Als u AI-aangedreven SOC-platforms evalueert, hebt u waarschijnlijk gewaagde claims gezien: snellere triage, slimmere sanering en minder lawaai. Maar onder de motorkap is niet alle AI gelijk gemaakt. Veel oplossingen zijn afhankelijk van vooraf opgeleide AI-modellen die bedraad zijn voor een handvol specifieke use cases. Hoewel dat misschien werkt voor de SOC van gisteren, is de realiteit van vandaag anders.
Moderne beveiligingsactiviteiten worden geconfronteerd met een uitgestrekt en steeds veranderend landschap van waarschuwingen. Van cloud tot eindpunt, identiteit tot OT, insider -bedreigingen voor phishing, netwerk tot DLP en nog veel meer, de lijst gaat maar door en groeit continu. CISO’s en SOC -managers zijn terecht sceptisch. Kan deze AI eigenlijk al mijn waarschuwingen afhandelen, of is het gewoon een vermomde regelsmotor?
In dit bericht onderzoeken we de kloof tussen twee soorten AI SOC -platforms. Degenen gebouwd op adaptieve AI, die leert triage te triage en te reageren op elk alerttype, en die welke afhankelijk zijn van vooraf opgeleide AI, beperkt tot het afhandelen van vooraf gedefinieerde use cases. Inzicht in dit verschil is niet alleen academisch; Het is de sleutel tot het bouwen van een veerkrachtige SOC die klaar is voor de toekomst.
Wat is een vooraf opgeleid AI-model?
Pre-getrainde AI-modellen in de SOC worden doorgaans ontwikkeld door algoritmen voor het trainen van machine learning over historische gegevens van specifieke beveiligingsgebruik, zoals phishing-detectie, eindpuntmalware-meldingen en dergelijke. Ingenieurs maken grote, gelabelde datasets samen en stemmen de modellen af om gemeenschappelijke patronen en saneringsstappen te herkennen die bij die gebruiksscenario’s zijn gekoppeld. Eenmaal geïmplementeerd, werkt het model als een zeer gespecialiseerde assistent. Wanneer het een waarschuwingstype tegenkomt waarop het is getraind, kan het de waarschuwing snel classificeren, een betrouwbaarheidsscore toewijzen en de volgende actie aanbevelen, vaak met indrukwekkende nauwkeurigheid.
Dit maakt vooraf getrainde AI bijzonder geschikt voor hoogvolume, herhaalbare alarmcategorieën waarbij het bedreigingsgedrag goed wordt begrepen en relatief consistent in de loop van de tijd. Het kan dramatisch de triage -tijden verminderen, richtlijnen voor de oppervlakte -sanering en het ontslagen werk elimineren door gemeenschappelijke beveiligingsworkflows te automatiseren. Voor organisaties met voorspelbare bedreigingsprofielen bieden vooraf opgeleide modellen een snelle track op operationele efficiëntie, waardoor waarde out-of-the-box levert zonder diepe aanpassing.
Maar bestaan dergelijke organisaties? Als ze dat doen, zijn ze zeker veel en weinigen, waardoor we naar onze volgende sectie worden geleid. De beperkingen van vooraf getrainde AI.
Beperkingen van een vooraf opgeleid AI-model voor de SOC
Ondanks hun eerste aantrekkingskracht, komen vooraf getrainde AI-modellen met aanzienlijke beperkingen, vooral voor organisaties die brede en aanpasbare dekking van de alert zoeken. Vanuit zakelijk oogpunt is het meest kritische nadeel dat vooraf getrainde AI alleen kan triage wat het expliciet is onderwezen, vergelijkbaar met SOO’s die alleen acties kunnen uitvoeren op basis van vooraf geconfigureerde playbooks.
Dit betekent dat AI SOC-leveranciers die op de vooraf opgeleide aanpak vertrouwen, nieuwe modellen moeten ontwikkelen, testen en implementeren voor elke afzonderlijke use case, een inherent langzaam en resource-intensief proces. Als gevolg hiervan blijven hun klanten (IE SOC -teams) vaak wachten op een bredere dekking van zowel bestaande als opkomende alerttypen. Deze rigide ontwikkelingsbenadering belemmert behendigheid en dwingt SOC -teams terug te vallen op handmatige workflows voor alles wat niet wordt gedekt.
