เครื่องมือ AI ชั้นนำสำหรับการคัดกรองการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัย

ศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัยสร้างการแจ้งเตือนหลายพันรายการต่อวัน และส่วนใหญ่ก็เป็นเพียงสัญญาณรบกวน บทความนี้จะตรวจสอบเครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับการคัดกรองการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัย โดยจะสำรวจวิธีการทำงาน ความสำคัญของมัน และแพลตฟอร์มใดที่โดดเด่น เราจะกล่าวถึงความเหนื่อยล้าของนักวิเคราะห์ การลดการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด การคัดกรองด้วย AI เทียบกับการคัดกรองด้วยตนเอง และคุณสมบัติที่กำหนดโซลูชันการคัดกรองด้วย AI ที่มีประสิทธิภาพ
  • ประเด็นที่สำคัญ:
  • เหตุใดเครื่องมือ AI สำหรับการคัดกรองการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในยุคปัจจุบัน SOCs?
    SOCหน่วยงานต่างๆ ได้รับการแจ้งเตือน 10,000–50,000 รายการขึ้นไปต่อวัน โดย 40–60% เป็นการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด เครื่องมือ AI สำหรับการคัดกรองการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยจะทำการจัดเรียงข้อมูลจำนวนมากนี้โดยอัตโนมัติ ป้องกันภาวะหมดไฟของนักวิเคราะห์ และทำให้มั่นใจได้ว่าภัยคุกคามที่แท้จริงจะไม่ถูกมองข้าม
  • ระบบคัดกรองที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถลดจำนวนผลลัพธ์ที่ผิดพลาดซึ่งส่งไปถึงนักวิเคราะห์ได้มากน้อยเพียงใด?
    องค์กรที่นำเครื่องมือ AI มาใช้ในการคัดกรองการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัย มักรายงานว่าสามารถลดปริมาณการแจ้งเตือนผิดพลาดได้ 60-90% ซึ่งช่วยประหยัดเวลาการทำงานของนักวิเคราะห์และปรับปรุงเวลาเฉลี่ยในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริงได้โดยตรง
  • อะไรทำให้การคัดกรองโดย AI เร็วกว่าการตรวจสอบการแจ้งเตือนด้วยตนเอง?
    กระบวนการคัดกรองโดยใช้ AI สามารถประมวลผลการแจ้งเตือนได้ภายในไม่กี่วินาที เทียบกับ 15-30 นาทีที่ต้องใช้ในการคัดกรองด้วยตนเอง โดยใช้การเสริมข้อมูลอัตโนมัติและการเชื่อมโยงสัญญาณข้ามกันเพื่อให้ได้ข้อสรุปที่คะแนนด้วยความเร็วของเครื่องจักร
  • เครื่องมือ AI สำหรับการคัดกรองการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยจะช่วยลดความจำเป็นในการใช้ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ได้หรือไม่?
    ไม่เลย AI ช่วยเสริมการทำงานของนักวิเคราะห์ ไม่ได้มาแทนที่ AI จัดการกับการแจ้งเตือนทั่วไปที่มีรูปแบบที่จดจำได้ 80-90% ทำให้นักวิเคราะห์มีเวลาว่างสำหรับงานที่ต้องการความเชี่ยวชาญของมนุษย์จริงๆ เช่น เทคนิคการโจมตีใหม่ๆ การวิเคราะห์บริบททางธุรกิจ เหตุการณ์ที่ไม่ชัดเจน และการตามล่าหาภัยคุกคาม AI ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด SOCเราจึงจับคู่ทั้งสองอย่างเข้าด้วยกัน: AI ช่วยเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพในการคัดกรองงานซ้ำซาก ในขณะที่นักวิเคราะห์ใช้ความคิดเชิงวิเคราะห์ ความคิดสร้างสรรค์ และการพิจารณาบริบทเพื่อรับมือกับภัยคุกคามที่ซับซ้อน แทนที่จะกำจัดสิ่งใดสิ่งหนึ่งออกไป SOC เครื่องมือคัดกรองที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังเปลี่ยนแปลงบทบาทต่างๆ โดยเปลี่ยนเวลาของนักวิเคราะห์จากการรับมือกับความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือน ไปสู่การสืบสวน การตอบสนองต่อเหตุการณ์ และการป้องกันเชิงรุก
  • เหตุใดความสามารถในการอธิบายจึงมีความสำคัญเมื่อประเมินปัญญาประดิษฐ์ SOC เครื่องมือ?
    นักวิเคราะห์จะไม่เชื่อถือระบบแบบกล่องดำ เครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับการคัดกรองการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยจะต้องให้เหตุผลที่โปร่งใสสำหรับทุกคำตัดสิน โดยแสดงให้เห็นว่าแหล่งข้อมูลและคุณลักษณะใดที่ส่งผลต่อการตัดสินใจ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดการตรวจสอบและความเชื่อมั่นของนักวิเคราะห์
  • ทีมรักษาความปลอดภัยขนาดเล็กสามารถลงทุนในระบบคัดกรองการแจ้งเตือนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างคุ้มค่าหรือไม่?
    ทีมขนาดเล็กมักได้รับประโยชน์มากที่สุด เนื่องจากทุกชั่วโมงที่เสียไปกับผลลัพธ์ที่ผิดพลาดส่งผลกระทบอย่างมาก เครื่องมือ AI สำหรับการคัดกรองการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยช่วยให้ทีมขนาดเล็กสามารถจัดการปริมาณการแจ้งเตือนที่หากไม่มีเครื่องมือนี้จะต้องใช้จำนวนพนักงานที่มากกว่าอย่างมาก
  • หลังจากใช้งานแพลตฟอร์มคัดกรองผู้ป่วยด้วย AI แล้ว ต้องใช้เวลานานแค่ไหนกว่าจะใช้งานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ?
    โดยทั่วไป การบูรณาการขั้นต้นจะใช้เวลาสองถึงสี่สัปดาห์ แต่โมเดล AI จำเป็นต้องใช้เวลาสี่ถึงแปดสัปดาห์ในการเรียนรู้สภาพแวดล้อม การพัฒนาให้สามารถคัดกรองผู้ป่วยได้อย่างอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์เพื่อลดผลลัพธ์ที่ผิดพลาดและความเหนื่อยล้าของนักวิเคราะห์มักใช้เวลาสามถึงหกเดือน
เอกสารข้อมูลรุ่นถัดไป-pdf.webp

รุ่นต่อไป SIEM

สเตลลาร์ ไซเบอร์ เน็กซ์เจเนอเรชั่น SIEMในฐานะที่เป็นองค์ประกอบสำคัญภายใน Stellar Cyber Open XDR แพลตฟอร์ม...

