Эволюция нарратива в сфере кибербезопасности претерпела значительные изменения: от первоначальных обещаний «Автономного SOC», предрекавшего полную замену аналитиков алгоритмами, индустрия перешла к концепции «Агентного ИИ» (Agentic AI). Текущая реальность показала, что массовых увольнений не произошло, а центры мониторинга безопасности (SOC) не опустели. Человеческий фактор остается критически важным, однако рабочие процессы фундаментально переосмысливаются. Основная ценность искусственного интеллекта сегодня заключается не в замене оператора, а в решении так называемой «математической проблемы защиты».
Суть этой математической проблемы заключается в диспропорции масштабирования: инфраструктура усложняется и растет экспоненциально, тогда как численность персонала увеличивается лишь линейно. Ранее это вынуждало команды идти на статистические компромиссы, анализируя предупреждения выборочно. Внедрение агентного ИИ позволяет десятикратно увеличить возможности расследования, отделяя объем обрабатываемых данных от физической доступности людей. Ключевым преимуществом становится способность машины расследовать 100% предупреждений, независимо от их критичности, что устраняет традиционные «узкие места» на этапе триажа.
В классической модели триаж действует как фильтр, где сигналы низкой точности часто игнорируются ради экономии ресурсов, что создает риск пропуска реальных взломов. Агентный ИИ добавляет машинный слой с точностью человеческого уровня, извлекая телеметрию из разрозненных инструментов, таких как EDR, системы идентификации, электронная почта, облачные сервисы, SaaS и сетевые решения. ИИ проводит первичный анализ и корреляцию, переопределяя серьезность инцидента. Это обеспечивает «нулевое время пребывания» (zero dwell time) для каждого оповещения, позволяя мгновенно поднимать приоритет даже низкоуровневых сигналов, если они оказываются вредоносными.
Роль аналитика трансформируется: вместо ручного сбора данных, таких как репутация IP-адресов или геолокация пользователей, специалисты переходят к проверке системных вердиктов. Параллельно с этим меняется и инженерия обнаружения (Detection Engineering). Ранее инженеры страдали от отсутствия обратной связи, закрывая ложные срабатывания без документации. ИИ создает структурированный цикл обратной связи, агрегируя данные о правилах, генерирующих шум. Это позволяет инженерам «хирургически отсекать» лишние оповещения, корректируя или выводя правила из эксплуатации на основе эмпирических данных, а не анекдотических жалоб.
Значительный прорыв наблюдается и в сфере охоты за угрозами (Threat Hunting). Технический барьер, создаваемый сложными языками запросов, такими как SPL и KQL, устраняется благодаря использованию естественного языка. Теперь даже младшие аналитики могут формулировать запросы вроде: «Покажи мне все попытки бокового перемещения с неуправляемых устройств за последние 24 часа». Это демократизирует процесс, смещая фокус с механики извлечения данных на саму теорию расследования и позволяя специалистам уровня Junior активно участвовать в защите периметра.
Ярким примером реализации данного подхода является вендор Prophet Security. Платформа была разработана бывшими аналитиками SOC из ведущих компаний, таких как Mandiant, Red Canary и Expel, что позволило учесть реальные потребности операционных центров. Prophet Security выделяет пять стандартов, необходимых для успешного внедрения и доверия к ИИ. Первый из них — глубина: система должна воспроизводить когнитивный рабочий процесс аналитика уровня Tier 1-3, понимая внутреннюю бизнес-логику и переключаясь между провайдерами идентификации, EDR и сетевыми логами.
Второй стандарт — точность. Цель состоит в том, чтобы четко отличать рутинные административные задачи от реальных угроз. Prophet Security демонстрирует показатель точности (accuracy rate) стабильно выше 98%, особенно в части выявления истинных срабатываний. Третьим стандартом является прозрачность, реализуемая через концепцию «Glass Box» («Стеклянный ящик»). В отличие от «черных ящиков», эта система тщательно документирует и раскрывает каждый запрос, точку данных и логический шаг, использованный для вынесения вердикта, что критически важно для объяснимости решений.
