenia”.
Oszczędne zespoły ds. bezpieczeństwa w przedsiębiorstwie SOCFirmy świadczące usługi i dostawcy usług zarządzanych (MSSP) mierzą się z rosnącą liczbą alertów bez budżetu na zwiększenie zatrudnienia. Dla dostawców usług zarządzanych (MSSP) odzyskane moce przerobowe analityków przekładają się bezpośrednio na szerszy zasięg, lepszą obsługę klienta i ochronę marż.
„Wyniki tego badania podkreślają to, czego doświadczyliśmy sami SOC„Dla MSSP, obliczenia operacji bezpieczeństwa wykonywanych wyłącznie przez ludzi po prostu nie są skalowalne w porównaniu z obecną liczbą alertów” – powiedział Chant Vartanian, dyrektor generalny M-Theory Group. „Auto Triage skutecznie zapewnia analitykowi pełny dzień pracy i skutecznie zamyka 64% fałszywych alarmów. Te dane są prawdziwie rewolucyjne dla organizacji takich jak nasza. Pozwalają nam skupić się na dochodzeniach nad zagrożeniami o wysokiej wartości i zarządzaniu narażeniem na nie, obsługiwać więcej spraw na zmianę, co bezpośrednio przekłada się na poprawę marży z tytułu świadczonych usług i umożliwia nam zapewnienie szerszego, bardziej spójnego zasięgu dla naszych klientów bez konieczności kosztownego zwiększania zatrudnienia”.
Rozwiązanie Auto Triage jest już dostępne w ramach platformy SecOps Stellar Cyber opartej na sztucznej inteligencji. Pełna metodologia badań i wyniki są dostępne tutaj . Stellar Cyber zaprezentuje rozwiązanie Auto Triage i wyniki tego niezależnego badania na żywo podczas konferencji Black Hat USA, w dniach 1-6 sierpnia 2026 roku, w Las Vegas.
Informacje o programie Stellar Cyber
Stellar Cyber to kompleksowa platforma SecOps oparta na sztucznej inteligencji, stworzona specjalnie dla dostawców usług zarządzanych (MSSP) i szczupłych zespołów ds. bezpieczeństwa przedsiębiorstw. Od 2015 roku Stellar Cyber pomaga organizacjom odkrywać najciemniejsze zakamarki cyberbezpieczeństwa, dostrzegać każde zagrożenie, wiedzieć, co jest najważniejsze, i działać szybko i pewnie – zawsze z udziałem człowieka.
Stosując odpowiednie narzędzie do odpowiedniego problemu, Stellar Cyber łączy uczenie maszynowe, aby wykrywać ukryte anomalie, agentową sztuczną inteligencję, która kieruje reakcjami w czasie rzeczywistym, oraz wspomagany przez człowieka proces decyzyjny, w którym wiedza specjalistyczna jest niezbędna. Rezultatem jest realny wpływ na rzeczywistość: produktywność analityków wzrosła o ponad 80%, liczba fałszywych alarmów spadła o ponad 90%, a zespoły ds. bezpieczeństwa mogą skupić się na tym, co najważniejsze.
Otwarta platforma SecOps firmy Stellar Cyber łączy SIEM, NDR/OT, ITDR/UEBA, wykrywanie, badanie, selekcja, reagowanie i wielowarstwowa sztuczna inteligencja (Multi-Layer AI™) w ramach jednej licencji. Stellar Cyber cieszy się zaufaniem jednej trzeciej z 250 najlepszych dostawców usług MSSP na świecie i ponad 14 000 organizacji na całym świecie.
Dowiedz się więcej na stellarcyber.ai.
Zapytania od Stellar Cyber Media:
Michelle Barry
Chameleon Collective dla Stellar Cyber
Michelle.barry@chameleon.co
+1 (603) 809-2748
KONIEC