4 июля 2025

Интеграция инструментов ИИ в работу центров мониторинга информационной безопасности (SOC) - важная веха в развитии современных систем киберзащиты. На фоне стремительно растущего объема данных и все более изощренных методов атак перед специалистами SOC встает задача не просто быстро реагировать на угрозы, но и предугадывать их, действовать максимально эффективно в условиях ограниченных ресурсов. Именно здесь ИИ демонстрирует свою ценность.

Одно из основных преимуществ применения ИИ в SOC - автоматизация рутинных и ресурсоемких процессов. Анализ логов, корреляция событий, выявление аномалий - все это раньше отнимало у аналитиков массу времени. Теперь такие задачи берет на себя искусственный интеллект, обрабатывая большие объемы информации значительно быстрее, чем человек. Это позволяет команде сосредоточиться на действительно важных и сложных инцидентах, требующих экспертной оценки и нестандартного мышления.

Особенно сильно это ощущается на уровне первой линии аналитики, где ИИ помогает фильтровать «шум» и отделять реальные угрозы от ложных срабатываний.

В первых попытках внедрения ИИ-моделей специалисты столкнулись с низкой точностью прогнозов - результаты требовали постоянной перепроверки. Не доверяя результатам, аналитики были вынуждены вручную перепроверять каждую рекомендацию, что сводило на нет потенциальную экономию времени и ресурсов. Лишь глубокая настройка алгоритмов, обучение на релевантных данных и кропотливая работа с моделями позволили вывести ИИ на уровень, при котором его применение в аналитике стало по-настоящему эффективным. Только так технологии смогли не просто дополнить, но и значительно усилить возможности экспертов, сократив трудозатраты без потери качества.

Адаптивная защита от сложных атак

Эффективность ИИ не ограничивается ускорением процессов.
Современные модели машинного обучения способны распознавать сложные схемы атак, которые остаются незамеченными для традиционных систем, основанных на сигнатурах. Такие «невидимые» атаки могут быть тщательно замаскированы или использовать новые векторы проникновения, о которых ранее не было известно. В этом контексте ИИ выступает как инструмент адаптивной защиты, способный постоянно учиться и обновляться, подстраиваясь под изменяющийся ландшафт киберугроз.

Практика показывает, что внедрение ИИ способствует увеличению точности обнаружения инцидентов, снижает количество ложноположительных срабатываний и, как следствие, повышает общую устойчивость инфраструктуры к атакам. Более того, в долго-срочной перспективе это позволяет снизить издержки на поддержку ИБ-систем за счет оптимизации процессов, уменьшения объема ручного труда и сокращения времени на расследование инцидентов.
Важно понимать, что внедрение ИИ - это не просто установка новой системы, а комплексный процесс, включающий подготовку и на-стройку источников данных, выбор и обучение моделей, выстраивание эффективного взаимодействия между ИИ-решениями и специалистами SOC. Искусственный интеллект не является заменой человека - он усиливает его способности, дополняет экспертные знания, позволяя быстрее принимать обоснованные решения. Особенно актуально это сегодня, когда остро ощущается нехватка квалифицированных специалистов в области информационной безопасности.

Управление инцидентами с помощью ИИ

Отдельного внимания заслуживает влияние ИИ на процессы управления инцидентами. Благодаря способности обрабатывать информацию в реальном времени ИИ-системы могут не только оперативно обнаруживать подозрительную активность, но и предлагать сценарии реагирования.

Например, при целенаправленных или многоэтапных атаках, когда счет идет на минуты, такая помощь может быть критически важной. Некоторые компании уже сегодня используют ИИ не только для реакции, но и для прогнозирования угроз. На основе исторических данных и анализа текущих трендов создаются поведенческие профили, позволяющие оценить вероятность тех или иных атак и подготовиться к ним заранее.

Кроме аналитических задач ИИ активно применяется в обучении персонала SOC. Использование симуляций, приближенных к реальным инцидентам, в сочетании с возможностями ИИ позволяет ускорить процесс подготовки специалистов. Такие тренировки дают возможность отработать действия в нестандартных ситуациях, когда привычные алгоритмы не работают. Это помогает и повысить уровень подготовки команды, и выстроить более гибкую и устойчивую к кризисам культуру реагирования.

Пересмотр архитектуры SOC

Иногда внедрение ИИ становится толчком к пересмотру всей архитектуры SOC.

Например, организации начинают переходить от централизованных систем к распределенным, в которых интеллектуальные агенты работают ближе к источникам угроз. Это позволяет оперативно реагировать на инциденты и снижает нагрузку на центральную инфраструктуру.
Такой подход особенно полезен в больших распределенных сетях или в условиях удаленной работы.

Организации, которые уже прошли путь интеграции ИИ в процессы SOC, отмечают его значительную пользу. Повышение скорости реакции на угрозы, снижение операционных расходов, рост зрелости всей системы информационной безопасности - все это говорит в пользу дальнейшего развития ИИ в данной области. Более того, ИИ открывает возможности для создания по-настоящему адаптивных и устойчивых к киберугрозам систем, которые способны не только защищать, но и развиваться вместе с бизнесом.

Как ИИ помогает избавиться от рутины в SOC

С развитием технологий и увеличением количества киберугроз нагрузка на сотрудников центров мониторинга информационной безопасности значительно выросла. Ежедневно аналитики сталкиваются с массивом повторяющихся задач, требующих внимания, но не всегда - глубокого анализа.

Искусственный интеллект позволяет снять с команды значительную часть рутины и повысить общую эффективность работы SOC.

Одно из первых направлений, где ИИ уверенно занял свое место, - обработка и фильтрация поступающих оповещений (алертов). В традиционной модели SOC каждый инцидент, даже незначительный, требовал ручной про-верки. Сотрудники первой линии тратили часы на разбор сигналов, большинство из которых оказывались ложными или малозначимыми. Это не только перегружало команду, но и снижало скорость реакции на действительно серьезные угрозы. Современные ИИ-системы берут на себя первичную сортировку и анализ поступающих событий. Они автоматически отбрасывают неопасные алерты, аналитикам передают лишь те инциденты, которые требуют вмешательства. В результате снижается количество ошибок, связанных с усталостью или спешкой, а время отклика на критические ситуации существенно сокращается.

Еще одна область, где ИИ избавляет от ручного труда, - это корреляция данных из разных источников. При анализе инцидента необходимо учитывать множество разнородной информации: журналы событий операционных систем, сетевые логи, сигналы от IDS/IPS, поведенческие аномалии и данные из SIEM-систем.

Раньше аналитикам приходилось сопоставлять данные вручную, что отнимало время и нередко приводило к недочетам, особенно в стрессовых ситуациях. ИИ решает эту проблему: мгновенно объединяет данные из разных источников, выстраивает логические связи между событиями и выделяет цепочки, указывающие на потенциальную угрозу. Как результат - появляется возможность оперативно выявлять сложные и многоступенчатые атаки, которые могли бы остаться незамеченными при ручной проверке.

Свяжитесь с экспертами Центра кибербезопасности УЦСБ, чтобы реализовать тестирование на проникновени е (пентест) и избежать возможных киберугроз

Подпишитесь на нашу рассылку

Вы будете получать только полезную информацию о кибербезопасности — никакого спама и рекламы

Нажимая кнопку «Подписаться», я даю свое согласие на обработку моих персональных данных, в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006 года №152-ФЗ «О персональных данных», на условиях и для целей, определенных в Согласии на обработку персональных данных