Agentic SOAR to technologia orkiestracji, automatyzacji i reagowania w zakresie bezpieczeństwa, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do autonomicznego oceniania zagrożeń, podejmowania świadomych decyzji i inicjowania odpowiedzi w czasie rzeczywistym bez interwencji człowieka.
Spis treści
Tradycyjne oprogramowanie SOAR zostało zaprojektowane w celu zmniejszenia obciążenia centrów operacji bezpieczeństwa (SOC). Integruje się z systemem zarządzania informacjami i zdarzeniami bezpieczeństwa (SIEM), bezpieczeństwem punktów końcowych i innymi narzędziami bezpieczeństwa, wykorzystując automatyzację do inicjowania odpowiedzi na podstawie wstępnie przygotowanych podręczników. Podczas gdy automatyzacja SOAR zwiększyła wydajność, stwarzała również wyzwania dla zespołów ds. bezpieczeństwa, w tym:
- Wysoka liczba alertów, fałszywe wyniki dodatnie i wymagania dotyczące triażu, które pochłaniają czas analityków
- Pracochłonna konserwacja podręcznika
- Niemożność dynamicznego reagowania na pojawiające się ataki
Agentic SOAR wykracza o krok poza tradycyjne SOAR. Pozwala organizacjom przejść od statycznych podręczników do dynamicznego, autonomicznego systemu, który podejmuje inteligentne decyzje w oparciu o zrozumienie kontekstu. Bada zagrożenia, klasyfikuje je i wybiera odpowiednią reakcję na powstrzymanie, a wszystko to bez interwencji człowieka.
W jaki sposób agentic SOAR przekształcają operacje związane z bezpieczeństwem
Jak wspomniano, jednym z ograniczeń tradycyjnych systemów SOAR jest działanie na statycznych podręcznikach, które wymagają ręcznych aktualizacji w celu reagowania na nowe lub pojawiające się zagrożenia. Zmniejsza to skuteczność w złożonych scenariuszach wymagających rozumowania lub podejmowania decyzji. Nawet w przypadku korzystania z tradycyjnego systemu SOAR analitycy nadal muszą interweniować, zwłaszcza w przypadku dochodzeń, triażu lub przypadków brzegowych.
Agentic SOAR wykorzystuje badania oparte na rozumowaniu do analizowania i selekcji zagrożeń, podejmowania decyzji i adaptacji bez interwencji człowieka. Alerty trafiają najpierw do agentów AI, a nie do analityków. Agenci używają modeli wielkojęzycznych (LLM), kontekstu historycznego i behawioralnego, danych zewnętrznych, takich jak kanały analizy zagrożeń, oraz serii testów do klasyfikacji wagi alertu. Następnie tworzą czytelny, szczegółowy raport z ich ustaleń i rozumowania. Dopiero w tym momencie analityk musi dokonać przeglądu wyników. W niektórych przypadkach agentic SOAR może podejmować działania naprawcze bez ręcznej interwencji.
Elementy Architektury AI Agenta
Architektura AI agenta jest zaprojektowana wokół autonomicznych agentów, którzy mogą postrzegać swoje środowisko, rozumować nad złożonymi informacjami, podejmować działania ukierunkowane na cele i uczyć się na podstawie wyników w czasie. Agentic SOAR stosuje ten model architektoniczny bezpośrednio do operacji bezpieczeństwa.