Четвертый и пятый стандарты касаются адаптивности и интеграции. Функция «Guidance system» (Система наведения) обеспечивает работу по модели «человек-в-контуре» (human-on-the-loop), позволяя аналитикам предоставлять обратную связь для настройки логики под толерантность конкретной среды к рискам. Наконец, интеграция в рабочий процесс подразумевает внедрение в существующие технологические стеки без необходимости их полной замены, что позволяет организациям получать ценность немедленно, опираясь на опыт экспертов и мощь автоматизации.
Изображение носит иллюстративный характер
Суть этой математической проблемы заключается в диспропорции масштабирования: инфраструктура усложняется и растет экспоненциально, тогда как численность персонала увеличивается лишь линейно. Ранее это вынуждало команды идти на статистические компромиссы, анализируя предупреждения выборочно. Внедрение агентного ИИ позволяет десятикратно увеличить возможности расследования, отделяя объем обрабатываемых данных от физической доступности людей. Ключевым преимуществом становится способность машины расследовать 100% предупреждений, независимо от их критичности, что устраняет традиционные «узкие места» на этапе триажа.
В классической модели триаж действует как фильтр, где сигналы низкой точности часто игнорируются ради экономии ресурсов, что создает риск пропуска реальных взломов. Агентный ИИ добавляет машинный слой с точностью человеческого уровня, извлекая телеметрию из разрозненных инструментов, таких как EDR, системы идентификации, электронная почта, облачные сервисы, SaaS и сетевые решения. ИИ проводит первичный анализ и корреляцию, переопределяя серьезность инцидента. Это обеспечивает «нулевое время пребывания» (zero dwell time) для каждого оповещения, позволяя мгновенно поднимать приоритет даже низкоуровневых сигналов, если они оказываются вредоносными.
Роль аналитика трансформируется: вместо ручного сбора данных, таких как репутация IP-адресов или геолокация пользователей, специалисты переходят к проверке системных вердиктов. Параллельно с этим меняется и инженерия обнаружения (Detection Engineering). Ранее инженеры страдали от отсутствия обратной связи, закрывая ложные срабатывания без документации. ИИ создает структурированный цикл обратной связи, агрегируя данные о правилах, генерирующих шум. Это позволяет инженерам «хирургически отсекать» лишние оповещения, корректируя или выводя правила из эксплуатации на основе эмпирических данных, а не анекдотических жалоб.
Значительный прорыв наблюдается и в сфере охоты за угрозами (Threat Hunting). Технический барьер, создаваемый сложными языками запросов, такими как SPL и KQL, устраняется благодаря использованию естественного языка. Теперь даже младшие аналитики могут формулировать запросы вроде: «Покажи мне все попытки бокового перемещения с неуправляемых устройств за последние 24 часа». Это демократизирует процесс, смещая фокус с механики извлечения данных на саму теорию расследования и позволяя специалистам уровня Junior активно участвовать в защите периметра.
Ярким примером реализации данного подхода является вендор Prophet Security. Платформа была разработана бывшими аналитиками SOC из ведущих компаний, таких как Mandiant, Red Canary и Expel, что позволило учесть реальные потребности операционных центров. Prophet Security выделяет пять стандартов, необходимых для успешного внедрения и доверия к ИИ. Первый из них — глубина: система должна воспроизводить когнитивный рабочий процесс аналитика уровня Tier 1-3, понимая внутреннюю бизнес-логику и переключаясь между провайдерами идентификации, EDR и сетевыми логами.
Второй стандарт — точность. Цель состоит в том, чтобы четко отличать рутинные административные задачи от реальных угроз. Prophet Security демонстрирует показатель точности (accuracy rate) стабильно выше 98%, особенно в части выявления истинных срабатываний. Третьим стандартом является прозрачность, реализуемая через концепцию «Glass Box» («Стеклянный ящик»). В отличие от «черных ящиков», эта система тщательно документирует и раскрывает каждый запрос, точку данных и логический шаг, использованный для вынесения вердикта, что критически важно для объяснимости решений.
Четвертый и пятый стандарты касаются адаптивности и интеграции. Функция «Guidance system» (Система наведения) обеспечивает работу по модели «человек-в-контуре» (human-on-the-loop), позволяя аналитикам предоставлять обратную связь для настройки логики под толерантность конкретной среды к рискам. Наконец, интеграция в рабочий процесс подразумевает внедрение в существующие технологические стеки без необходимости их полной замены, что позволяет организациям получать ценность немедленно, опираясь на опыт экспертов и мощь автоматизации.
