Mở rộng quy mô SOC với AI - Tại sao lại là bây giờ?
Các Trung tâm điều hành an ninh (SOC) đang chịu áp lực chưa từng có. Theo báo cáo AI-SOC Market Landscape 2025 của SACR, một tổ chức trung bình hiện phải đối mặt với khoảng 960 cảnh báo mỗi ngày, trong khi các doanh nghiệp lớn quản lý hơn 3.000 cảnh báo mỗi ngày từ trung bình 28 công cụ khác nhau. Gần 40% số cảnh báo đó không được điều tra, và 61% đội ngũ an ninh thừa nhận đã bỏ qua các cảnh báo mà sau đó chứng minh là rất quan trọng.
Kết luận rõ ràng là: mô hình SOC truyền thống không thể theo kịp.
AI hiện đã chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang thực thi trong SOC. 88% các tổ chức chưa vận hành SOC dựa trên AI có kế hoạch đánh giá hoặc triển khai một hệ thống như vậy trong năm tới.
Nhưng khi ngày càng nhiều nhà cung cấp quảng bá "tự động hóa SOC được hỗ trợ bởi AI", thách thức đối với các nhà lãnh đạo an ninh đã chuyển từ nhận thức sang đánh giá. Câu hỏi chính không còn là liệu AI có thuộc về SOC hay không, mà là làm thế nào để đo lường tác động thực sự của nó và chọn một nền tảng mang lại giá trị mà không gây ra rủi ro đáng kể.
Bài viết này cung cấp một khuôn khổ thực tế để thực hiện điều đó. Nó khám phá các kiến trúc AI-SOC, mô hình triển khai và rủi ro, đồng thời phác thảo các chiến lược áp dụng theo từng giai đoạn và những câu hỏi thiết yếu mà mỗi tổ chức nên đặt ra trước khi chọn một nền tảng.
Chuyển đổi tư duy: Từ SOC truyền thống sang SOC hiện đại
Xây dựng một SOC được tăng cường bởi AI bắt đầu bằng việc thay đổi tư duy, không phải mua sắm công nghệ.
Các SOC truyền thống phụ thuộc vào các quy tắc tĩnh, phân loại cảnh báo thủ công và quy trình làm việc phản ứng. Các nhà phân tích dành hàng giờ để theo dõi các cảnh báo và tinh chỉnh các phát hiện để quản lý nhiễu — một mô hình không thể mở rộng và gây ra tình trạng mệt mỏi do cảnh báo.
Các SOC hiện đại hoạt động khác. Các nhà phân tích chuyển từ thực hiện công việc sang hướng dẫn hệ thống – giám sát kết quả, xác thực các quyết định của AI và thiết lập các chính sách điều chỉnh tự động hóa. Các nhà lãnh đạo cũng phải thích nghi, học cách tin tưởng AI hỗ trợ các nhà phân tích mà không thay thế khả năng phán đoán của họ.
Động lực cho sự thay đổi này rất đơn giản:
- Giảm mệt mỏi do cảnh báo và ngăn chặn các sự cố bị bỏ lỡ
- Đảm bảo mọi cảnh báo đều được điều tra
- Cải thiện năng suất và mở rộng năng lực SOC mà không cần tăng nhân sự
Bước đầu tiên không phải là chọn một nền tảng. Đó là phát triển chính mô hình SOC – và xác định tại sao sự thay đổi là cần thiết.
Các mô hình kiến trúc AI-SOC và khung phân phối
Báo cáo AI-SOC Market Landscape 2025 của SACR định nghĩa thị trường mới nổi dựa trên bốn khía cạnh chính – nền tảng tự động hóa cái gì, cách thức nó được bàn giao, cách thức nó tích hợp và nơi nó chạy.
1. Miền chức năng - Những gì nó tự động hóa
Khía cạnh đầu tiên mô tả phần nào của vòng đời SOC mà nền tảng nhắm đến và mức độ tự động hóa của nó.
