Če trenutno ocenjujete AI-platforme za varnostno-operativne centre (SOC), ste verjetno že naleteli na drzne obljube: hitrejša triaža, pametnejša odprava groženj in manj šuma. A pod površjem ni vsak AI enak. Številne rešitve temeljijo na vnaprej naučenih (pre-trained) modelih, ki so prilagojeni le peščici točno določenih primerov uporabe. In če je to morda delovalo včeraj, današnja realnost zahteva več.
Sodobni varnostno operativni centri (SOC) se spoprijemajo z obsežnim in nenehno spreminjajočim se naborom varnostnih opozoril. Od oblaka do končnih naprav, identitet, OT okolij, notranjih groženj, phishinga, omrežja, DLP-ja in še naprej – seznam narašča iz dneva v dan. CISO-ji in vodje SOC-jev imajo zato popolnoma upravičen dvom: ali ta AI res zna obravnavati vsa moja opozorila, ali je le še ena pravil polna črna skrinjica, ki se pretvarja, da razume?
V tej objavi bomo raziskali razliko med dvema vrstama AI SOC platform – tistimi, ki temeljijo na adaptivni umetni inteligenci, ki se sproti uči in odziva na katero koli opozorilo, ter tistimi, ki temeljijo na vnaprej naučenih modelih, omejenih na vnaprej definiran nabor primerov uporabe.
Razumevanje te razlike ni le akademsko vprašanje – je osnova za gradnjo odpornega varnostnega operativnega centra SOC-a, pripravljenega na prihodnost in hkrati zmožnost pravilnega odločanja za rešitve na trgu, ki se množijo iz dneva v dan.
Kaj je vnaprej naučen (pre-trained) AI model?
Vnaprej naučeni AI modeli v SOC okoljih temeljijo na učenju na zgodovinskih podatkih iz specifičnih varnostnih scenarijev, kot so detekcija phishinga, opozorila o zlonamerni programski opremi na končnih napravah ipd. Inženirji pripravijo obsežne, označene zbirke podatkov in modele prilagodijo tako, da prepoznajo pogoste vzorce in ukrepe odpravljanja za točno te primere. Ko so modeli uvedeni, delujejo kot visoko specializirani pomočniki – ob srečanju z znanim opozorilom ga znajo hitro klasificirati, oceniti verjetnost tveganja in priporočiti naslednje korake – pogosto zelo natančno.
To je še posebej koristno za visokofrekvenčna, ponavljajoča se opozorila, kjer so vedenjski vzorci groženj dobro poznani in stabilni. V teh primerih se lahko čas obravnave bistveno skrajša, hkrati pa se zmanjša število ponavljajočih se nalog in olajša avtomatizacija. Organizacijam z enostavno in predvidljivo grožnjo so takšni modeli lahko zelo koristni, saj hitro prinesejo rezultate brez obsežne prilagoditve.
Toda – ali takšne organizacije danes sploh še obstajajo? Če, potem jih je malo. In zato moramo pogledati naprej.
Omejitve vnaprej naučenih AI modelov
Kljub začetni učinkovitosti imajo vnaprej naučeni modeli resne omejitve, še posebej za organizacije, ki želijo široko in fleksibilno pokritost opozoril. Poslovno gledano je njihova največja pomanjkljivost ta, da znajo obravnavati zgolj tisto, česar so se vnaprej naučili – podobno kot avtomatizacijski sistemi SOAR, ki znajo izvesti samo vnaprej konfigurirane scenarije.
To pomeni, da morajo ponudniki AI SOC orodij za vsak nov primer uporabe razviti, testirati in uvesti poseben model – kar je dolgotrajen in drag proces. SOC ekipe so pri tem prepuščene čakanju. Zaradi take togosti so pogosto prisiljene ročno obravnavati vse, kar ni zajeto v obstoječih pred naučenih modelih.
V okoljih, kjer se varnostni signali hitro spreminjajo, tak pristop preprosto ne zadošča. Pre-trenirani modeli hitro zastarajo, postanejo neprilagodljivi in povzročajo več težav, kot jih rešujejo: slabša kakovost triaže, povečana delovna obremenitev analitikov in nenadzorovana rast slepih točk.
Kaj je adaptivni AI model?
V kontekstu varnostne triaže adaptivni AI pomeni bistveno drugačen pristop kot vnaprej naučeni modeli. Namesto da bi obravnaval zgolj znana opozorila, zna adaptivni AI samodejno obdelati katerokoli opozorilo, tudi če ga še nikoli ni srečal.
Ko sistem prejme novo opozorilo, se ne sesuje ali preda človeku – temveč se samodejno loti raziskovanja. Analizira strukturo, pomen in kontekst opozorila ter presodi, ali gre za grožnjo. Ta zmožnost samostojnega raziskovanja, podobna delu višjih analitikov, omogoča adaptivnemu AI-ju, da pokrije ves spekter varnostnih signalov brez potrebe po predhodnem učenju za vsak posamezen scenarij.
Ta pristop deluje tako za popolnoma nove tipe opozoril kot za različice znanih groženj (npr. nov sev malware-a).
Tehnično gledano adaptivni AI uporablja semantično klasifikacijo, da primerja nova opozorila s preteklimi primeri. Če odkrije podobnosti, uporabi obstoječi triažni okvir – strukturiran nabor vprašanj in dejanj, prilagojen opozorilu. Sproži novo analizo, preveri korake, identificira dodatna področja za raziskovanje in poda zaključek.