In snel veranderende omgevingen waar beveiligingssignalen voortdurend evolueren, worstelen vooraf opgeleide modellen om gelijke tred te houden en snel verouderd of bros worden. Dit kan blinde vlekken creëren, inconsistente triage -kwaliteit en een verhoogde analistenwerklast, die de efficiëntiewinst ondermijnt die de AI moest leveren.
Wat is een adaptief AI -model?
In de context van Soc-triage vertegenwoordigt adaptieve AI een fundamentele verschuiving van de beperkingen van vooraf opgeleide modellen. In tegenstelling tot statische systemen die alleen kunnen reageren op waarschuwingen waarop ze zijn getraind, is adaptieve AI gebouwd om een waarschuwing te verwerken, zelfs een die het nog nooit eerder heeft gezien. Wanneer een nieuwe waarschuwing wordt ingenomen, faalt adaptieve AI niet stil of stuurt u uit naar een mens; In plaats daarvan onderzoekt het actief de nieuwe alert. Het begint met het analyseren van de structuur, semantiek en context van de waarschuwing om te bepalen wat het vertegenwoordigt en of het een bedreiging vormt. Dit vermogen om nieuwe meldingen in realtime te onderzoeken (wat ervaren analisten met een hogere tieren doen) is wat adaptieve AI in staat stelt om te triage en te reageren over het gehele spectrum van beveiligingssignalen zonder voorafgaande training voor elke use case te vereisen.
Deze mogelijkheid geldt voor zowel alerttypen die de adaptieve AI nog nooit eerder heeft gezien, evenals voor nieuwe variaties van bedreigingen (bijv. Een nieuwe vorm van malware).
Technisch gezien gebruikt adaptieve AI semantische classificatie om te beoordelen hoe sterk een nieuwe alert lijkt op eerder geziene meldingen. Als er een sterke match is, kan dit op intelligente wijze een bestaande triage -overzicht hergebruiken: een gestructureerde set van onderzoeksvragen en acties die zijn afgestemd op de kenmerken van de waarschuwing. De AI voert een nieuwe analyse uit, waaronder het verifiëren van de resultaten van elke stap in de triage -omtrek, het beoordelen van deze resultaten, het identificeren van aanvullende gebieden om te onderzoeken en uiteindelijk een conclusie samen te stellen.
Maar wanneer de waarschuwing nieuw of onbekend is, verschuift het systeem naar de ontdekkingsmodus. Hier, onderzoeksagenten, Net als senior SOC -analisten, zullen leveranciersdocumenten, bedreigingsinformatie -feeds, evenals gerenommeerde websites en forums zoeken. Ze analyseren vervolgens alle informatie en stellen een rapport op dat definieert wat de nieuwe melding vertegenwoordigt, bijvoorbeeld is het malware of een ander dreigingstype. Hiermee construeren de agenten dynamisch een gloednieuwe triage-overzicht. Deze contouren worden doorgegeven aan triage -agentendie het volledige triage -proces autonoom uitvoeren. Dit is mogelijk omdat adaptieve AI geen monolithisch model is. Het is eerder een gecoördineerd systeem van tientallen gespecialiseerde AI -agenten, die elk in staat zijn om een reeks taken uit te voeren. In complexe gevallen kunnen deze agenten gezamenlijk meer dan 150 inferentiebanen uitvoeren om een enkele waarschuwing volledig te triage, van gegevensverrijking tot validatie van dreigingen tot saneringsplanning.