Automation / Orchestration (SOAR+) & Agentic SOC
Các hệ thống này hoạt động như hệ thần kinh trung ương của SOC, phối hợp các hành động trên các công cụ SIEM, EDR, cloud và ticketing. Chúng kết hợp các quy tắc xác định với AI Agentic có thể suy luận, làm giàu cảnh báo và tự động thực hiện các bước ngăn chặn.
Không giống như các công cụ SOAR truyền thống, chúng vượt ra ngoài các playbook tĩnh — động的に sắp xếp các phản ứng trên nhiều hệ thống. Sức mạnh của chúng nằm ở quy mô và tính nhất quán, khiến chúng rất phù hợp cho các môi trường doanh nghiệp phức tạp hoặc MSSP.
Phân loại cảnh báo Agentic chuyên biệt
Tập trung vào thách thức dai dẳng nhất của SOC: quá tải cảnh báo. Các nền tảng này triển khai các nhà phân tích AI Agentic để phân loại, điều tra và ưu tiên các cảnh báo, lọc bỏ các false positive và chỉ leo thang các mối đe dọa đã được xác thực.
Cách tiếp cận này mang lại giá trị vận hành tức thì bằng cách giảm khối lượng công việc cấp 1 và đảm bảo rằng mọi cảnh báo đều nhận được ít nhất một mức độ điều tra ban đầu. Đối với nhiều đội ngũ, đây là điểm khởi đầu thực tế nhất để áp dụng AI trong SOC, vì nó tích hợp dễ dàng với các công cụ hiện có.
Trợ lý phân tích / Hỗ trợ điều tra
Hoạt động như một trợ lý kỹ thuật số cho các nhà phân tích con người. Nó giúp tạo các truy vấn, tóm tắt bằng chứng và tập hợp ngữ cảnh trong quá trình điều tra, cải thiện tốc độ và độ chính xác trong khi vẫn giữ khả năng phán đoán của con người ở vị trí trung tâm.
Sao chép quy trình làm việc / Tri thức
Ghi lại cách các nhà phân tích có kinh nghiệm điều tra các sự cố và phát lại các quy trình làm việc đó dưới dạng tự động hóa có thể lặp lại. Mô hình này mở rộng kiến thức tổ chức và đảm bảo tính nhất quán giữa các đội ngũ, mặc dù nó yêu cầu thời gian và đầu vào chuyên gia để đào tạo hiệu quả.
2. Mô hình triển khai (Cách thức bàn giao)
Khía cạnh này định nghĩa mức độ kiểm soát mà một tổ chức duy trì đối với cách tự động hóa được xây dựng, điều chỉnh và duy trì. SACR xác định hai mô hình triển khai chính.
Do người dùng định nghĩa / Có thể cấu hình
Các nền tảng này cung cấp tính linh hoạt từ một phần đến toàn bộ. Các đội ngũ an ninh có thể thiết kế và điều chỉnh các agent, logic phát hiện và quy trình làm việc bằng cách sử dụng script hoặc giao diện low-code đến no-code. Kết quả là một môi trường SOC được tùy chỉnh theo quy trình nội bộ – nhưng một môi trường đòi hỏi nhân sự có kỹ năng và bảo trì liên tục.
Mô hình này thường được các doanh nghiệp trưởng thành hoặc các nhà cung cấp dịch vụ quản lý ưa chuộng, những người coi trọng khả năng thích ứng và quyền sở hữu hơn là sự đơn giản.
Đóng gói sẵn / Hộp đen
Được bàn giao dưới dạng các giải pháp sẵn sàng chạy với các agent do nhà cung cấp quản lý và các quy trình làm việc được xây dựng sẵn. Các nền tảng này có thể được triển khai nhanh chóng, mang lại thời gian tạo giá trị nhanh chóng và hưởng lợi từ R&D liên tục của nhà cung cấp. Đánh đổi là khả năng hiển thị hạn chế vào logic quyết định và ít khả năng tùy chỉnh hơn.
Chúng phù hợp nhất cho các đội ngũ ưu tiên sự dễ sử dụng và hiện đại hóa nhanh chóng hơn là kiểm soát chi tiết.