ดาวน์โหลดเอกสารข้อมูล
ภาพตัวอย่าง.webp

สัมผัสประสบการณ์การรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการดำเนินการ!

ค้นพบ AI อันล้ำสมัยของ Stellar Cyber ​​เพื่อการตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคามในทันที กำหนดเวลาการสาธิตของคุณวันนี้!

กำหนดเวลาการสาธิต

AI คืออะไรในการคัดกรองการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัย?

การคัดกรองการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยด้วย AI คือกระบวนการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการวิเคราะห์พฤติกรรม เพื่อจำแนก จัดลำดับความสำคัญ และส่งต่อการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยโดยอัตโนมัติ แทนที่จะต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบการแจ้งเตือนทุกรายการ โมเดล AI จะประเมินข้อมูลตามบริบท รูปแบบในอดีต และข้อมูลข่าวกรองด้านภัยคุกคาม เพื่อพิจารณาว่าการแจ้งเตือนใดที่ต้องได้รับการตรวจสอบทันที และการแจ้งเตือนใดที่สามารถลดลำดับความสำคัญได้อย่างปลอดภัย

องค์ประกอบสำคัญของการคัดกรองการแจ้งเตือนด้วย AI

  • การจำแนกประเภทอัตโนมัติ: การแจ้งเตือนจะถูกจัดหมวดหมู่ตามประเภท ความรุนแรง และความเกี่ยวข้อง โดยอิงจากแบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนมาแล้ว ซึ่งเข้าใจพฤติกรรมปกติและผิดปกติในสภาพแวดล้อมขององค์กร
  • การเสริมบริบท: ระบบ AI ดึงข้อมูลจากบัญชีรายการสินทรัพย์ โปรไฟล์พฤติกรรมผู้ใช้ ฐานข้อมูลช่องโหว่ และแหล่งข้อมูลภัยคุกคามภายนอก เพื่อเพิ่มความหมายให้กับข้อมูลแจ้งเตือนดิบ
  • การให้คะแนนลำดับความสำคัญ: การแจ้งเตือนแต่ละครั้งจะได้รับคะแนนความเสี่ยงที่สะท้อนถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น ทำให้ผู้1วิเคราะห์สามารถมุ่งเน้นไปที่เหตุการณ์ที่มีแนวโน้มที่จะก่อให้เกิดความเสียหายมากที่สุด
  • การเรียนรู้แบบปรับตัว: โมเดลจะได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นเรื่อย ๆ โดยการนำข้อเสนอแนะจากนักวิเคราะห์ ผลลัพธ์ของคดีที่ปิดไปแล้ว และข้อมูลภัยคุกคามใหม่ ๆ มาใช้ในการปรับปรุงการตัดสินใจในการคัดกรองภัยคุกคามในอนาคต
เป้าหมายไม่ใช่การแทนที่การตัดสินใจของมนุษย์ แต่เป็นการเสริมศักยภาพการตัดสินใจนั้น เครื่องมือ AI สำหรับการคัดกรองการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยจะจัดการงานคัดแยกที่ซ้ำซากและมีปริมาณมาก เพื่อให้นักวิเคราะห์ที่มีทักษะสามารถใช้เวลาในการตรวจสอบภัยคุกคามที่แท้จริงแทนที่จะไล่ตามสัญญาณเตือนที่ผิดพลาด

ปัญหาหลัก: เหตุใดความเหนื่อยล้าของนักวิเคราะห์จึงครอบงำยุคใหม่ SOCs

ความเหนื่อยล้าของนักวิเคราะห์เป็นหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุด เผชิญหน้ากับทีมปฏิบัติการรักษาความปลอดภัย โดยเฉลี่ย SOC ได้รับแจ้งเตือนระหว่าง 10,000 ถึง 50,000 ครั้งต่อวัน ขึ้นอยู่กับขนาดขององค์กรและจำนวนเครื่องมือตรวจจับที่ใช้งาน นักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์ไม่สามารถรับมือกับปริมาณนี้ได้ และผลที่ตามมานั้นสามารถวัดได้

