W dzisiejszym dynamicznym świecie cyberbezpieczeństwa, centra operacji bezpieczeństwa (SOC) odgrywają istotną rolę w identyfikowaniu, analizowaniu i zwalczaniu zagrożeń. Jednak ze względu na rosnącą złożoność ataków, tradycyjne metody obrony stają się niewystarczające. W odpowiedzi na to wyzwanie integralnymi elementami wzmocnienia i optymalizacji procesów SOC staje się sztuczna inteligencja (artifical intelligence, AI) i uczenie maszynowe (machine learning, ML). W tym artykule przyjrzymy się zastosowaniu AI i ML w SOC oraz jakie korzyści niosą dla bezpieczeństwa.

Zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w SOC

Jedną z głównych korzyści wynikających z implementacji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w centrach operacji bezpieczeństwa jest możliwość automatyzacji procesów i zwiększenia skuteczności wykrywania i reagowania na zagrożenia. Przede wszystkim technologie te są w stanie analizować ogromne ilości danych. Ponadto mogą identyfikować wzorce i anomalie, przypisywać priorytety alertom oraz dostarczać praktyczne informacje. Dodatkowo mają one możliwość koordynacji i odpowiadania na zagrożenia poprzez blokowanie, izolowanie lub naprawę zainfekowanych urządzeń/kont.

Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego można zatem zmniejszyć obciążenie analityków. Pozwala to poprawić precyzję i szybkość wykrywania zagrożeń oraz skuteczność działań reakcyjnych, jednocześnie minimalizując negatywne skutki cyberincydentów.

Jak technologie pomagają w identyfikowaniu i zwalczaniu zagrożeń?

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) rewolucjonizują funkcjonowanie centrów operacji bezpieczeństwa i przynoszą znaczącą wartość. Technologie te umożliwiają zwiększenie możliwości, efektywności i odporności SOC w obliczu stale ewoluujących zagrożeń cybernetycznych.

Systemy AI w SOC mogą automatycznie analizować duże ilości logów zdarzeń, sieciowych pakietów danych i innych informacji dotyczących bezpieczeństwa. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego, mogą one  identyfikować podejrzane wzorce i anomalie, co umożliwia szybkie wykrywanie potencjalnych zagrożeń.

Innym przykładem jest zastosowanie AI w procesie reagowania na incydenty. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować dane z różnych źródeł, jak np. systemy IDS/IPS, logi zabezpieczeń, alerty itp., i podejmować autonomiczne działania w odpowiedzi na wykryte zagrożenia. Mogą blokować ataki, izolować zainfekowane urządzenia lub podejmować inne działania mające na celu zminimalizowanie szkód. Dodatkowo umożliwiają proaktywne polowanie na zagrożenia, wykorzystując zaawansowaną analizę i automatyzację w celu wykrycia ukrytych lub nieznanych zagrożeń w środowisku.

Jakie korzyści niesie wprowadzenie SOC do firmy?

Centrum Operacji Bezpieczeństwa oferuje organizacjom szereg kluczowych korzyści. Po pierwsze, skraca czas wykrywania incydentów poprzez całodobowe monitorowanie sieci oraz automatyzację procesów. Pozwala to zespołowi szybko reagować na zagrożenia.

Ponadto SOC zmniejsza czas reakcji i koszty związane z incydentami, co przekłada się na mniejsze konsekwencje dla firmy. Istotna jest również kwestia poprawy bezpieczeństwa i odporności na cyberataki poprzez analizę zagrożeń, ulepszanie systemów oraz przewidywanie przyszłych zagrożeń.

Dodatkowo zespół operacji bezpieczeństwa zapewnia holistyczne podejście do cyberbezpieczeństwa, poprawiając widoczność powierzchni ataku oraz umożliwiając skuteczną komunikację pomiędzy zaangażowanymi stronami. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą być o krok przed cyberprzestępcami i skutecznie reagować na zagrożenia w dzisiejszym dynamicznym środowisku cyberbezpieczeństwa.

Podsumowanie

Zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w Centrach Operacji Bezpieczeństwa (SOC) ma ogromny potencjał w poprawie skuteczności wykrywania i reagowania na zagrożenia cyberbezpieczeństwa. Automatyzacja procesów, analiza ogromnych ilości danych, identyfikacja wzorców i anomalii to tylko niektóre z korzyści wynikających z wprowadzenia AI i ML w zespołach operacji bezpieczeństwa. Przykłady zastosowania tych technologii pokazują, że są one w stanie znacząco wzmocnić zdolności obronne SOC i minimalizować negatywne skutki cyberincydentów. Wprowadzenie AI SOC stanowi kluczowy krok w budowaniu bezpiecznych systemów informatycznych.

Może zainteresować Cię również:

Nowoczesny SOC i MDR: 6 korzyści dla Twojej firmy – Blog Net Complex

Skuteczne centrum SOC. Model dojrzałości operacji bezpieczeństwa – Blog Net Complex

Nowoczesny SOC i MDR: role w nowoczesnym SOC – Blog Net Complex

Źródła:

https://www.securitymagazine.com/articles/96199-why-automation-artificial-intelligence-and-machine-learning-are-becoming-increasingly-critical-for-soc-operations

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2022/04/04/how-to-optimize-security-operations-with-machine-learning-and-artificial-intelligence/?sh=4d24336d7b0e

https://www.linkedin.com/advice/0/how-do-you-leverage-ai-ml-soc-innovation

Grafika: rawpixel

Marianna Pacut

Redaktorka Net Complex Blog