Kluczowe elementy architektury AI agenta, stosowane w agentic SOAR, obejmują:
- Autonomiczne agenty
Zamiast jednego monolitycznego systemu, architektury agentowe opierają się na wielu agentach AI, z których każdy odpowiada za konkretną funkcję, taką jak badanie alertów, wzbogacanie informacji o zagrożeniach, ocena ryzyka, powstrzymywanie zagrożeń lub komunikacja. Te agenty działają niezależnie, ale współpracują, aby osiągnąć wspólny cel. - Percepcja i pobieranie kontekstu
Agenty stale pobierają sygnały z telemetrii bezpieczeństwa (SIEM, EDR, logi chmurowe), źródeł informacji o zagrożeniach, systemów tożsamości i historycznych danych SOC. Umożliwia to świadomość sytuacyjną w czasie rzeczywistym, zamiast dopasowywania wzorców opartego na regułach. - Rozumowanie i podejmowanie decyzji
Korzystając z dużych modeli językowych (LLM), uczenia maszynowego i technik rozumowania symbolicznego, agenty oceniają dowody, testują hipotezy i określają intencje, wagę oraz odpowiednie reakcje. Kluczowe jest, aby system mógł wyjaśnić, dlaczego podjęto daną decyzję, co poprawia zaufanie i możliwość audytu. - Warstwa działania i orkiestracji
Na podstawie swoich wniosków agenty mogą wykonywać działania powstrzymujące, uruchamiać przepływy pracy lub rekomendować kolejne kroki. W przeciwieństwie do statycznych playbooków, działania są wybierane i dostosowywane dynamicznie do kontekstu incydentu. - Pamięć i ciągłe uczenie się
Systemy agentowe zachowują pamięć kontekstową w trakcie incydentów. Z czasem pozwala to agentic SOAR na udoskonalenie zrozumienia normalnego zachowania, powtarzających się wzorców ataków i specyficznych dla organizacji profili ryzyka. - Interakcja i nadzór człowieka
Interfejsy języka naturalnego umożliwiają analitykom zadawanie pytań agentom, przeglądanie rozumowania i interweniowanie w razie potrzeby. Wspiera to model Human-in-the-Loop lub Human-on-the-Loop bez poświęcania autonomii.
Pozycjonując agentic SOAR jako aplikację architektury AI agenta, łatwiej jest zrozumieć, jak przewyższa on tradycyjną automatyzację.
Kluczowe cechy agentic SOAR
Tym, co wyróżnia agentic SOAR, jest jego autonomia i zaawansowane rozumowanie. System charakteryzuje się następującymi cechami:
- Uczenie się i rozumowanie — system został zaprojektowany tak, aby stale uczyć się na każdym zdarzeniu, dając mu pamięć kontekstową. Wykorzystuje uczenie maszynowe i LLM do budowania logiki i wyjaśniania procesu podejmowania decyzji.
- Autonomiczna selekcja — AI analizuje i ustala priorytety zagrożeń, stosując zrozumienie kontekstu, podejmując dynamiczne dochodzenia i syntezując dane z wielu źródeł w celu wyciągania wniosków i wdrażania lub zalecania działań.
- Reagowanie na zagrożenia w czasie rzeczywistym — system Agentic SOAR dynamicznie tworzy i zmienia protokoły reagowania w czasie rzeczywistym w oparciu o odkryte dane.
- Integracja — rozwiązanie Agentic SOAR integruje się z istniejącymi rozwiązaniami bezpieczeństwa organizacji, bezproblemowo współpracując z narzędziami, takimi jak wykrywanie i reagowanie w punktach końcowych (EDR), SIEM i platformy chmurowe.
- Wielu agentów — każdy agent AI jest przeszkolony pod kątem konkretnego etapu dochodzenia, selekcji lub reakcji, od gromadzenia informacji wywiadowczych i oceny ryzyka po udostępnianie i współpracę.
- Przyjazny dla użytkownika interfejs — korzystanie z przetwarzania języka naturalnego ułatwia analitykom monitowanie agentów i zrozumienie rozumowania agenta.
Zalety agentic SOAR
Tradycyjne systemy SOAR są wielkim postępem w dziedzinie SOC, ale mają swoje ograniczenia. Dla porównania, zalety agentic SOAR obejmują:
- Szybki czas reakcji — istotna poprawa średniego czasu do wykrycia i średniego czasu reakcji.
- Ograniczenie ryzyka — większa dokładność w prawidłowym identyfikowaniu i klasyfikowaniu zagrożeń oraz skuteczniejsze wykrywanie potencjalnych zagrożeń, które w przeciwnym razie mogłyby zostać pominięte.
- Zwiększona produktywność i morale — optymalizacja operacji i zasobów ludzkich, a czas analityków przekierowuje się z zarządzania alertami na kwestie strategiczne.
- Skalowalność — umiejętność reagowania na pojawiające się ataki i zarządzania rosnącą powierzchnią ataków bez potrzeby korzystania z nowych zasobów.
- Ciągłe uczenie się — ciągłe zdobywanie wiedzy, budowanie bazy wiedzy specyficznej dla organizacji i branży.