In tegenstelling tot vooraf opgeleide AI, waar al het onderzoek aan de voorkant wordt geladen door menselijke trainers en triage is beperkt tot statische en potentieel verouderde kennis, brengt adaptieve AI continu leren en uitvoering in de SOC met onderzoeksagenten die up-to-date, online bronnen en bedreigingsintelligentie gebruiken. Zodra onderzoeksagenten nieuwe inzichten zijn opgedoken, delen ze ze onmiddellijk met triage -agenten om het triage -proces te voltooien. Deze samenwerking tussen agent-tot-agent maakt het systeem zowel flexibel als schaalbaar, waardoor beveiligingsteams triage vol vertrouwen in hun hele alarmlandschap kunnen automatiseren zonder te wachten tot leveranciers nieuwe use cases of aanvalspatronen inhalen.
Waarom meerdere LLM’s beter zijn dan één voor sociaal
Het gebruik van meerdere grote taalmodellen (LLMS) in de SOC is niet alleen een technische beslissing – het is een strategisch voordeel. Elke LLM heeft zijn eigen sterke punten, of het nu diep redeneren, beknopte samenvatting, codegeneratie of meertalig begrip is. Door een set complementaire modellen te orkestreren, wijst een adaptief AI-platform het juiste model toe aan de juiste taak, waardoor er een nauwkeuriger, efficiëntere en contextbewuste triage zorgt. Het ene model kan bijvoorbeeld excelleren in het analyseren van gestructureerde beveiligingslogboeken, een ander bij het begrijpen van ongestructureerde ticketverhalen of phishing -e -mails, terwijl een derde kan worden geoptimaliseerd voor het genereren van saneringscripts of het opvragen van cloudinfrastructuur.
Deze multi-llm-architectuur voegt veerkracht en diepte toe aan het triage-proces. Als het ene model worstelt om een nieuwe alert te begrijpen of te classificeren, kan een ander een betere interpretatie bieden of het probleem door een ander redeneerpad kunnen leiden. Het vermindert ook eenmodel bias en foutversterking, wat veel voorkomende risico’s zijn in monomodelsystemen. Het belangrijkste is dat het het platform in staat stelt om continu te verbeteren door de prestaties van het model te benchmarking op real-world SoC-taken en dynamisch schakelen tussen hen op basis van kwaliteit, latentie of kosten.
In wezen zorgt het gebruik van meerdere LLMS ervoor dat de SOC het beste uit alle werelden haalt: snelheid, nauwkeurigheid, flexibiliteit en robuustheid, afgestemd op de complexiteit en diversiteit van moderne beveiligingsomgevingen. Het is een ontwerpkeuze geworteld in de behoeften van de echte SOC, niet in AI-hype.
De zakelijke voordelen van het adaptieve AI -model
Adaptieve AI levert transformatieve waarde aan zowel de SOC als de bredere organisatie door de operationele knelpunten te verwijderen die traditioneel beveiligingsteams hebben vertraagd. Vanuit een zakelijk perspectief versnelt het tijd-tot-waarde drastisch door onmiddellijke triage-dekking te bieden voor alle alerttypen, zonder te wachten op leverancier-geleide modelontwikkeling of handmatige afstemming.
Dit betekent snellere detectie, snellere respons en grotere veerkracht in evoluerende omgevingen. Op beveiligingsfront zorgt adaptieve AI ervoor dat geen alert, ongeacht hoe nieuw of onduidelijk, door de scheuren glijdt vanwege modelbeperkingen. Het past zich aan nieuwe gegevensbronnen aan, aanvalstechnieken en bedreigingsvectoren terwijl ze opkomen, blinde vlekken sluiten en de algemene dekking van de dreiging verbeteren.
Voor menselijke analisten fungeert adaptieve AI als een krachtige krachtvermenigvuldiger: het automatiseert het onderzoeks zwaar tillen, elimineert alert vermoeidheid en oppervlakken met hoge context, inzichten met een hoog context, waarmee analisten zich kunnen concentreren op de meest strategische en hoogrisicosproblemen. Het resultaat is een meer wendbare, efficiënte en empowered SOC, een die kan schalen zonder de kwaliteit of dekking in gevaar te brengen.
Andere essentiële kenmerken van AI SOC -platforms
Naast een adaptief AI-model dat elk alert-type kan triage, hebben SOC-teams meer nodig om end-to-end SOC-efficiëntie en productiviteit te stimuleren.
