Интеграция ИИ в современные процессы SOC: практические советы и подходы

Данные нашего исследования SANS SOC Survey 2025 подтверждают разрыв между ожиданиями и реальностью. Значительная доля организаций активно тестирует возможности ИИ, но лишь около 40% команд используют инструменты искусственного интеллекта или машинного обучения регулярно и предсказуемо. Почти половина респондентов полагается на стандартные инструменты "прямо из коробки", совершенно игнорируя необходимость адаптации и кастомизации.

Результатом становятся привычные ситуации: ИИ присутствует внутри SOC, но не реализован полноценно. Специалисты применяют его неформально, зачастую с нестабильной эффективностью, а руководители пока не разработали ясную стратегию внедрения, проверки результатов и оценки зрелости рабочих процессов, пригодных для улучшения с помощью ИИ.

Однако, несмотря на трудности, искусственный интеллект реально способен повысить способность SOC, уровень зрелости процессов, повторяемость процедур, увеличить объем выполняемых задач и удовлетворить потребности сотрудников. Важно правильно определить проблему, проверить применимость решений и относиться к результатам с той же серьезностью, которую ожидают от инженерного труда. Настоящая задача не состоит в создании принципиально новых категорий задач, а в совершенствовании существующих и обеспечении условий для тестирования, разработки и экспериментов, способствующих развитию текущих компетенций.

Важно помнить, что успешное внедрение ИИ требует ограниченности цели, строгой проверяемости и последовательного контроля качества. Когда ИИ применяется к конкретной задаче с четкими рамками и сопровождается прозрачным процессом проверки, его воздействие становится не только более предсказуемым, но и полезным.

Вот пять областей, где ИИ может оказать надежную поддержку вашему центру мониторинга безопасности:

1. Инженерия обнаружения угроз

   Инженерия обнаружения основана на построении высококачественной сигнальной тревоги, которая должна функционировать стабильно в системах SIEM, MDRE или аналогичных. Чтобы эта логика была жизнеспособной, её необходимо разработать, протестировать, усовершенствовать и внедрить с высоким уровнем уверенности, исключая двусмысленность. Именно в этой сфере часто возникает неэффективное применение ИИ.Например, курс SANS SEC595 демонстрирует пример упражнения с использованием машинного обучения, при котором первые восемь байтов сетевого пакета исследуются на предмет соответствия трафику DNS. Если реконструкция трафика не соответствует известным шаблонам DNS, генерируется высокоэффективная тревога. Важность примера заключается в точности постановки задачи и уровне подготовленности тренировочного набора данных, а не в широкомасштабной автоматизации. Ожидается, что реализация будет проверять потоки на портах UDP/TCP 53 и оценивать степень искажения реконструкции с помощью обучаемого автокодировщика. Пакеты, выходящие за пределы установленного порога, помечаются как аномалии.

2. Охота на угрозы

   Охота на угрозы нередко воспринимается как область, где ИИ якобы способен автоматически обнаруживать новые угрозы. Однако такая точка зрения неверна. Охота должна служить исследовательской и развивающей способностью SOC, где аналитики изучают гипотезы, проводят испытания и оценивают сигналы, которые еще недостаточно сильны для оперативного детектирования. Это обусловлено постоянной динамикой ландшафта уязвимостей и угроз, вынуждая центры безопасности оперативно адаптироваться к неопределенным условиям информационной среды.Искусственный интеллект полезен здесь потому, что позволяет проводить предварительные исследования быстрее и шире. Аналитик может использовать его для пилотирования подходов, сравнения паттернов или проверки гипотез. Но выводы принимает сам специалист, а не алгоритм. Ценность ИИ заключается в скорости и широте охвата исследований, а не в предоставлении точного заключения.

3. Разработка программного обеспечения и анализ

   Современные SOC работают на основе программирования. Аналитики пишут скрипты на Python для автоматизации расследований, создают средства диагностики хостов на PowerShell и разрабатывают запросы для SIEM, специфичные для каждой среды. Постоянная потребность в написании кода создает условия для успешного применения ИИ в разработке ПО и анализе.Несмотря на потенциал, искусственный интеллект не способен понимать суть стоящей за ним проблемы. Аналитикам приходится интерпретировать и верифицировать все рекомендации модели. Отсутствие глубоких знаний в определенной области ставит риск того, что вывод ИИ покажется правильным, хотя на самом деле ошибочен. Таким образом создается особая опасность: аналитик может принять и запустить код, смысл которого ему непонятен и который не прошел должного тестирования.Наиболее эффективно ИИ проявляет себя там, где сокращает рутинные операции. Он ускоряет разработку, создавая черновой вариант кода на Python, PowerShell или языках запросов SIEM. Ответственность за правильность решений остается за человеком, понимающим внутреннюю структуру системы, данных и последствия эксплуатации кода в реальных условиях.

4. Автоматизация и оркестровка

   Автоматизация давно стала частью работы SOC, но искусственный интеллект меняет подход к проектированию автоматизированных потоков. Вместо ручной сборки последовательности действий или перевода документации в логику автоматизации аналитики могут использовать ИИ для составления каркасов процессов. Модель может предложить шаги, спроектировать ветвления и даже перевести простое описание на естественный язык в формат, требуемый системами оркестрации.Однако ИИ не решает вопрос, когда именно следует запускать автоматизацию. Вопрос остаётся прежним: должна ли автоматическая операция выполняться немедленно или сначала представить информацию специалисту для рассмотрения? Решение зависит от терпимости организации к риску, чувствительности окружения и конкретного характера действия.Независимо от платформы, ответственность за инициацию действия должна оставаться за людьми, а не моделью. Искусственный интеллект может помогать строить и совершенствовать рабочий процесс, но активация действий должна осуществляться специалистом. Четкие границы делают автоматизацию предсказуемой, прозрачной и соответствующей требованиям защиты информации.

5. Отчетность и коммуникация

   Составление отчетности традиционно вызывает затруднения в центрах безопасности, причем не из-за недостатка технических навыков, а из-за трудностей преобразования этих навыков в четкую, действенную коммуникацию. Исследование SANS SOC Survey 2025 показывает масштаб отставания в этой области: почти 70% центров безопасности продолжают зависеть от преимущественно ручных методов сбора показателей. Последствия значительны: руководству трудно увидеть картину целиком, теряется контекст, принятие решений затягивается.Применение искусственного интеллекта способно заметно улучшить ситуацию с отчетностью в SOC. Он устраняет механические этапы путем стандартизации структуры отчета, повышения ясности изложения и превращения сырых заметок в хорошо сформулированные резюме. Без разницы, каким стилем предпочитает писать каждый аналитик или насколько глубоко погружены они в техническую детализацию, искусственный интеллект помогает обеспечить единообразие и читаемость документов, облегчая понимание руководством.Основная цель здесь не улучшение стиля подачи, а повышение согласованности и сопоставимости сообщений. Чем более однородна каждая сводка инцидента, еженедельный отчет или показатель эффективности, тем легче руководителю выявлять тенденции и расставлять приоритеты. У аналитиков появляется больше свободного времени, которое раньше уходило на борьбу с формулировками, оформлением и многократными объяснениями.

Эти направления показывают путь к успешной интеграции искусственного интеллекта в операционные процессы SOC. Они демонстрируют, что грамотное использование ИИ способствует повышению надежности, снижению рисков и увеличению продуктивности, обеспечивая более эффективные меры реагирования на киберугрозы.