Najlepsze praktyki wdrażania agentic SOAR
Podobnie jak w przypadku każdej nowej technologii, istnieją przeszkody we wdrażaniu agentycznego systemu SOAR. Ponieważ AI kontroluje decyzje, działania, zarządzanie, nadzór i niezawodność, może stwarzać wyjątkowe wyzwania. Bezpieczeństwo i prywatność to również problem, ponieważ sztuczna inteligencja musi mieć dostęp do dużej ilości danych wrażliwych. Mogą również wystąpić problemy z integracją agentic SOAR ze starszymi systemami.
Mając na uwadze te wyzwania, poniżej przedstawiamy kilka najlepszych praktyk dotyczących wdrażania agentowego rozwiązania SOAR:
- Ocena — określ bieżące potrzeby i bieżącą dojrzałość SOAR. Przejrzyj podejścia w oparciu o potrzeby organizacji i sprawdzone wyniki rozwiązań. Rozważ program pilotażowy.
- Ład korporacyjny — zapewnienie wyraźnego nadzoru nad autonomicznymi decyzjami. Przedstaw role, obowiązki i wytyczne etyczne.
- Człowiek włączony w proces — zapewnienie ciągłego zaangażowania analityków w przeglądanie i monitorowanie.
- Bezpieczeństwo i zgodność z przepisami — wdrożenie solidnego szyfrowania, kontroli dostępu i regularnej oceny luk w zabezpieczeniach.
- Testowanie i walidacja — określanie wskaźników sukcesu w celu oceny skuteczności. Wykonuj regularne, dokładne testy i przeglądy.
Przygotuj się na przyszłość dzięki agentic SOAR
W związku z tym, że cyberprzestępcy wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia coraz bardziej wyrafinowanych ataków, organizacje muszą wykorzystać potencjał technologii agentowej w SOC. Agentic SOAR zmieni operacje bezpieczeństwa, zwiększając dokładność wykrywania zagrożeń, przyspieszając ograniczanie zagrożeń i zmniejszając obciążenie ludzi. Pozwoli to analitykom skupić się na działaniach strategicznych, takich jak wyszukiwanie zagrożeń, analiza trendów ryzyka i rozwijanie szerszych umiejętności międzyfunkcyjnych.
Zespoły ds. bezpieczeństwa nie powinny jednak myśleć o konieczności wyboru między rozwiązaniami agenta a ludzkimi. Najbardziej udanymi organizacjami będą osoby, które przyjmą podejście hybrydowe, korzystające z AI do wzbogacania zarządzania wydarzeniami, a jednocześnie pozostające na bieżąco z ludźmi, aby przeglądać i podejmować ostateczne decyzje.
Inne Frameworki AI Agenta
Agentic SOAR jest przykładem, jak frameworki AI agentowe są stosowane w rzeczywistych, wysokostawowych środowiskach. Analiza innych przypadków użycia AI agenta pomaga wyjaśnić, co czyni agentic SOAR wyjątkowym i dlaczego stanowi on znaczący postęp w operacjach bezpieczeństwa.
Niektóre powszechne frameworki i aplikacje AI agenta obejmują:
- Autonomiczne asystenty cyfrowe
Wykorzystywane w IT przedsiębiorstw, wsparciu klienta i operacjach, te agenty mogą planować zadania, koordynować się z innymi systemami i dostosowywać się do zmieniających się celów bez stałej ingerencji człowieka. - AI agenta w DevOps i operacjach IT (AIOps)
W AIOps agenty monitorują infrastrukturę, diagnozują przyczyny awarii i inicjują działania naprawcze. Podobnie jak agentic SOAR, te systemy polegają na rozumowaniu kontekstowym, a nie na statycznych regułach. - Systemy multi-agentowe w wykrywaniu oszustw
Usługi finansowe wykorzystują AI agenta do badania transakcji, korelowania sygnałów behawioralnych i decydowania, kiedy blokować aktywność lub eskalować ją do przeglądu, podobnie jak agentic SOAR zarządza alertami bezpieczeństwa. - Autonomiczne agenty badawcze i analityczne
Te agenty mogą zbierać dane, testować hipotezy i generować raporty, podobnie jak agentic SOAR tworzy szczegółowe podsumowania dochodzeń dla analityków.
Agentic SOAR różni się od tych frameworków, ponieważ działa w środowisku adwersarialnym i wrażliwym na czas, gdzie decyzje mają bezpośredni wpływ na ryzyko organizacyjne. Musi równoważyć autonomię z wyjaśnialnością, zarządzaniem i kontrolowanymi działaniami reakcyjnymi, co czyni go specjalnie zaprojektowanym do nowoczesnych operacji bezpieczeństwa.