Zelfs nadat alle valse positieven automatisch zijn getrageerd en alleen echte bedreigingen escaleerden naar incidenten, moeten menselijke analisten nog steeds met antwoordacties komen en uitvoeren.
Bovendien zullen Tier 3 -analisten vaak dieper in de onderliggende logboeken willen graven voor het jacht op bedreigingen en forensisch onderzoek. Om het “swivel stoel” -effect te voorkomen, moet een adaptief AI SOC -platform ook als volgt geïntegreerde respons- en houtkapmogelijkheden bieden:
Geïntegreerde antwoordautomatisering
Als een waarschuwing als kwaadaardig wordt beschouwd, genereert de adaptieve AI aangepaste, aanbevolen acties om de dreiging te verhelpen. Menselijke analisten kunnen de aanbevolen sanering in één klik uitvoeren of dit handmatig uitvoeren met stapsgewijze begeleiding.
Bovendien is het niet nodig om complexe playbooks te configureren of te onderhouden met de AI die de responsactielogica up-to-date en relevant houdt voor dynamische omgevingen.
Geïntegreerde houtkap bij een fractie van wat traditionele SIEM’s kosten
Ingebouwde logbeheer die gebruik maakt van de opslag van de cloudarchief van de klant en de moderne logboekarchitectuur, biedt snelle vraag en visualisaties, en de mogelijkheid om rechtstreeks uit waarschuwingen en incidenten naar de relevante loggegevens te boren.
Deze aanpak elimineert leverancierslot-in met onbeperkte opslag en retentie voor een fractie van wat traditionele logbeheer en SIEMS-kosten.
Samenvatting
Niet alle AI SOC -platforms zijn gelijk gemaakt. Hoewel vooraf getrainde AI smalle, regelsgebonden automatisering biedt voor bekende alerttypen, worstelt het om gelijke tred te houden met het huidige dynamische en onvoorspelbare landschap van bedreigingen. Adaptieve AI daarentegen levert continu leren, realtime onderzoek en volledig spectrum triage voor elke waarschuwing. ADAPTive AI wordt aangedreven door meerdere gespecialiseerde LLMS en een gecoördineerd systeem van onderzoeks- en triage -agenten en stelt beveiligingsteams in staat zich te concentreren op reële bedreigingen met snelheid, flexibiliteit en vertrouwen.
Om de efficiëntie en schaal echt te stimuleren, heeft een AI SOC-platform ook geïntegreerde responsautomatisering en ingebouwd logbeheer nodig, waardoor analisten snel bedreigingen kunnen worden verholpen en naadloos in onderliggende loggegevens kunnen boren zonder de overhead of kosten die verband houden met legacy-siems. Met adaptieve AI kunnen organisaties eindelijk loskomen van legacy -beperkingen en een SOC exploiteren die gelijke tred houdt met de echte wereld.
Over het adaptieve AI Soc -platform van Radiant
Radiant biedt een adaptief AI SOC -platform dat is ontworpen voor enterprise beveiligingsteams die 100% van de meldingen die ze ontvangen volledig van meerdere tools en sensoren willen aanpakken. Tria -meldingen van elke beveiligingsverkoper of gegevensbron, Radiant zorgt ervoor dat reële bedreigingen binnen enkele minuten worden gedetecteerd. Met geïntegreerde responsautomatisering wordt MTTR van dagen tot minuten verlaagd, waardoor analisten zich kunnen concentreren op echte incidenten en proactieve beveiliging.
Bovendien stelt Radiant’s geïntegreerde en ultra-beursbare logbeheer SOC-teams in staat om toegang te krijgen tot alle relevante gegevens voor zowel forensische als nalevingsdoeleinden, allemaal zonder leveranciervergrendeling en de hoge kosten in verband met traditionele SIEM-oplossingen.
Plan een demo Met een van onze vriendelijke en deskundige productexperts en kijk hoe stralend voor u kan werken!