3. Loại kiến trúc (Cách thức tích hợp)
Các nền tảng AI-SOC khác nhau về cách chúng tích hợp vào vòng đời SOC rộng hơn và nơi chúng lấy và xử lý dữ liệu. Báo cáo AI-SOC Market Landscape 2025 của SACR xác định ba mô hình tích hợp chính, với Nền tảng AI-SOC tích hợp nổi lên như cách tiếp cận toàn diện nhất.
Nền tảng AI-SOC tích hợp
Các nền tảng này thu nạp và phân tích trực tiếp các nhật ký an ninh thô, hoạt động như cả một AI-SOC và, trong nhiều trường hợp, là một giải pháp thay thế SIEM. Bằng cách duy trì các kho dữ liệu riêng, chúng cho phép thiết lập đường cơ sở lịch sử, phát hiện bất thường và điều tra hồi cứu, tất cả trong một hệ thống hợp nhất.
Lợi thế chính là khả năng hiển thị đầy đủ và độ sâu phân tích. Các nền tảng tích hợp giảm sự phụ thuộc vào SIEM bên ngoài, hợp nhất việc phân loại và phản hồi trong một mặt phẳng điều khiển duy nhất, và giảm đáng kể chi phí lưu trữ nhật ký và cấp phép.
Mô hình này phù hợp chặt chẽ với xu hướng dịch chuyển của ngành công nghiệp hướng tới các hoạt động hợp nhất – nơi việc phát hiện, điều tra và phản ứng diễn ra trong một quy trình làm việc duy nhất thay vì qua các công cụ được ghép nối.
Mô hình kết nối & lớp phủ (trên SOC/SIEM hiện có)
Nó bổ sung một lớp AI thông minh vào các hệ thống hiện tại thông qua các API. Nền tảng thu nạp các cảnh báo từ các công cụ như SIEM, EDR và các dịch vụ cloud, sau đó làm giàu, phân loại và báo cáo kết quả trở lại cho các nhà phân tích.
Sự hấp dẫn của nó nằm ở tốc độ. Nó mang lại giá trị nhanh chóng và không yêu cầu di chuyển dữ liệu hoặc thay đổi cơ sở hạ tầng. Tuy nhiên, nó phụ thuộc vào chất lượng của các cảnh báo thượng nguồn và cung cấp khả năng phân tích hành vi hạn chế, vì nó thường thiếu quyền truy cập vào telemetry thô.
Mô phỏng quy trình làm việc dựa trên con người & trình duyệt
Cách tiếp cận này tái tạo cách các nhà phân tích làm việc trong các giao diện hiện có, quan sát các hành động của họ và tự động phát lại các cuộc điều tra. Nó giúp mở rộng kiến thức chuyên môn và thúc đẩy tính nhất quán, nhưng yêu cầu thiết lập ban đầu và các quy trình làm việc của nhà phân tích đã được xác thực để hoạt động hiệu quả.
4. Mô hình triển khai (Nơi vận hành)
Cuối cùng, các tùy chọn triển khai xác định nơi AI-SOC hoạt động và cách dữ liệu được quản lý.
- SaaS: Được nhà cung cấp lưu trữ hoàn toàn và truy cập qua internet. Triển khai nhanh nhất và dễ bảo trì nhất.
- BYOC (Bring Your Own Cloud): Nhà cung cấp cung cấp lớp AI, nhưng dữ liệu và cơ sở hạ tầng vẫn nằm trong môi trường cloud của khách hàng. Điều này phổ biến đối với các đội ngũ cân bằng giữa tuân thủ và linh hoạt.
- Air-Gapped On-Prem: Triển khai hoàn toàn biệt lập cho các ngành công nghiệp được quản lý hoặc môi trường bảo mật cao, nơi không cho phép kết nối bên ngoài.
Rủi ro và cân nhắc khi triển khai nền tảng AI-SOC
Các SOC dựa trên AI hứa hẹn hiệu quả và tốc độ, nhưng cũng mang lại các loại rủi ro tiềm ẩn mới. SACR nêu bật một số rủi ro, và các cân nhắc bổ sung xứng đáng được chú ý ngang nhau.