Kadar pa opozorilo nima znanega predhodnika, sistem preklopi v raziskovalni način. Raziskovalni agenti (enako kot višji SOC analitiki) poiščejo podatke iz dokumentacije ponudnikov, threat intelligence virov, spletnih skupnosti itd. Na osnovi teh informacij sestavijo poročilo, ki opredeli, kaj opozorilo pomeni (npr. malware, lažno opozorilo, nov vektor napada). S tem ustvarijo nov triažni okvir, ki ga nato samodejno izvedejo triažni agenti.
To je mogoče, ker adaptivni AI ni enoten model, ampak usklajeno omrežje več deset specializiranih AI agentov, ki lahko skupaj opravijo 150+ sklepnih opravil za eno opozorilo – od obogatitve, validacije, do načrta za odziv.
V nasprotju s “pre-trained” pristopom, kjer je vse vnaprej naučeno, adaptivni AI omogoča stalno učenje v realnem času – s svežimi viri in takojšnjo izmenjavo med agenti. Ta interakcija omogoča skalabilnost in fleksibilnost kar pomeni, da lahko varnostne ekipe avtomatizirajo celoten nabor opozoril – brez čakanja na nove ali posodobljene modele.
Zakaj je bolje uporabiti več LLM-jev kot enega?
Uporaba več velikih jezikovnih modelov (LLM) v takšnem varnostno opeerativnem centru (SOC-u) ni le tehnična izbira – je velika strateška prednost. Vsak LLM ima svoje prednosti: razlago, povzemanje, razumevanje jezika, generiranje skript. Z usklajevanjem več LLM-jev lahko adaptivni AI uporabi pravi model za pravo nalogo, kar pomeni natančnejše in kontekstualno prilagojeno triažiranje.
Primer: en LLM je odličen za strukturirane dnevnike, drug za razumevanje e-mail sporočil, tretji pa za generacijo remediacijskih ukrepov.
Ta multi-LLM pristop dodaja robustnost in globino triaže. Če en model ne zna obdelati opozorila, to morda uspe drugemu. Poleg tega zmanjšamo tveganje pristranskosti enega samega modela. Najpomembneje pa je, da lahko sistem stalno nadgrajujemo glede na kakovost, hitrost ali stroškovno učinkovitost.
Z drugimi besedami – SOC dobi najboljše iz vseh svetov: hitrost, natančnost, prilagodljivost in odpornost.
Poslovne prednosti adaptivnega AI
Adaptivni AI prinaša konkretne koristi za SOC in celotno organizacijo, saj odpravlja ozka grla, ki so upočasnjevala varnostne ekipe. Poslovno gledano omogoča takojšnjo vrednost, saj pokrije vse tipe opozoril – brez čakanja na razvoj s strani ponudnika.
To pomeni hitrejšo detekcijo, hitrejši odziv in večjo odpornost. Varnostno gledano to pomeni, da nobeno opozorilo ne pade skozi luknje, ker AI prepozna tudi novo in neznano. Prilagaja se novim virom, napadalnim tehnikam in vektorjem ter s tem zmanjšuje tveganje.
Za ljudi v SOC-u je to multiplikator učinkovitosti: avtomatizira naporno analizo, odpravlja utrujenost zaradi šuma in izpostavi pomembne ugotovitve – tako se lahko analitiki posvetijo tistemu, kar je res pomembno.
Druge ključne funkcionalnosti AI SOC platform
Poleg adaptivnega modela, ki zna triažirati katerokoli opozorilo, potrebuje varnostno operativni center SOC še:
Avtomatiziran odziv
Ko je opozorilo zaznano kot grožnja, AI ustvari predlog ukrepov. Analitik lahko ukrep potrdi z enim klikom ali sledi navodilu. Ni treba vzdrževati kompleksnih playbookov – AI jih sam posodablja.
Integrirano beleženje (logging) – bistveno cenejše od SIEM-a
Vgrajeno upravljanje dnevnikov uporablja arhiviranje v oblaku, hitro iskanje in prehode iz opozoril v log zapise. Ni omejitev hrambe in stroški so bistveno nižji kot pri klasičnih SIEM rešitvah.
Povzetek
Vsi AI SOC sistemi niso ustvarjeni enako. Medtem ko vnaprej naučeni AI ponujajo omejeno, togo avtomatizacijo za znane tipe opozoril, adaptivni AI omogoča stalno učenje, sprotno raziskovanje in celostno trižo – za katerokoli opozorilo.
Sistem temelji na več LLM-jih in mreži AI agentov, ki skupaj omogočajo hitrost, fleksibilnost in zanesljivost.
Za popolno učinkovitost pa mora AI SOC vključevati tudi odzivne funkcionalnosti in beleženje, kar omogoča hitro odpravljanje groženj – brez kompleksnosti tradicionalnih orodij.
S takšnim pristopom lahko končno opustimo zastarele metode in vzpostavimo varnostno operativni center SOC (ali ga izberemo kot rešitev na trgu preko MSP podjetij – upravljalci IT sistemov in infrastrukture), ki resnično sledi sodobni varnostni realnosti.
Kot vsepovsod je raven poznavanja tematike, ki pripelje do optimalnih odločitev za višjo varnost podjetja nekaj, kar vam bo vlilo zaupanje pri izbiri ponudnikov na trgu.