Nếu bạn làm việc trong lĩnh vực vận hành bảo mật, khái niệm về AI SOC agent có lẽ đã quen thuộc. Những câu chuyện ban đầu hứa hẹn sự tự chủ hoàn toàn. Các nhà cung cấp đã nắm bắt ý tưởng về một "Autonomous SOC" và gợi ý một tương lai nơi các thuật toán thay thế các nhà phân tích.
Tương lai đó vẫn chưa đến. Chúng ta chưa thấy các đợt sa thải hàng loạt hay các trung tâm vận hành bảo mật trống rỗng. Thay vào đó, chúng ta đã chứng kiến sự xuất hiện của một thực tế thực tiễn. Việc triển khai AI trong SOC đã không loại bỏ yếu tố con người, mà thay vào đó đã định nghĩa lại cách họ sử dụng thời gian của mình.
Hiện nay chúng ta hiểu rằng giá trị của AI không phải là thay thế người vận hành, mà là giải quyết bài toán phòng thủ. Độ phức tạp của hạ tầng tăng theo cấp số nhân trong khi số lượng nhân sự tăng tuyến tính. Sự mất cân đối này trước đây đã buộc các nhóm phải chấp nhận rủi ro thống kê và chỉ xử lý một phần cảnh báo thay vì giải quyết tất cả. Agentic AI khắc phục sự mất cân đối này. Nó tách biệt khả năng điều tra khỏi sự sẵn có của con người và thay đổi cơ bản quy trình làm việc hàng ngày của nhóm vận hành bảo mật.
Định nghĩa lại phân loại và điều tra: Ngữ cảnh tự động ở quy mô lớn
Alert triage hiện đang hoạt động như một bộ lọc. Các nhà phân tích SOC xem xét dữ liệu telemetry cơ bản để quyết định xem một cảnh báo có cần điều tra đầy đủ hay không. Việc kiểm soát thủ công này tạo ra một nút thắt cổ chai, nơi các tín hiệu độ tin cậy thấp bị bỏ qua để tiết kiệm băng thông. Bây giờ hãy tưởng tượng nếu một cảnh báo có mức độ nghiêm trọng thấp và bị đẩy xuống hàng đợi ưu tiên lại là một mối đe dọa thực sự. Đây là lúc các cảnh báo bị bỏ lỡ dẫn đến các vụ vi phạm dữ liệu.
Agentic AI thay đổi quá trình triage bằng cách thêm một lớp máy học điều tra mọi cảnh báo, bất kể mức độ nghiêm trọng, với độ chính xác ngang tầm con người trước khi đến tay nhà phân tích. Nó tổng hợp dữ liệu telemetry rời rạc từ EDR, hệ thống danh tính, email, cloud, SaaS và các công cụ mạng thành một ngữ cảnh thống nhất. Hệ thống thực hiện phân tích và tương quan ban đầu, sau đó xác định lại mức độ nghiêm trọng, ngay lập tức đẩy cảnh báo có mức độ nghiêm trọng thấp đó lên đầu. Điều này cho phép nhà phân tích tập trung vào việc phát hiện các tác nhân độc hại ẩn mình trong "tiếng ồn".
Người vận hành không còn phải mất thời gian thu thập IP reputation hay xác minh vị trí người dùng. Vai trò của họ chuyển sang xem xét kết luận do hệ thống cung cấp. Điều này đảm bảo rằng 100% cảnh báo đều được điều tra đầy đủ ngay khi chúng xuất hiện. Zero dwell time cho mọi cảnh báo. Sự đánh đổi bắt buộc là bỏ qua các tín hiệu độ tin cậy thấp sẽ biến mất vì chi phí điều tra thấp hơn đáng kể với AI SOC agents.
Tác động đến Detection Engineering: Hình ảnh hóa "tiếng ồn"
Detection engineering hiệu quả đòi hỏi các vòng lặp phản hồi mà các SOC thủ công khó cung cấp. Các nhà phân tích thường đóng các false positives mà không có tài liệu chi tiết, khiến các kỹ sư Detection Engineering không biết quy tắc nào tạo ra nhiều lãng phí vận hành nhất.
Một kiến trúc dựa trên AI tạo ra một vòng lặp phản hồi có cấu trúc cho detection logic. Vì hệ thống điều tra mọi cảnh báo, nó tổng hợp dữ liệu về các quy tắc liên tục tạo ra false positives. Nó xác định logic phát hiện cụ thể cần điều chỉnh và cung cấp bằng chứng cần thiết để sửa đổi.
Khả năng hiển thị này cho phép các kỹ sư loại bỏ các cảnh báo "ồn ào" một cách chính xác. Họ có thể loại bỏ hoặc điều chỉnh các quy tắc ít giá trị dựa trên dữ liệu thực nghiệm thay vì những lời phàn nàn phiến diện. SOC trở nên gọn gàng hơn theo thời gian khi AI làm nổi bật chính xác nơi phát sinh "tiếng ồn".
Tăng tốc Threat Hunting: Phòng thủ dựa trên giả thuyết
Threat hunting thường bị giới hạn bởi rào cản kỹ thuật của các ngôn ngữ truy vấn. Các nhà phân tích phải dịch một giả thuyết thành cú pháp phức tạp như SPL hoặc KQL. Sự cản trở này làm giảm tần suất các cuộc săn lùng chủ động.