- Thiếu tiêu chuẩn đo lường - Hiện tại không có phương pháp nào được chấp nhận rộng rãi để đo lường độ chính xác, hiệu quả hoặc ROI của AI-SOC. Nếu không có các số liệu tiêu chuẩn hóa, việc so sánh nhà cung cấp thường dựa vào các tuyên bố tiếp thị hơn là kết quả đã được xác thực.
- Ra quyết định mờ ám (Explainability Risk) - Một số hệ thống hoạt động như hộp đen, cung cấp ít khả năng hiển thị về cách các cảnh báo được phân tích hoặc phân loại. Điều này hạn chế tính minh bạch, gây khó khăn cho việc kiểm toán và có thể làm giảm lòng tin của nhà phân tích vào kết quả tự động.
- Tuân thủ và vị trí dữ liệu - Các hệ thống AI được lưu trữ trên cloud có thể gây lo ngại về nơi dữ liệu được xử lý và lưu trữ, đặc biệt trong các lĩnh vực được quản lý. Các đội ngũ nên xác minh sự tuân thủ với các khuôn khổ như GDPR, ISO 27001 và luật vị trí dữ liệu địa phương.
- Khóa nhà cung cấp (Vendor Lock-In) - Các nền tảng tích hợp tập trung lưu trữ dữ liệu hoặc logic phát hiện có thể tạo ra những thách thức di chuyển theo thời gian. Các chính sách xuất dữ liệu rõ ràng và các API mở là điều cần thiết để duy trì tính linh hoạt.
- Thay đổi kỹ năng và quản lý thay đổi - AI-SOC làm thay đổi cách các nhà phân tích làm việc. Các đội ngũ chuyển từ điều tra thủ công sang giám sát tự động hóa, điều này có thể dẫn đến sự không chắc chắn hoặc thiếu hụt kỹ năng nếu không có kế hoạch đào tạo lại. Việc đào tạo ban đầu có cấu trúc và quy trình làm việc được cập nhật là rất quan trọng để thành công.
- Phức tạp trong tích hợp - Các nền tảng không tích hợp sạch sẽ với các hệ thống SIEM, EDR và quản lý case hiện có có thể gây thêm rắc rối thay vì giảm bớt. Đánh giá phạm vi API và khả năng tương tác nên là một phần của quy trình lựa chọn.
- Quá phụ thuộc vào tự động hóa - Coi tự động hóa là bất khả xâm phạm sẽ gây rủi ro. Các hệ thống AI nên bổ sung, không thay thế, khả năng phán đoán của con người, với các cơ chế leo thang và ghi đè rõ ràng để ngăn chặn các điểm mù.
- Trôi mô hình (Model Drift) và tần suất cập nhật - Hiệu suất AI có thể suy giảm theo thời gian nếu các mô hình không được đào tạo lại thường xuyên với thông tin tình báo mối đe dọa và dữ liệu môi trường mới. Cần xác nhận với các nhà cung cấp về việc giám sát liên tục và tần suất đào tạo lại.
- Rủi ro kinh tế - Các mô hình định giá tính phí theo khối lượng dữ liệu hoặc lượng sự kiện nạp vào có thể nhanh chóng làm giảm lợi ích chi phí của tự động hóa. Đánh giá tổng chi phí sở hữu (TCO) trên dữ liệu, người dùng và khối lượng phản hồi là chìa khóa để duy trì bền vững lâu dài.
Giảm thiểu những rủi ro này bắt đầu bằng sự minh bạch – chọn các giải pháp cung cấp khả năng giải thích, tích hợp linh hoạt, quản trị mạnh mẽ và sự cân bằng rõ ràng giữa tự động hóa và kiểm soát của con người.
Những điều cần hỏi nhà cung cấp AI-SOC của bạn
Chọn nền tảng AI-SOC phù hợp đòi hỏi một đánh giá có cấu trúc, dựa trên bằng chứng.
Báo cáo AI-SOC Market Landscape 2025 của SACR cung cấp một nền tảng vững chắc cho việc thẩm định, làm nổi bật những câu hỏi giúp các nhà lãnh đạo an ninh phân biệt khả năng đã được chứng minh với các tuyên bố tiếp thị.