ตัวเลขที่อยู่เบื้องหลังปัญหา

เมตริก

ตามแบบฉบับ SOC ความจริง

ปริมาณการแจ้งเตือนรายวัน

10,000 - 50,000+

เปอร์เซ็นต์ของผลบวกเท็จ

40% - 60%

เวลาเฉลี่ยในการคัดกรองการแจ้งเตือนหนึ่งรายการด้วยตนเอง

15 - 30 นาที

อัตราการลาออกของนักวิเคราะห์ใน SOCs

~30% ต่อปี

การแจ้งเตือนถูกละเลยหรือไม่ได้รับการตรวจสอบทุกวัน

ถึง% 50

ความเหนื่อยล้าส่งผลให้มองข้ามภัยคุกคามได้อย่างไร

เมื่อนักวิเคราะห์ต้องรับมือกับสัญญาณเตือนที่ไม่แม่นยำจำนวนนับพันรายการ รูปแบบความล้มเหลวหลายประการก็จะปรากฏขึ้น:
  1. desensitization: การเผชิญกับสัญญาณแจ้งเตือนผิดพลาดซ้ำๆ ทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลมีแนวโน้มที่จะเพิกเฉยต่อสัญญาณแจ้งเตือนเหล่านั้นโดยอัตโนมัติ ซึ่งจะเพิ่มโอกาสที่ภัยคุกคามที่แท้จริงจะหลุดรอดไปได้
  2. ภาวะรับข้อมูลมากเกินไป: คุณภาพการตัดสินใจจะลดลงหลังจากทำงานคัดกรองผู้ป่วยซ้ำๆ เป็นเวลานาน ส่งผลให้การประเมินความรุนแรงไม่สอดคล้องกัน
  3. ภาวะหมดไฟและการลาออก: ลักษณะงานที่มีความเครียดสูงแต่ผลตอบแทนต่ำ ทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จำนวนมากลาออกจากอาชีพ ซึ่งยิ่งทำให้ปัญหาการขาดแคลนบุคลากรที่มีความสามารถในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ทวีความรุนแรงขึ้น
  4. การตอบสนองล่าช้า: การแจ้งเตือนที่สำคัญมักค้างอยู่ในคิวเป็นเวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวัน เนื่องจากทีมงานมีกำลังคนไม่เพียงพอที่จะประมวลผลได้อย่างรวดเร็ว
ความเหนื่อยล้าของนักวิเคราะห์ไม่ใช่ปัญหาด้านบุคลากร แต่เป็นปัญหาเชิงโครงสร้างที่ต้องการวิธีแก้ไขเชิงโครงสร้าง และวิธีแก้ไขนั้นเกี่ยวข้องกับการใช้ระบบคัดกรองอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากขึ้นเรื่อยๆ

ทำความเข้าใจอย่างละเอียดว่า AI คัดกรองการแจ้งเตือนอย่างไรทีละขั้นตอน

การทำความเข้าใจว่า AI คัดกรองการแจ้งเตือนอย่างไร จำเป็นต้องมองข้ามภาษาทางการตลาดและพิจารณาถึงกระบวนการทำงานจริงที่เปลี่ยนการแจ้งเตือนดิบๆ ให้กลายเป็นการตัดสินใจที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ โดยทั่วไปแล้วกระบวนการนี้จะดำเนินไปตามลำดับขั้นตอนที่กำหนดไว้

ขั้นตอนที่ 1: การรับและปรับข้อมูลการแจ้งเตือนให้เป็นมาตรฐาน

แพลตฟอร์ม AI คัดกรองข้อมูลจะรับการแจ้งเตือนจากหลายแหล่ง รวมถึง SIEMระบบจะส่งข้อมูลการแจ้งเตือนไปยังอุปกรณ์ต่างๆ เช่น เครื่องมือ EDR, ไฟร์วอลล์, แพลตฟอร์มความปลอดภัยบนคลาวด์ และผู้ให้บริการยืนยันตัวตน การแจ้งเตือนเหล่านี้มาในรูปแบบที่แตกต่างกัน ดังนั้นระบบจึงทำการแปลงให้เป็นรูปแบบที่สอดคล้องกันเพื่อให้สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้

ขั้นตอนที่ 2: การเสริมบริบท

เมื่อปรับให้เป็นมาตรฐานแล้ว การแจ้งเตือนแต่ละรายการจะได้รับการเสริมด้วยข้อมูลบริบท ซึ่งรวมถึงระดับความสำคัญของสินทรัพย์ที่ได้รับผลกระทบ พฤติกรรมพื้นฐานของผู้ใช้ ผลการสแกนช่องโหว่ล่าสุด การจับคู่ข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคาม และการแจ้งเตือนที่เกี่ยวข้องใดๆ ที่เกิดขึ้นภายในช่วงเวลาที่กำหนด ขั้นตอนนี้จะเปลี่ยนจุดข้อมูลเดียวให้กลายเป็นภาพรวมเหตุการณ์ที่สมบูรณ์

ขั้นตอนที่ 3: การสกัดคุณลักษณะและการให้คะแนน

แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจะดึงคุณลักษณะจากข้อมูลการแจ้งเตือนที่ได้รับการปรับปรุงแล้ว เช่น คะแนนความเบี่ยงเบนของความผิดปกติ ระดับความเชื่อมั่นของตัวบ่งชี้การบุกรุก (IOC) การจำแนกประเภทเทคนิคการโจมตีที่เชื่อมโยงกับ MITRE ATT&CK และความถี่ในอดีตของการแจ้งเตือนที่คล้ายกัน คุณลักษณะเหล่านี้จะถูกป้อนเข้าสู่ขั้นตอนวิธีให้คะแนนเพื่อกำหนดระดับความสำคัญ

ขั้นตอนที่ 4: ผลการตัดสินและการกำหนดเส้นทาง

ระบบ AI จะออกคำตัดสินโดยพิจารณาจากคะแนนที่คำนวณได้และนโยบายขององค์กร:
  • ปิดอัตโนมัติ: การแจ้งเตือนที่ระบุว่าไม่เป็นอันตรายหรือซ้ำซ้อนจะถูกปิดพร้อมคำอธิบายเหตุผล
  • ยกระดับไปสู่ระดับ 1: การแจ้งเตือนที่ต้องอาศัยการตรวจสอบความถูกต้องขั้นพื้นฐานจากมนุษย์ จะถูกส่งต่อไปยังนักวิเคราะห์ระดับจูเนียร์ พร้อมสรุปผลการสอบสวนที่สร้างไว้ล่วงหน้า
  • ยกระดับไปสู่ระดับ 2/3: การแจ้งเตือนที่มีความรุนแรงสูงและมีตัวบ่งชี้ภัยคุกคามที่ชัดเจนจะถูกส่งตรงไปยังนักวิเคราะห์อาวุโสหรือทีมรับมือเหตุการณ์
  • เปิดใช้งานการตอบกลับอัตโนมัติ: ในบางการตั้งค่า ภัยคุกคามที่ได้รับการยืนยันจะเริ่มดำเนินการตามมาตรการควบคุมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น การแยกอุปกรณ์ปลายทาง หรือการปิดใช้งานบัญชีที่ถูกบุกรุก

ขั้นตอนที่ 5: วงจรป้อนกลับ

การดำเนินการของนักวิเคราะห์ต่อการแจ้งเตือนที่ผ่านการคัดกรองแล้วจะส่งผลย้อนกลับไปยังแบบจำลอง หากนักวิเคราะห์เปิดการแจ้งเตือนที่ปิดโดยอัตโนมัติอีกครั้ง หรือลดระดับการแจ้งเตือนที่ถูกยกระดับ ระบบจะปรับพารามิเตอร์การให้คะแนน วงจรป้อนกลับอย่างต่อเนื่องนี้เองที่ทำให้การคัดกรองด้วย AI ที่มีประสิทธิภาพแตกต่างจากการทำงานอัตโนมัติแบบคงที่ตามกฎเกณฑ์

การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัว: AI กับการคัดกรองด้วยตนเอง

การถกเถียงเรื่อง AI กับการคัดกรองด้วยมือมักทำให้ข้อดีข้อเสียดูง่ายเกินไป ทั้งสองวิธีต่างมีจุดแข็ง และวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดก็เช่นกัน SOCใช้ร่วมกัน แต่ช่องว่างด้านประสิทธิภาพในหลายด้านที่สำคัญนั้นมีนัยสำคัญ

ตารางเปรียบเทียบ

Dimension

การคัดกรองด้วยตนเอง

การคัดกรองผู้ป่วยโดยใช้ AI

ความเร็วต่อการแจ้งเตือน

15 - 30 นาที

วินาที ถึง น้อยกว่า 1 นาที

ความมั่นคง

แตกต่างกันไปตามทักษะของนักวิเคราะห์และระดับความเหนื่อยล้า

ใช้หลักเกณฑ์การให้คะแนนที่เป็นมาตรฐานเดียวกันกับทุกการแจ้งเตือน

scalability

เชิงเส้นตามจำนวนหัว

ปรับขนาดได้ตามทรัพยากรการประมวลผล

การรวบรวมบริบท

การค้นหาข้อมูลด้วยตนเองจากเครื่องมือหลายๆ ตัว

การเสริมข้อมูลอัตโนมัติจากแหล่งข้อมูลแบบบูรณาการ

การจัดการผลบวกเท็จ

นักวิเคราะห์ต้องตรวจสอบแต่ละกรณีแยกกัน

รูปแบบที่ตรวจจับและระงับโดยอัตโนมัติ

ความสามารถในการปรับตัวต่อภัยคุกคามใหม่ๆ

แข็งแกร่ง (ด้านสัญชาตญาณและความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์)

กำลังพัฒนา แต่ขึ้นอยู่กับข้อมูลการฝึกฝน

ต้นทุนตามขนาด

สูง (เงินเดือน การฝึกอบรม อัตราการลาออก)

ต้นทุนส่วนเพิ่มต่อการแจ้งเตือนที่ต่ำลง

ในกรณีที่การคัดกรองด้วยตนเองยังคงได้ผลดีที่สุด

นักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์มีความเชี่ยวชาญในการตรวจสอบเทคนิคการโจมตีใหม่ๆ ที่อยู่นอกเหนือรูปแบบที่รู้จัก การตีความบริบททางธุรกิจที่ยังไม่ได้ถูกกำหนดไว้ในระบบ AI และการตัดสินใจอย่างรอบคอบในเหตุการณ์ที่ไม่ชัดเจน ซึ่งการยอมรับความเสี่ยงขององค์กรมีความสำคัญมากกว่าความน่าจะเป็นทางสถิติ

ในสถานการณ์ที่ AI Triage มีบทบาทสำคัญ

AI มีประสิทธิภาพเหนือกว่ากระบวนการทำงานด้วยมืออย่างสม่ำเสมอ ทั้งในด้านปริมาณงาน ความเร็ว และความสม่ำเสมอ AI ช่วยลดความผันแปรที่เกิดจากการเปลี่ยนกะ ช่องว่างด้านทักษะ และความเหนื่อยล้า สำหรับการแจ้งเตือน 80-90% ที่มีรูปแบบที่สามารถจดจำได้ การคัดกรองโดย AI นั้นเร็วกว่า ถูกกว่า และแม่นยำกว่าการตรวจสอบโดยมนุษย์ ข้อสรุปที่สำคัญคือ การเลือกใช้ AI หรือการคัดกรองด้วยมือไม่ใช่การเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง AI ช่วยจัดการงานปริมาณมากและการจับคู่รูปแบบ ทำให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถมุ่งเน้นไปที่การสืบสวนที่ซับซ้อนซึ่งความเชี่ยวชาญของมนุษย์เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้

ประโยชน์หลัก: ลดจำนวนผลลัพธ์ที่ผิดพลาด (False Positives) อย่างมีนัยสำคัญด้วย AI

การลดจำนวนการแจ้งเตือนผิดพลาด (false positives) ถือเป็นประโยชน์ที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของการนำ AI มาใช้ในการคัดกรองการแจ้งเตือน การแจ้งเตือนผิดพลาดเหล่านี้ทำให้เสียเวลาของนักวิเคราะห์ ลดความเชื่อมั่นในระบบตรวจจับ และ... สร้างเสียงรบกวนที่ก่อให้เกิดความเหนื่อยล้าปัญญาประดิษฐ์ (AI) แก้ปัญหาดังกล่าวผ่านกลไกหลายประการ

เหตุใดผลลัพธ์ที่เป็นบวกเท็จจึงยังคงมีอยู่ในระบบแบบดั้งเดิม

เครื่องมือตรวจจับส่วนใหญ่ใช้กฎและลายเซ็นแบบคงที่ซึ่งขาดความตระหนักรู้ต่อสภาพแวดล้อม กฎที่ออกแบบมาเพื่อตรวจจับการพยายามล็อกอินแบบเดาพาสเวิร์ดจะทำงานไม่ว่า IP ต้นทางจะเป็นของเครื่องสแกนช่องโหว่อัตโนมัติที่ทำงานทุกวันอังคารเวลาตี 2 หรือไม่ก็ตาม หากไม่มีบริบท การแจ้งเตือนจะดูเหมือนการโจมตีจริงทุกประการ