Gdzie mogę uzyskać pomoc dotyczącą agentic SOAR?
Korzystanie z odpowiedniej technologii ma kluczowe znaczenie. Rozwiązanie Trend Vision One™ Agentic SOAR pozwala zespołowi wyjść poza statyczne podręczniki i stworzyć w pełni opartą na sztucznej inteligencji platformę SOC, która bada, klasyfikuje i reaguje w czasie rzeczywistym. Łącząc dochodzenia oparte na sztucznej inteligencji, kompleksową automatyzację SOC, połączony ekosystem i tworzenie podręcznika języka naturalnego, możesz zmniejszyć ręczne obciążenia i umożliwić zespołowi ds. bezpieczeństwa skupienie się na strategicznych priorytetach bez utonięcia alertów.
Jayce Chang
Wiceprezes ds. zarządzania produktami
Jayce Chang jest wiceprezesem ds. zarządzania produktami, a strategiczny nacisk kładzie na operacje bezpieczeństwa, XDR i Agentic SIEM/SOAR.
Często zadawane pytania (FAQ)
Co oznacza agentic?
Agentic pochodzi od słowa „agency”, co oznacza zdolność do działania. Agentic SOAR oznacza więc rozwiązanie SOAR, które może działać niezależnie.
Czym jest zachowanie agenta?
Zachowania agenta opisują zdolność systemów sztucznej inteligencji do podejmowania decyzji, działania i adaptacji do zmian środowiskowych bez interwencji człowieka.
Co masz na myśli, mówiąc SOAR?
SOAR to skrót od orkiestracji, automatyzacji i reagowania na zagrożenia. Odnosi się do rozwiązania cyberbezpieczeństwa, które integruje narzędzia bezpieczeństwa i automatyzuje zadania, zwiększając wydajność operacji zabezpieczeń.
Co oznacza SOAR w cyberbezpieczeństwie?
Skrót SOAR oznacza orkiestrację, automatyzację i reagowanie na zagrożenia.
Dlaczego agentyczne SOAR jest agentyczną architekturą AI?
- Agentyczne SOAR jest agentyczne, ponieważ autonomicznie planuje, rozumuje i wykonuje zadania, korzystając ze strukturalnych cykli poznawczych.
Jakie są przykłady zachowań agentycznych?
Przykłady zachowań agentycznych obejmują cyfrowego asystenta ustawiającego alarmy bez polecenia użytkownika, samochód autonomiczny wybierający trasę jazdy lub system informatyczny przekierowujący ruch.
Jaki jest przykład uczenia się agentycznego?
Przykładem uczenia się agentycznego jest wirtualny asystent, który zauważa powtarzające się czynności, spotkania i lokalizacje użytkownika i automatycznie ustawia dla nich powiadomienia.
Jakie są trzy najlepsze agentowe frameworki AI?
Istnieje wiele modeli agentowych. Trzy najczęściej wymieniane to Microsoft AutoGen, CrewAI i LangGraph.
Co oznacza agentic workflow?
Agentic workflow to proces wykorzystywany przez agenta AI do samodzielnego gromadzenia informacji, wybierania spośród dostępnych opcji i inicjowania zadań bez udziału człowieka.
Jaki jest przykład agentic workflow?
Przykładem agentic workflow w cyberbezpieczeństwie może być sytuacja, w której agent AI samodzielnie sprawdza alert bezpieczeństwa, koreluje dane z różnych źródeł, a następnie wybiera i inicjuje działanie ograniczające zagrożenie.
Jaka jest różnica między workflow a systemem agentycznym?
Workflow to z góry określona seria zadań. System agentyczny składa się z autonomicznej sztucznej inteligencji, która może wybrać, które działania najlepiej pasują do kontekstu.
Powiązane artykuły
10 najlepszych środków ograniczających ryzyko dla LLM i aplikacji Gen AI w 2025 r.
Zarządzanie nowymi zagrożeniami dla bezpieczeństwa publicznego
Jak daleko mogą nas zaprowadzić międzynarodowe standardy?
Jak napisać generatywną politykę cyberbezpieczeństwa AI?
Złośliwe ataki z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wśród największych zagrożeń
Rosnące zagrożenie związane z Deepfake tożsamości