Phát hiện và phân loại cảnh báo
- Tỷ lệ phần trăm cảnh báo được phân loại tự động so với cảnh báo được chuyển cho các nhà phân tích là bao nhiêu?
- Các cảnh báo có độ tin cậy thấp hoặc không rõ ràng được xử lý như thế nào để tránh bỏ lỡ các phát hiện?
- Liệu lý do và kết luận của AI có thể được các nhà phân tích kiểm toán để xác thực hay không?
Những câu hỏi này giúp xác định cách tự động hóa tương tác với sự giám sát của con người và hệ thống duy trì phạm vi phủ sóng đáng tin cậy như thế nào mà không hy sinh độ chính xác.
Quyền sở hữu dữ liệu và quyền riêng tư
- Ai giữ quyền sở hữu dữ liệu và cảnh báo đã được nhập vào trong nền tảng?
- Dữ liệu an ninh được lưu trữ ở đâu, và khách hàng có thể quản lý việc lưu giữ, xóa hoặc xuất dữ liệu hay không?
Làm rõ cách dữ liệu được quản lý, lưu trữ và kiểm soát đảm bảo tuân thủ các quy định quản trị nội bộ và yêu cầu pháp lý bên ngoài.
Khả năng giải thích và kiểm soát của con người
- Các nhà phân tích có thể ghi đè các quyết định của AI hoặc sửa đổi kết quả điều tra hay không?
- Phản hồi của nhà phân tích được tích hợp vào việc đào tạo lại hệ thống hoặc các quyết định trong tương lai như thế nào?
- Những biện pháp bảo vệ nào tồn tại để ngăn chặn các hành động tự động không chính xác hoặc việc leo thang quá mức?
Những câu hỏi này giúp xác nhận mức độ minh bạch, khả năng giải thích và kiểm soát của con người trong vòng lặp ra quyết định của AI.
Tích hợp và phù hợp với Tech-stack
- Nền tảng có tích hợp với các hệ thống SIEM, EDR, identity và ticketing hiện có hay không?
- Nó có thể hoạt động trong quy trình làm việc SOC hiện tại mà không giới thiệu thêm giao diện hoặc sự phân tán công cụ hay không?
Hiểu cách nền tảng phù hợp với stack bảo mật hiện có giúp ngăn ngừa ma sát tích hợp và tránh thay thế một lớp phức tạp bằng một lớp phức tạp khác.
Giá cả và khả năng mở rộng
- Giá cả có dựa trên khối lượng dữ liệu, số lượng cảnh báo hay dung lượng người dùng không?
- Chi phí tăng lên như thế nào khi tổ chức thêm các nguồn nhật ký mới hoặc tăng tốc độ dữ liệu?
- Thời gian dự kiến để đạt được giá trị hoạt động đầy đủ sau khi triển khai là bao lâu?
Cấu trúc chi phí, khả năng mở rộng và thời gian triển khai là chìa khóa để hiểu rõ lợi tức đầu tư ngắn hạn và dài hạn.
Một đánh giá nhà cung cấp hiệu quả cân bằng độ sâu kỹ thuật với tính thực tế trong hoạt động.
Những câu hỏi quan trọng nhất không chỉ là về những gì AI có thể làm, mà còn về cách nó thực hiện, cách nó phù hợp với các quy trình làm việc hiện có, và cách các quyết định của nó có thể được hiểu, xác minh và cải thiện theo thời gian.
Khung áp dụng AI-SOC
SACR phác thảo một cách tiếp cận trực tiếp, theo từng giai đoạn để áp dụng AI-SOC, cân bằng tốc độ với sự tin cậy trong hoạt động.
- Xác định chiến lược AI - Xác định các thách thức cụ thể mà AI nên giải quyết, chẳng hạn như mệt mỏi do cảnh báo, MTTR hoặc hạn chế về nhân sự. Điều chỉnh các mục tiêu với kết quả kinh doanh.
- Chọn các khả năng cốt lõi - Ưu tiên phân loại cảnh báo, điều tra, tự động hóa phản hồi, khả năng giải thích và quản trị dữ liệu.
- Chạy Proof of Concept (POC) - Đánh giá hiệu suất bằng cách sử dụng dữ liệu cảnh báo thực từ môi trường của bạn. Đo lường sự cải thiện về thời gian phát hiện và phản ứng.