AI ช่วยลดผลลัพธ์ที่ผิดพลาดได้อย่างไร

  • การกำหนดค่าพื้นฐานด้านพฤติกรรม: โมเดล AI เรียนรู้ว่า "ปกติ" สำหรับผู้ใช้ อุปกรณ์ และแอปพลิเคชันแต่ละอย่างเป็นอย่างไร การเบี่ยงเบนจากค่าพื้นฐานจะถูกให้คะแนนเทียบกับรูปแบบที่เรียนรู้ ไม่ใช่เทียบกับเกณฑ์ทั่วไป
  • ความสัมพันธ์ของสัญญาณไขว้: แทนที่จะประเมินการแจ้งเตือนทีละรายการ AI จะเชื่อมโยงสัญญาณที่เกี่ยวข้องจากเครื่องมือและช่วงเวลาต่างๆ การเข้าสู่ระบบล้มเหลวเพียงครั้งเดียวถือเป็นสัญญาณรบกวน แต่การเข้าสู่ระบบล้มเหลวตามด้วยการเข้าสู่ระบบสำเร็จจากพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ใหม่ ตามด้วยการยกระดับสิทธิ์ ถือเป็นรูปแบบที่ควรตรวจสอบ
  • การจับคู่รูปแบบทางประวัติศาสตร์: AI จะติดตามว่าการแจ้งเตือนประเภทใดได้รับการยืนยันว่าเป็นผลบวกจริงและผลบวกเท็จในอดีต และปรับคะแนนตามนั้น
  • การปรับแต่งอัตโนมัติ: แทนที่จะต้องปรับแต่งกฎด้วยตนเอง ระบบ AI สามารถแนะนำหรือดำเนินการตามกฎการระงับโดยอัตโนมัติสำหรับแหล่งที่มาของผลลัพธ์ที่เป็นบวกเท็จเรื้อรังได้

ผลกระทบที่วัดได้

องค์กรที่ใช้แพลตฟอร์มคัดกรองภัยคุกคามด้วย AI มักรายงานว่าสามารถลดปริมาณการแจ้งเตือนผิดพลาดที่ส่งไปยังนักวิเคราะห์ได้ 60-90% ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อการประหยัดเวลาทำงานของนักวิเคราะห์ เวลาเฉลี่ยในการตอบสนองต่อภัยคุกคามที่แท้จริง (MTTR) ที่เร็วขึ้น และขวัญกำลังใจที่ดีขึ้นทั่วทั้งองค์กร SOC ทีมงาน การลดผลลัพธ์ที่ผิดพลาดไม่ใช่แค่การเพิ่มประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับปฏิบัติการรักษาความปลอดภัยโดยรวมอีกด้วย

บทวิจารณ์เกี่ยวกับ AI ชั้นนำ SOC เครื่องมือสำหรับปี 2026

ตลาดสำหรับเอไอ SOC เครื่องมือต่างๆ ได้พัฒนาขึ้นอย่างมาก โดยมีหลายแพลตฟอร์มที่นำเสนอความสามารถในการคัดกรองการแจ้งเตือนแบบอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพสูง ด้านล่างนี้คือการรีวิวโซลูชันที่โดดเด่น โดยประเมินจากวิธีการคัดกรองการแจ้งเตือน ความครอบคลุมของการบูรณาการ และผลกระทบในทางปฏิบัติ SOC เวิร์กโฟลว์

สเตลลาร์ไซเบอร์

Stellar Cyber ​​ได้สร้างแพลตฟอร์มของตนโดยเน้นการคัดกรองการแจ้งเตือนแบบอัตโนมัติ โดยวางตำแหน่งตัวเองเป็นโซลูชันที่สร้างขึ้นมาโดยเฉพาะสำหรับ... SOC ทีมต่างๆ กำลังจมอยู่กับปริมาณการแจ้งเตือนจำนวนมาก ระบบ AI ของ Stellar จะประมวลผลการแจ้งเตือนจากทั่วทั้งระบบรักษาความปลอดภัยStellar ทำการเสริมข้อมูลจากหลายแหล่ง และให้ผลลัพธ์พร้อมเหตุผลโดยละเอียดที่นักวิเคราะห์สามารถตรวจสอบได้ จุดเด่นของ Stellar คือการเน้นความสามารถในการอธิบาย: ทุกการตัดสินใจในการคัดกรองประกอบด้วยลำดับตรรกะที่โปร่งใส ทำให้ง่ายขึ้นสำหรับนักวิเคราะห์ในการเชื่อถือและตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์จาก AI นอกจากนี้ Stellar ยังให้ความสำคัญกับการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อเสนอแนะของนักวิเคราะห์ ซึ่งช่วยให้แพลตฟอร์มปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมและลักษณะภัยคุกคามเฉพาะของแต่ละองค์กรได้

การปฏิบัติการด้านความปลอดภัยของ Google Chronicle (ด้วย Gemini AI)

แพลตฟอร์ม Chronicle ของ Google ผสานรวม AI Gemini เพื่อช่วยในการสรุปการแจ้งเตือน คำแนะนำในการตรวจสอบ และการจัดลำดับความสำคัญในการคัดกรอง จุดเด่นของมันอยู่ที่โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งช่วยให้สามารถค้นหาข้อมูลด้านความปลอดภัยจำนวนมหาศาลได้ในเวลาไม่ถึงวินาที Chronicle มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษสำหรับองค์กรที่ลงทุนในระบบนิเวศ Google Cloud อยู่แล้ว

Microsoft Sentinel พร้อม Copilot เพื่อความปลอดภัย

Microsoft Sentinel ผสานรวมเทคโนโลยีคลาวด์เนทีฟเข้าด้วยกัน SIEM ด้วย Copilot for Security ซึ่งใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อช่วยให้นักวิเคราะห์ตีความการแจ้งเตือน สร้างสรุปการตรวจสอบ และแนะนำการดำเนินการตอบสนอง การผสานรวมอย่างแน่นแฟ้นกับ Microsoft Defender, Entra ID และระบบนิเวศ Microsoft 365 ที่กว้างขวางยิ่งขึ้น ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสภาพแวดล้อมที่เน้นผลิตภัณฑ์ของ Microsoft

Palo Alto Networks Cortex AgentiX

Cortex AgentiX สร้างขึ้นโดยมีทีมงานผู้เชี่ยวชาญเป็นแกนหลัก รวมถึงตัวแทนตรวจสอบกรณีที่สร้างบริบทให้กับแต่ละการแจ้งเตือนและเร่งการตัดสินใจในการคัดกรอง ทีมสามารถปรับระดับความเป็นอิสระขึ้นหรือลงได้ตามกรณีการใช้งาน ตั้งแต่การยืนยันโดยนักวิเคราะห์ไปจนถึงการตอบสนองแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบตั้งแต่ต้นจนจบ พร้อมบันทึกการตรวจสอบอย่างละเอียดในทุกการกระทำของตัวแทน เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการระบบอัตโนมัติที่มีการกำกับดูแลในชุดเครื่องมือที่หลากหลาย

