Het is zeker een moeilijke tijd om een SOC -analist te zijn.
Elke dag wordt van hen verwacht dat ze problemen met hoge consequentie oplossen met de helft van de gegevens en tweemaal de druk. Analisten zijn overweldigd – niet alleen door bedreigingen, maar door de systemen en processen die bedoeld zijn om hen te helpen reageren. Tooling is gefragmenteerd. Workflows zijn zwaar. Context leeft op vijf plaatsen en waarschuwingen vertragen nooit. Wat begon als een snelle, high-impact rol, is voor veel analisten een repetitieve lus geworden van alert triage en gegevensgraden die weinig ruimte biedt voor strategie of groei.
De meeste SOC -teams lopen ook Lean. Vorig jaar bleek uit onze jaarlijkse SANS SOC-enquête dat een meerderheid van SOC’s slechts uit slechts 2-10 fulltime analisten bestaat,, Een aantal ongewijzigd sinds de enquête begon te volgen in 2017. Ondertussen is de reikwijdte van de dekking geëxplodeerd, variërend van on-prem infrastructuur tot cloudomgevingen, externe eindpunten, SaaS-platforms en daarna. Op schaal is verergerd, heeft dit geleid tot systemische burn -out in SOC -omgevingen – een legitiem bedrijfsrisico dat het vermogen van uw organisatie om zichzelf te verdedigen belemmert.
Het aanpakken van het probleem is niet een kwestie van het gewoon toenemen van het personeelsbestand. Hoe langer we burn -out als een mensenprobleem behandelen, hoe langer we negeren wat er echt misgaat in de SOC. De uitdaging van de hand vereist een verschuiving in hoe SOC -werk is ontworpen en uitgevoerd, evenals hoe analisten worden gepositioneerd voor succes.
Voer kunstmatige intelligentie (AI) in. AI -implementatie op schaal biedt hier een praktisch pad door delen van de taak te optimaliseren die analisten naar de deur duwen: de repetitieve stappen, de cognitieve overhead en het gebrek aan zichtbare vooruitgang. Van het stroomlijnen van inefficiënte workflows en het ondersteunen van de ontwikkeling van vaardigheden tot het faciliteren van meer impactvol team-breed toezicht, AI kan bredere wegen openen om SOC werk duurzamer te maken.
Vermindering van alert vermoeidheid en repetitieve belasting met slimmer automatisering
Een constante stroom van low-context waarschuwingen is een van de snelste manieren om een SOC-team af te voeren. In de SANS SOC -enquête meldde 38% van de organisaties dat alle beschikbare gegevens in hun SIEM zijn ingesteld. Hoewel dat de zichtbaarheid kan vergroten, overspoelt het ook analisten met lage prioriteitsgeluid. En zonder sterke correlatielogica of platformonafhankelijke integratie, valt het assembleren van een volledig beeld nog steeds op de analist. Ze achtergelaten achtervolgers over onsamenhangende systemen, het handmatig samenvoegen van context en beslissen of escalatie zelfs nodig is. Het is inefficiënt, vermoeiend en onhoudbaar.
SOC -teams automatiseren al jaren taken, maar het grootste deel van die automatisering is gebaseerd op brosse logica zoals rigide playbooks en statische SOAR -stromen die afbreken zodra het scenario afwijkt van de verwachte. AI verandert dat. AI-aangedreven automatisering kan die druk verlichten door op te treden als een uniek krachtige contextuele aggregator en onderzoeksassistent. In combinatie met mogelijkheden zoals die mogelijk gemaakt door het nieuwe modelcontextprotocol (MCP), kunnen taalmodellen telemetrie, bedreigingsinformatie, activa -metagegevens en gebruikersgeschiedenis integreren in een enkele weergave, het afstemmen op elke unieke situatie waarmee de analisten worden geconfronteerd. Dit geeft analisten verrijkte, case-specifieke samenvattingen in plaats van ruwe gebeurtenissen. Duidelijkheid vervangt giswerk. Responsbeslissingen gebeuren sneller en met meer vertrouwen – twee dingen die de burn -out direct verminderen.