- Giai đoạn xây dựng niềm tin (1–2 tháng) - Cho phép AI hoạt động ở chế độ "hỗ trợ", trong khi các nhà phân tích xác thực các quyết định của nó. Thực hiện các vòng lặp phản hồi để tinh chỉnh ngưỡng tin cậy.
- Tự động hóa dần dần - Trước tiên, bật phản ứng tự động cho các sự kiện rủi ro thấp, sau đó mở rộng quy mô khi niềm tin tăng lên.
- Vận hành và lặp lại - Liên tục xem xét các false positive, phản hồi của nhà phân tích và hiệu quả tích hợp. Định kỳ hiệu chỉnh lại các mô hình và chính sách.
Các tổ chức coi AI là một đối tác, không phải là sự thay thế, sẽ đạt được những kết quả bền vững nhất.
Đo lường thành công theo thời gian
Ngắn hạn (0–3 tháng)
- Giảm thời gian phân loại cảnh báo
- Tăng tỷ lệ bao phủ cảnh báo
- Giảm số lượng cảnh báo trên mỗi nhà phân tích
Trung hạn (3–9 tháng)
- Thời gian trung bình để phản hồi (MTTR) ngắn hơn
- Giảm ít nhất 35% false positive và điều tra thủ công
- Giảm tình trạng kiệt sức và nghỉ việc của nhà phân tích
Dài hạn (9 tháng +)
- Hiệu suất tự động hóa ổn định trên các loại sự cố
- Chi phí vận hành SOC có thể dự đoán được
- Cải thiện báo cáo kiểm toán và tuân thủ
Mỗi chỉ số nên liên quan đến một kết quả kinh doanh. Tập trung vào công việc có giá trị cao có thể giảm các cảnh báo bị bỏ lỡ, cải thiện tính nhất quán của phản ứng và tăng năng suất của nhà phân tích.
Kết luận
Các nền tảng AI-SOC đang định hình lại cách các đội ngũ an ninh phát hiện, điều tra và phản ứng với các mối đe dọa ở quy mô lớn.
Nhưng thành công phụ thuộc vào nhiều hơn là công nghệ tiên tiến. Nó đòi hỏi phải hiểu kiến trúc, đánh giá rủi ro và áp dụng tự động hóa theo từng giai đoạn để xây dựng niềm tin và sự minh bạch.
Các đội ngũ cân bằng hiệu quả dựa trên AI với khả năng giải thích và sự giám sát của con người sẽ có vị trí tốt nhất để đạt được các hoạt động an ninh nhanh hơn, linh hoạt hơn.
Để có thêm thông tin chi tiết và đánh giá nhà cung cấp, hãy đọc toàn bộ Báo cáo AI-SOC Market Landscape 2025 của SACR.
Nó cung cấp các tiêu chuẩn chi tiết, so sánh kiến trúc và hướng dẫn áp dụng cho các nhà lãnh đạo an ninh đang đánh giá các giải pháp dựa trên AI.
Giới thiệu về Radiant Security
Radiant Security là nền tảng AI-SOC hợp nhất kết hợp phân loại cảnh báo Agentic, phản ứng tự động và quản lý nhật ký tích hợp, loại bỏ nhu cầu ghép nối các công cụ lại với nhau.
Nền tảng này là AI-SOC duy nhất có thể phân loại 100% cảnh báo, bất kể nguồn gốc, cung cấp phạm vi phủ sóng hoàn chỉnh trên cơ sở hạ tầng IT.
Radiant giống một hệ điều hành SOC hơn là một sản phẩm điểm, và SACR đã công nhận nó là "đề xuất giá trị độc đáo nhất." Nó giúp các đội ngũ an ninh mở rộng năng lực, cải thiện kết quả và kiểm soát chi phí với khả năng hiển thị hoàn chỉnh và sự giám sát của nhà phân tích.
Đặt lịch demo để xem Radiant Security cho phép các hoạt động an ninh nhanh hơn, thông minh hơn và hiệu quả hơn về chi phí như thế nào.