ทอร์ค ไฮเปอร์ออโต้เมชั่น

Torq มุ่งเน้นไปที่ ระบบรักษาความปลอดภัยอัตโนมัติขั้นสูงโดยใช้ AI เพื่อจัดการเวิร์กโฟลว์การคัดกรองและการตอบสนองที่ซับซ้อนผ่านการผสานรวมหลายร้อยรายการ เครื่องมือสร้างเวิร์กโฟลว์แบบไม่ต้องเขียนโค้ดช่วยให้ SOC ทีมต่างๆ สามารถปรับแต่งตรรกะการคัดกรองเบื้องต้นได้โดยไม่ต้องพึ่งพาฝ่ายวิศวกรรม ทำให้ทีมที่มีทรัพยากรด้านการพัฒนาจำกัดสามารถเข้าถึงได้

สรุปการเปรียบเทียบ

แพลตฟอร์ม

ความแข็งแกร่งเบื้องต้น

ฟิตที่สุด

เป็นตัวเอก

การคัดกรองเบื้องต้นแบบอัตโนมัติด้วย AI ที่อธิบายได้

SOC ทีมที่กำลังมองหาระบบอัตโนมัติสำหรับการคัดกรองการแจ้งเตือนโดยเฉพาะ

กูเกิล โครนิเคิล

การค้นหาข้อมูลขนาดใหญ่และปัญญาประดิษฐ์ Gemini

องค์กรที่ใช้ Google Cloud เป็นหลัก

ไมโครซอฟต์ เซนติเนล

การบูรณาการระบบนิเวศ Microsoft อย่างล้ำลึก

องค์กรที่เน้น Microsoft เป็นศูนย์กลาง

คอร์เท็กซ์ เอเจนติเอ็กซ์

ตัวแทน AI เฉพาะทางทั่วทั้ง SOC กอง

องค์กรต่างๆ นำ AI เชิงตัวแทนมาใช้ใน SecOps

ทอร์ค

เวิร์กโฟลว์ไฮเปอร์ออโตเมชั่นแบบไม่ต้องเขียนโค้ด

ทีมที่ให้ความสำคัญกับการปรับแต่งเวิร์กโฟลว์

คุณสมบัติสำคัญที่ควรพิจารณาในการเลือกใช้เครื่องมือคัดกรองผู้ป่วยด้วย AI

เครื่องมือคัดกรองด้วย AI ไม่ได้มีคุณภาพเท่ากันทั้งหมด เมื่อประเมินแพลตฟอร์ม ผู้บริหารด้านความปลอดภัยควรให้ความสำคัญกับคุณสมบัติที่ส่งผลโดยตรงต่อความแม่นยำในการคัดกรอง ความน่าเชื่อถือของนักวิเคราะห์ และการบูรณาการในการปฏิบัติงาน

1. ความสามารถในการอธิบายและความโปร่งใส

ระบบ AI ที่ให้คำตัดสินโดยไม่แสดงเหตุผลนั้นเปรียบเสมือนกล่องดำที่นักวิเคราะห์จะไม่ไว้วางใจ เครื่องมือคัดกรองการแจ้งเตือนที่ดีที่สุดจะให้คำอธิบายที่ชัดเจนสำหรับทุกการตัดสินใจ รวมถึงแหล่งข้อมูลที่ใช้ในการตรวจสอบ คุณลักษณะที่ส่งผลต่อคะแนน และเหตุผลที่การแจ้งเตือนถูกจัดประเภทเช่นนั้น ความสามารถในการอธิบายนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านการตรวจสอบ และการสร้างความเชื่อมั่นให้กับนักวิเคราะห์ในระบบ

2. การบูรณาการจากหลายแหล่งข้อมูล

การคัดกรองเบื้องต้นที่มีประสิทธิภาพจำเป็นต้องใช้ข้อมูลจากทุกส่วนของระบบรักษาความปลอดภัย มองหาเครื่องมือที่สามารถผสานรวมเข้ากับระบบของคุณได้อย่างราบรื่น SIEMรวมถึง EDR, ผู้ให้บริการยืนยันตัวตน, การจัดการสถานะความปลอดภัยบนคลาวด์ (CSPM), เครื่องสแกนช่องโหว่ และแหล่งข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคาม ยิ่งขอบเขตการบูรณาการกว้างขึ้นเท่าใด บริบทที่มีอยู่สำหรับการตัดสินใจคัดกรองก็จะยิ่งสมบูรณ์มากขึ้นเท่านั้น

3. การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและวงจรป้อนกลับ

  • การนำข้อเสนอแนะจากนักวิเคราะห์มาปรับใช้: แพลตฟอร์มควรเรียนรู้จากข้อแก้ไขของนักวิเคราะห์ การจัดประเภทใหม่ และการปิดคดี
  • การปรับแต่งเฉพาะสภาพแวดล้อม: โมเดลควรปรับให้เข้ากับรูปแบบการจราจรที่เป็นเอกลักษณ์ พฤติกรรมผู้ใช้ และโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรของคุณ
  • การตรวจจับการดริฟท์: ระบบควรแจ้งเตือนเมื่อความแม่นยำของตนเองลดลง เพื่อกระตุ้นให้ทำการฝึกอบรมใหม่หรือปรับเทียบใหม่

4. การเสริมข้อมูลอัตโนมัติ

การเพิ่มข้อมูลด้วยตนเองเป็นหนึ่งในขั้นตอนที่ใช้เวลานานที่สุดของการคัดกรองภัยคุกคาม เครื่องมือ AI ควรดึงข้อมูลบริบทที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติ รวมถึงความสำคัญของสินทรัพย์ บทบาทของผู้ใช้ การเปลี่ยนแปลงล่าสุด ข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ และการจับคู่ข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคาม และนำเสนอข้อมูลเหล่านั้นควบคู่ไปกับการแจ้งเตือนในรูปแบบที่มีโครงสร้าง

5. ตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่วัดได้

  • อัตราผลบวกเท็จ: เปอร์เซ็นต์ของระบบแจ้งเตือนที่คัดกรองโดย AI นั้นเป็นผลลัพธ์ที่ผิดพลาด (false positives) กี่เปอร์เซ็นต์?
  • ความแม่นยำในการปิดอัตโนมัติ: นักวิเคราะห์เปิดการแจ้งเตือนที่ปิดอัตโนมัติขึ้นมาใหม่บ่อยแค่ไหน?
  • เวลาเฉลี่ยในการคัดกรองผู้ป่วย (MTTT): ระบบประมวลผลการแจ้งเตือนแต่ละครั้งได้เร็วแค่ไหน?
  • นักวิเคราะห์ประหยัดเวลาได้มาก: แพลตฟอร์มนี้ส่งคืนข้อมูลให้ผู้ใช้กี่ชั่วโมงต่อสัปดาห์ SOC ทีม?
ตัวชี้วัดเหล่านี้ควรสามารถเข้าถึงได้ผ่านแดชบอร์ดในตัว เพื่อให้ SOC ผู้บริหารสามารถประเมินผลกระทบของแพลตฟอร์มและหาเหตุผลสนับสนุนการลงทุนอย่างต่อเนื่องได้

วิธีเลือกแพลตฟอร์มที่เหมาะสมสำหรับทีมรักษาความปลอดภัยของคุณ

การเลือกใช้แพลตฟอร์ม AI สำหรับการคัดกรองผู้ป่วยฉุกเฉินเป็นการตัดสินใจที่มีผลกระทบต่อการดำเนินงานในแต่ละวัน SOC การดำเนินงาน ความพึงพอใจของนักวิเคราะห์ และสถานะความปลอดภัยโดยรวม การเลือกที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับขนาดของทีม เครื่องมือที่มีอยู่ และความพร้อมในการดำเนินงานของคุณ

ประเมินปัญหาที่คุณกำลังเผชิญอยู่

เริ่มต้นด้วยการประเมินปัญหาในเชิงปริมาณ ระบบของคุณมีการแจ้งเตือนกี่ครั้ง SOC ได้รับข้อมูลรายวันเท่าไหร่? เปอร์เซ็นต์ของผลลัพธ์ที่ผิดพลาด (false positives) เท่าไหร่? การคัดกรองด้วยตนเองใช้เวลานานแค่ไหน? อัตราการลาออกของนักวิเคราะห์ของคุณอยู่ที่เท่าไร? ตัวเลขเหล่านี้จะสร้างเกณฑ์พื้นฐานที่คุณสามารถใช้วัดผลกระทบของเครื่องมือ AI ใดๆ ก็ได้

ประเมินความเข้ากันได้ของการบูรณาการ

เครื่องมือคัดกรอง AI ที่ทรงพลังที่สุดก็ไร้ประโยชน์หากไม่สามารถเชื่อมต่อกับโครงสร้างพื้นฐานด้านความปลอดภัยที่มีอยู่ของคุณได้ ควรทำแผนผังโครงสร้างปัจจุบันของคุณ รวมถึง... SIEMรวมถึง EDR, ไฟร์วอลล์, ระบบระบุตัวตน และแพลตฟอร์มคลาวด์ และตรวจสอบว่าเครื่องมือที่เสนอรองรับการผสานรวมแบบเนทีฟกับผลิตภัณฑ์เหล่านั้น การเชื่อมต่อผ่าน API ก็เป็นที่ยอมรับได้ แต่การผสานรวมที่สร้างไว้ล่วงหน้าจะช่วยลดความยุ่งยากในการใช้งาน

ทดสอบระบบด้วยข้อมูลจริง

  1. ป้อนข้อมูลการแจ้งเตือนจริงของคุณลงในเครื่องมือนี้ ในช่วง 30-90 วันที่ผ่านมา
  2. เปรียบเทียบการตัดสินใจคัดกรองผู้ป่วย ขัดกับคำตัดสินในอดีตของนักวิเคราะห์ของคุณ
  3. วัดความแม่นยำ ความเร็ว และการลดผลลัพธ์ที่ผิดพลาด เทียบกับค่าพื้นฐานที่คุณบันทึกไว้
  4. รวบรวมความคิดเห็นจากนักวิเคราะห์ โดยพิจารณาจากความสามารถในการใช้งาน ความสามารถในการอธิบาย และความน่าเชื่อถือของเครื่องมือ

พิจารณาต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ

รูปแบบการคิดราคาแตกต่างกันไปในแต่ละแพลตฟอร์ม บางแพลตฟอร์มคิดค่าบริการตามปริมาณการแจ้งเตือน บางแพลตฟอร์มคิดค่าบริการตามจำนวนผู้ใช้งาน และบางแพลตฟอร์มคิดค่าบริการตามอัตราการนำเข้าข้อมูล คำนวณต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของตลอดระยะเวลาสามปี ซึ่งรวมถึงค่าลิขสิทธิ์ วิศวกรรมการบูรณาการ การฝึกอบรม และการปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง เปรียบเทียบกับต้นทุนของชั่วโมงการทำงานของนักวิเคราะห์ที่คาดว่าจะประหยัดได้จากเครื่องมือนี้

ให้ความสำคัญกับการตอบสนองของผู้ขาย

เครื่องมือคัดกรอง AI จำเป็นต้องมีการทำงานร่วมกับผู้จำหน่ายอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงหกเดือนแรกของการใช้งาน ประเมินรูปแบบการสนับสนุนของผู้จำหน่าย ทรัพยากรด้านความสำเร็จของลูกค้า และความเต็มใจที่จะปรับแต่งแพลตฟอร์มให้เข้ากับสภาพแวดล้อมของคุณ ตัวอย่างเช่น Stellar เป็นที่รู้จักในด้านกระบวนการเริ่มต้นใช้งานแบบลงมือปฏิบัติจริงและความร่วมมืออย่างใกล้ชิดกับลูกค้า SOC ทีมงานในช่วงเริ่มต้นการใช้งานจะช่วยเร่งเวลาในการสร้างมูลค่าเพิ่ม

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ AI ในการคัดกรองการแจ้งเตือน