AI loại bỏ rào cản cú pháp này. Nó cho phép tương tác ngôn ngữ tự nhiên với dữ liệu bảo mật. Một nhà phân tích có thể đặt các câu hỏi ngữ nghĩa về môi trường. Một truy vấn như "hiển thị tất cả các nỗ lực lateral movement từ các thiết bị không được quản lý trong 24 giờ qua" sẽ được dịch ngay lập tức thành các truy vấn cơ sở dữ liệu cần thiết.
Khả năng này dân chủ hóa Threat Hunting. Các nhà phân tích cấp cao có thể thực hiện các giả thuyết phức tạp nhanh hơn. Các nhà phân tích cấp dưới có thể tham gia vào các hoạt động săn lùng mà không cần nhiều năm kinh nghiệm về ngôn ngữ truy vấn. Trọng tâm vẫn là lý thuyết điều tra hơn là cơ chế truy xuất dữ liệu.
Lý do các tổ chức lựa chọn Prophet Security
Những gì chúng tôi đã tìm thấy từ các khách hàng của Prophet Security là việc triển khai Agentic AI thành công trong môi trường thực tế phụ thuộc vào một số tiêu chuẩn quan trọng: Depth (Độ sâu), Accuracy (Độ chính xác), Transparency (Tính minh bạch), Adaptability (Khả năng thích ứng) và Workflow Integration (Tích hợp quy trình làm việc). Đây là những trụ cột nền tảng cần thiết để người vận hành tin tưởng vào phán đoán của hệ thống AI và đưa nó vào vận hành. Nếu không vượt trội trong các lĩnh vực này, việc áp dụng AI sẽ gặp thất bại, vì đội ngũ con người sẽ thiếu tin tưởng vào các kết luận của nó.
Depth yêu cầu hệ thống phải tái tạo quy trình tư duy của một nhà phân tích cấp Tier 1-3. Tự động hóa cơ bản chỉ kiểm tra file hash và dừng lại. Agentic AI phải tiến xa hơn. Nó phải xoay vòng qua các nhà cung cấp danh tính, EDR, và nhật ký mạng để xây dựng một bức tranh hoàn chỉnh. Nó phải hiểu được sự tinh tế của logic kinh doanh nội bộ để điều tra với cùng phạm vi và sự nghiêm ngặt như một chuyên gia con người.
Accuracy là thước đo của tính hữu dụng. Hệ thống phải phân biệt đáng tin cậy giữa các tác vụ quản trị lành tính và các mối đe dọa thực sự. Độ tin cậy cao đảm bảo rằng các nhà phân tích có thể tin cậy vào các kết luận của hệ thống mà không cần liên tục xác minh lại. Không có gì đáng ngạc nhiên, độ sâu của cuộc điều tra và độ chính xác đi đôi với nhau. Độ chính xác của Prophet Security luôn trên 98%, bao gồm cả ở những điểm quan trọng nhất: xác định true positives.
Transparency and explainability là thử thách cuối cùng của sự tin tưởng. AI xây dựng niềm tin bằng cách cung cấp sự minh bạch trong các hoạt động của nó, trình bày chi tiết các truy vấn chạy trên các nguồn dữ liệu, dữ liệu cụ thể được truy xuất và các kết luận logic được đưa ra. Prophet Security áp dụng tiêu chuẩn "Glass Box" tài liệu hóa và hiển thị tỉ mỉ mọi truy vấn, điểm dữ liệu và bước logic được sử dụng để xác định xem cảnh báo đó là true positive hay lành tính.
Adaptability đề cập đến khả năng hệ thống AI tiếp thu phản hồi, hướng dẫn và các ngữ cảnh cụ thể khác của tổ chức để cải thiện độ chính xác. Hệ thống AI nên điều chỉnh hiệu quả theo môi trường của bạn và các nhu cầu bảo mật, mức độ chấp nhận rủi ro độc đáo của nó. Prophet Security đã xây dựng một hệ thống Guidance cho phép mô hình human-on-the-loop, nơi các nhà phân tích cung cấp phản hồi và ngữ cảnh tổ chức để tùy chỉnh logic điều tra và phản hồi của AI theo nhu cầu của họ.
Workflow Integration là rất quan trọng. Các công cụ không chỉ phải tích hợp với ngăn xếp công nghệ hiện có của bạn mà còn phải phù hợp liền mạch vào quy trình làm việc vận hành bảo mật hiện tại của bạn. Một giải pháp đòi hỏi phải đại tu hoàn toàn các hệ thống hiện có hoặc xung đột với việc triển khai công cụ bảo mật đã được thiết lập sẽ không thể sử dụng được ngay từ đầu. Prophet Security hiểu được sự cần thiết này, vì nền tảng này được phát triển bởi các cựu nhà phân tích SOC từ các công ty hàng đầu như Mandiant, Red Canary, và Expel. Chúng tôi đã ưu tiên chất lượng tích hợp để đảm bảo trải nghiệm liền mạch và giá trị tức thì cho mọi nhóm bảo mật.
Để tìm hiểu thêm về Prophet Security và xem tại sao các nhóm tin tưởng Prophet AI để phân loại, điều tra và phản hồi tất cả các cảnh báo của họ, hãy yêu cầu một bản demo ngay hôm nay.