De sleutel hier is dat AI, in tegenstelling tot Soar, adaptieve automatisering mogelijk maakt en zelfs gemakkelijk toegankelijk maakt via een LLM -interface. Met AI -agenten en nieuwe normen zoals MCP en Agent2Agent Protocol, is er nu een toekomst waar analisten kunnen beschrijven wat er in gewone taal moet gebeuren, en het systeem kan de automatisering dynamisch bouwen, beslissen welke taken moeten worden uitgevoerd en de beste manier om ze te voltooien. Of het nu gaat om het ophalen van gegevens, het correleren van signalen of het coördineren van een reactie, AI kan zich in realtime aanpassen op basis van de context. Die flexibiliteit is belangrijk, vooral wanneer onderzoekspaden niet altijd duidelijk of lineair zijn.
Vertrouwen op het bouwen van analisten door slimmere feedback
Burnout komt niet alleen uit lange uren. Soms komt het voort uit stagnatie – hetzelfde werk uiten zonder te groeien of zinvolle feedback te krijgen. Als een analist geen vooruitgang ziet, stelt frustratie snel wortel op. Dit is een gebied waar AI echte ondersteuning kan bieden. Het stelt analisten in staat om hun eigen werk meteen te verfijnen – het versterken van detectielogica, het oplossen van valse positieven en het genereren van betere vragen met snelle, gerichte suggesties. Real-time feedback zoals deze is vooral waardevol voor nieuwere analisten, maar zelfs ervaren teamleden profiteren van de mogelijkheid om hun aanpak te testen zonder te wachten op peer review.
Deze interacties ondersteunen wat onderzoekers opzettelijke praktijk noemen: gerichte herhaling in combinatie met onmiddellijke, bruikbare feedback. Dat is zijn gewicht waard in goud als het gaat om retentie. Volgens de SANS SOC -enquête werden “zinvol werk” en “carrièreprogressie” gerangschikt als de top twee factoren bij het behoud van analisten – Above -compensatie. Teams die groei inbedden in de dagelijkse workflow, hebben eerder hun mensen te behouden. AI kan menselijke mentorschap niet vervangen, maar het kan helpen enkele van de meest betekenisvolle effecten op schaal te repliceren.
SOC -leiders helpen hun teams te beheren en te versterken
SOC -leiders hebben een directe invloed op het verminderen van burn -out. Een gebrek aan tijd en zichtbaarheid is echter vaak hun grootste obstakel om een positieve impact te hebben. Prestatiegegevens zoals casusbelasting, notitiekwaliteit, onderzoeksdiepte en responstijden zijn verspreid over platforms en onderzoeken. Zonder een manier om het te synthetiseren, raden managers aan wie het worstelt en waarom.
AI maakt die analyse mogelijk. Met toegang tot casemanagement en workflowgegevens kunnen modellen prestatietrends oppervlak: welke analisten consequent bepaalde dreigingstypen goed omgaan, waar fouten clusteren of wanneer de kwaliteit begint te duiken. Dat inzicht stelt managers in staat om effectiever te coachen en werk toe te wijzen op basis van mogelijkheden, niet alleen beschikbaarheid. Het geeft hen ook de kans om vroeg in te grijpen. Burnout kondigt zichzelf niet aan. Het bouwt langzaam, vaak uit het zicht. Maar met de juiste signalen-overbelasting van overbelasting, het spotten van vaardigheden, het opmerken van drop-offs in het geval van kwaliteit-kunnen leiders actie ondernemen voordat problemen worden uitgesloten.
In de loop van de tijd herstelt dat soort gerichte ondersteuningsteamcultuur. Prestaties verbetert, retentie stabiliseert en analisten blijven vaker blijven en groeien in rollen waar ze zich gezien, ondersteund en opgezet om te slagen.
Laten we het gesprek voortzetten bij SANS Network Security 2025
SOC -burn -out verschijnt zelden allemaal tegelijk. Het bouwt op door herhaling zonder leren, druk zonder vooruitgang en moeite zonder impact. AI zal niet elke stressor in de SOC verwijderen, maar het kan helpen de wrijving te verlichten waar het het belangrijkst is.
Als dit onderwerp resoneert, sluit u aan bij SANS Network Security 2025 in september in Las Vegas. Ik zal sessies leiden over het bouwen van gezondere, effectievere SOC’s-inclusief hoe AI kan worden toegepast om burn-out te verminderen, workflows te stroomlijnen en de groei van de analisten in echte omgevingen te ondersteunen.
Registreer hier voor SANS Network Security 2025 (22-27 september 2025).
Opmerking: Dit artikel is vakkundig geschreven en bijgedragen door John Hubbard, Sans Senior Instructor. Lees hier meer over zijn achtergrond en cursussen.
Opmerking: Dit artikel is geschreven en bijgedragen door John Hubbard, senior instructeur bij het Sans Institute.