ถาม: ระบบคัดกรองด้วย AI สามารถจัดการกับการแจ้งเตือนประเภทใดได้บ้าง?
แพลตฟอร์ม AI สำหรับการคัดกรองเบื้องต้นสามารถประมวลผลการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยที่มีโครงสร้างได้แทบทุกรูปแบบ รวมถึงการแจ้งเตือนจากแหล่งต่างๆ SIEMเครื่องมือ EDR, ระบบตรวจจับเครือข่าย, แพลตฟอร์มความปลอดภัยบนคลาวด์, เกตเวย์ความปลอดภัยอีเมล และผู้ให้บริการยืนยันตัวตน ข้อกำหนดสำคัญคือ ข้อมูลการแจ้งเตือนสามารถนำเข้าและปรับให้เป็นรูปแบบที่โมเดล AI สามารถประเมินได้
ไม่เลย AI ทำหน้าที่จัดการงานคัดแยกข้อมูลปริมาณมากและซ้ำซาก ซึ่งเป็นงานที่ใช้เวลาส่วนใหญ่ของนักวิเคราะห์ นักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์ยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการตรวจสอบเหตุการณ์ที่ซับซ้อน ตีความผลการค้นพบที่ไม่ชัดเจน และตัดสินใจโดยพิจารณาจากความเสี่ยงซึ่งต้องอาศัยบริบทขององค์กร เป้าหมายของการคัดกรองด้วย AI คือการลดความเหนื่อยล้าของนักวิเคราะห์และช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ต้องการความเชี่ยวชาญของมนุษย์
ระยะเวลาในการปรับใช้จะแตกต่างกันไปตามแพลตฟอร์มและความซับซ้อนของสภาพแวดล้อม องค์กรส่วนใหญ่สามารถเริ่มการบูรณาการได้ภายในสองถึงสี่สัปดาห์ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้วโมเดล AI ต้องใช้เวลาสี่ถึงแปดสัปดาห์ในการเรียนรู้จากข้อมูลของสภาพแวดล้อมก่อนที่จะมีความแม่นยำสูงสุด การพัฒนาจนถึงระดับที่สมบูรณ์ ซึ่งระบบสามารถจัดการการคัดกรองส่วนใหญ่ได้ด้วยตนเอง มักใช้เวลาสามถึงหกเดือน
เครื่องมือคัดกรอง AI ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อตรวจจับช่องโหว่ Zero-day ด้วยตัวเอง อย่างไรก็ตาม เครื่องมือเหล่านี้สามารถชี้ให้เห็นรูปแบบพฤติกรรมที่ผิดปกติซึ่งเกี่ยวข้องกับการโจมตีรูปแบบใหม่ เช่น การเรียกใช้กระบวนการที่ไม่คาดคิด การเชื่อมต่อเครือข่ายที่ผิดปกติ หรือลำดับการยกระดับสิทธิ์ที่เบี่ยงเบนไปจากปกติ สัญญาณพฤติกรรมเหล่านี้สามารถบ่งชี้กิจกรรม Zero-day ได้แม้ว่าจะไม่มีลายเซ็นอยู่ก็ตาม
แพลตฟอร์ม SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) จะทำการตอบสนองโดยอัตโนมัติตามแผนการทำงานที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การคัดกรองด้วย AI จะเน้นไปที่การจำแนกและจัดลำดับความสำคัญของการแจ้งเตือนก่อนที่จะดำเนินการตอบสนอง AI สมัยใหม่จำนวนมาก SOC เครื่องมือเหล่านี้ผสานรวมความสามารถในการคัดกรองเบื้องต้น (Triage) และ SOAR เข้าด้วยกัน แต่มีหน้าที่ที่แตกต่างกันในวงจรชีวิตของการแจ้งเตือน การคัดกรองเบื้องต้นจะระบุว่าเกิดอะไรขึ้นและมีความเร่งด่วนมากน้อยเพียงใด ในขณะที่ SOAR จะระบุว่าจะต้องดำเนินการอย่างไรต่อไป
แพลตฟอร์ม AI Triage และ Hyperautomation ช่วยแก้ปัญหาที่แตกต่างกันในขั้นตอนการทำงานด้านความปลอดภัย AI Triage ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการวิเคราะห์และจัดลำดับความสำคัญของการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัย ในขณะที่แพลตฟอร์ม Hyperautomation จะจัดการขั้นตอนการทำงานแบบครบวงจรโดยการเชื่อมโยงการกระทำต่างๆ เข้าด้วยกันผ่านเครื่องมือมากมาย แพลตฟอร์ม Hyperautomation ใช้เวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ เครื่องมือสร้างแบบลากและวาง และการผสานรวมที่สร้างไว้ล่วงหน้าเพื่อทำให้กระบวนการที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอนในระบบรักษาความปลอดภัยเป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น การตอบสนองต่อฟิชชิง การจัดเตรียมผู้ใช้ การเสริมข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคาม และอื่นๆ แพลตฟอร์มเหล่านี้ปฏิบัติตามตรรกะที่กำหนดไว้ตามกฎโดยวิศวกร และจุดแข็งของมันคือความครอบคลุม AI Alert Triage ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อส่วนสำคัญส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานด้านความปลอดภัยโดยเฉพาะ SOC ขั้นตอนการทำงาน: การตัดสินใจว่าการแจ้งเตือนใดสมควรได้รับการตรวจสอบจากมนุษย์ ระบบนี้ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์พฤติกรรมเพื่อตรวจสอบการแจ้งเตือนในลักษณะเดียวกับที่นักวิเคราะห์ระดับ 1 จะทำ นั่นคือ การรวบรวมบริบท การตัดความเป็นไปได้ของการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด และการกำหนดลำดับความสำคัญตามความเสี่ยง จุดแข็งของระบบนี้คือความสามารถในการใช้เหตุผลอย่างลึกซึ้งในปัญหาที่มีปริมาณมาก
ทีมขนาดเล็กมักได้รับประโยชน์มากที่สุด เนื่องจากมีนักวิเคราะห์น้อยกว่า ทุกชั่วโมงที่เสียไปกับผลลัพธ์ที่ผิดพลาดจึงส่งผลกระทบอย่างมาก เครื่องมือ AI สำหรับการคัดกรองการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยช่วยให้ทีมขนาดเล็กสามารถจัดการปริมาณการแจ้งเตือนที่หากไม่มีเครื่องมือนี้จะต้องใช้จำนวนพนักงานที่มากกว่ามาก ทำให้เป็นการลงทุนที่คุ้มค่าสำหรับองค์กรทุกขนาด
เลื่อนไปที่ด้านบน
ลงทะเบียนเพื่อรับจดหมายข่าว