AI בסביבות SOC: פתרון להבטחות שלא התממשו של SOAR

AI בסביבות SOC: פתרון להבטחות שלא התממשו של SOAR

סביבות SOC (Security Operations Center) מהוות את בסיס ההגנה בארגונים, כשהן מתמקדות בניהול אירועים ובתגובה לאיומים על מערכות המידע. בעשור האחרון, בעזרת התקדמות הטכנולוגיות, הוצגו מערכות SOAR (Security Orchestration Automation and Response) כפתרונות שמיועדים לאוטומציה ולשיפור ביעילות התגובה לאיומים. עם זאת, במקרים רבים, ההבטחות של SOAR לא מומשו במלואן. טכנולוגיית הבינה המלאכותית (AI) נכנסת לתמונה ככלי שיכול לשדרג משמעותית את הפעילות של סביבות ה-SOC.

ההבטחות של SOAR והאתגרים במימושן

SOAR הציעה אוטומציה של תהליכים ותגובה מהירה לאירועים, אך בפועל ארגונים נתקלו באתגרים רבים:

• מורכבות ויישום: התקנת מערכת SOAR דורשת משאבים משמעותיים, כולל הכשרה של צוותים טכנולוגיים, דבר שמעכב את תהליך ההטמעה.
• אנליזות לא מדויקות: מערכות SOAR עלולות לספק נתונים לא מדויקים, דבר שמוביל לתגובות לקויות לאירועים ואיומים.
• פולריזציה של נתונים: SOAR עשויה להיתקל בבעיות באבחון ובתגובה עקב נתונים שאינם אחידים או נגישים.

AI ככלי לשיפור ביצועי SOC

בהתחשב בקשיים שהוזכרו קודם, הבינה המלאכותית מציעה פתרונות שיכולים לשדרג את יעילות סביבות ה-SOC. טכנולוגיות AI יכולות להניב יתרונות רבים:

יישום חכם של למידת מכונה

למידת מכונה מאפשרת זיהוי מהיר ויעיל של תבניות ואנומליות בנתונים. לדוגמה, חברת Darktrace משתמשת באלגוריתמים מתקדמים של AI כדי לאתר איומים על סמך תנועות רגילות ברשת. החברה רושמת הצלחה בזיהוי למעלה מ-98% מהמקרים הפוטנציאליים.

אוטומציה מבוססת בינה מלאכותית

באמצעות AI, ניתן לאוטומט תהליכים רבים בארגון. טכנולוגיות כגון SIEM (Security Information and Event Management) משתמשות באלגוריתמים של AI כדי לזהות אירועים חריגים ובכך לאפשר תגובות אוטומטיות ואיכותיות יותר.

שיפור יכולת הניתוח

AI מאפשרת לספק ניתוחים מתקדמים המוחזקים בחשיבות עליונה על מנת לתמוך בצוותי SOC בקבלת החלטות מושכלות. למשל, שימוש בטכנולוגיות כמו Natural Language Processing (NLP) מסייע בהבנת דיווחים טכנולוגיים ובניית תגובות שמתאימות לידע הפנימי של הארגון.

סטטיסטיקות ודוגמאות מוצלחות

עותק שנערך בשנת 2023 מצא כי 65% מהארגונים שהחלו להשתמש בטכנולוגיות AI בסביבות SOC דיווחו על עלייה של 30% במהירות התגובה לאיומים. בין המערכות המובילות בתחום זה נמצאת Splunk, שסיפקה פתרונות AI שהורידו את זמן התגובה לאירועים ל-15 דקות בממוצע.

דוגמאות מעשיות לשימוש ב-AI הובלות שיפור ביצועי SOC

באופן כללי, הסביבות SOC היוו לאורך זמן את המקום שבו מתרכזים המשאבים להגנה על המידע בארגונים. ככל שמספר האיומים התגבר, כך גם הצורך בפתרונות טכנולוגיים מתקדמים. במהלך התקופה האחרונה, שיחות על שילוב AI בסביבות SOC התגברו, כאשר גופים שונים החלו לזהות את היתרונות שבזה:

• מודלים AI לאיתור איומים: מערכת בשם Deep Instinct השתמשה במודלים של למידת מכונה לאיתור איומים מתקדמים, הפועלת על עקרונות של זיהוי דפוסים.
• קשירת נתונים ממקורות שונים: מערכות AI מתקדמות מאפשרות ל-SOC לקשר בין נתונים ממקורות שונים, דבר שמביא לתגובה שאינה תלויה במידע שהתקבל ממערכת אחת בלבד.
• כלים לניהול אירועים משופרים: כלים כמו Sumo Logic מצליחים לשפר את יכולת הניתוח של אירועים בעזרת אלגוריתמים שמתחברים למידע בזמן אמת.

אתגרים ותובנות

על אף היתרונות שמביאה עמה הבינה המלאכותית, ישנם אתגרים שעדיין קיימים בשילוב של AI בסביבות SOC. אחד מהאתגרים המרכזיים הוא הצורך במידע איכותי ומגוון. פתרונות AI זקוקים לנתונים מגוונים כדי לפעול באופן מיטבי, והמחסור בנתונים איכותיים יכול להוביל לתוצאות לא מדויקות.

בנוסף, ישנו גם אתגר של הבנת החומרה שה-AI יכולה להפעיל. היכולת לקודד גישות מותאמות אישית לתגובה לאיומים יכולה להיות מורכבת, ודורשת לעיתים פיתוח ייחודי של פתרונות.

חקירה לעבר העתיד

במשך השנים הבאות, אנו צפויים לראות צמיחה משמעותית בשימוש ב-AI בסביבות SOC, עם חידושים מתמשכים בתחומים כגון אוטומציה של תהליכים, כלי ניתוח והבנה של שפה טבעית. ככל שהטכנולוגיה תתקדם, כך גם היכולת להקטין את זמן התגובה לאיומים תשתפר.

סיכום

בעוד ש-SOAR לא תמיד הצליחה לממש את ההבטחות שלה, הבינה המלאכותית נכנסת לתמונה כפתרון חדשני שיכול לשדרג את הביצועים של סביבות SOC. בעזרת טכנולוגיות מתקדמות כמו למידת מכונה ואוטומציה, צוותי אבטחת מידע יכולים לשפר את יכולתם ולהגיב לאיומים בצורה מהירה ומדויקת יותר, דבר שיכול להגביר את האבטחה בארגונים בעידן הדיגיטלי הנוכחי.