Jak automatyzacja i sztuczna inteligencja wspierają działania SOC
Nowoczesne Security Operations Center w dobie rosnących zagrożeń
Wiele firm traktuje bezpieczeństwo jak coroczny audyt finansowy – coś, co trzeba „odhaczyć" i co daje chwilowe poczucie kontroli. Problem w tym, że audyt, podobnie jak bilans księgowy, pokazuje stan z wczoraj, a nie odpowiada na pytanie, co dzieje się dzisiaj. W świecie cyberataków, gdzie przeciwnik działa 24/7, takie podejście staje się anachroniczne.
Security Operations Center nie jest więc luksusem dużych korporacji, ale koniecznością każdej organizacji, która funkcjonuje w cyfrowym ekosystemie. Tradycyjny model SOC, oparty na ręcznej analizie logów i doświadczeniu analityków, nie nadąża już za tempem oraz skalą ataków.
Nie chodzi o to, by zastąpić człowieka maszyną – to uproszczona wizja, która mija się z rzeczywistością. Kluczowe staje się połączenie dwóch światów: człowieka, który wnosi kontekst i decyzję strategiczną oraz automatyzację z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, która przejmuje rutynę, wykrywa anomalie i skraca czas reakcji. Tylko taki tandem daje realną szansę na skuteczną obronę.
AI działa jak niewidzialny egzoszkielet SOC – zwiększa sprawność zespołu, skracając czas detekcji i reakcji.
W tym duecie AI działa jak niewidzialny egzoszkielet, który zwiększa sprawność i redukuje przy tym zmęczenie zespołu, jednocześnie skracając MTTD i MTTR. W efekcie SOC staje się bardziej proaktywny, a nie reaktywny – a to przewaga, w którą warto zainwestować.
SOC pod presją: największe bariery w codziennej obronie
Jednym z głównych problemów SOC jest nadmiar alertów, określany mianem alert fatigue.
Według badania Devo aż 83% analityków SOC wskazuje, że liczba powiadomień i fałszywych alarmów utrudnia im codzienną pracę a skala wyzwania różni się między organizacjami.
W dużych korporacjach chodzi o tysiące alertów dziennie, w mniejszych firmach częściej o braki kadrowe. Efekt jednak bywa ten sam: zmęczenie zespołu i ryzyko przeoczenia incydentu, a dokładnie na to czekają cyberprzestępcy.
Kolejnym wyzwaniem wiążącym się z SOC jest korelacja danych z wielu źródeł. Dzisiejsze środowiska IT i OT generują miliony logów dziennie, obejmujących cały zakres systemów i urządzeń. Jak wskazuje Gartner, aż 57% liderów SOC ocenia, że ich możliwości w zakresie agregacji i korelacji danych są niewystarczające. Problem wynika nie tylko z braku odpowiednich narzędzi, ale przede wszystkim z rosnącej złożoności infrastruktury i „silosowego" przechowywania informacji. W efekcie analitycy często skupiają się na pojedynczych incydentach, tracąc z oczu szerszy obraz ataku.
Nie mniej istotnym ograniczeniem jest również czas reakcji na incydenty (MTTR). W badaniu ENISA Threat Landscape 2024 wskazano, że większość organizacji w Europie potrzebuje tygodni, a czasem miesięcy, by skutecznie powstrzymać atak od momentu pierwszego wykrycia. W epoce, w której cyberprzestępcy automatyzują swoje działania, tak długie okno ekspozycji oznacza realne straty finansowe i reputacyjne.
Na wszystkie te problemy nakłada się także chroniczny brak specjalistów. Według ISC² Cybersecurity Workforce Study 2023 globalny deficyt pracowników cyberbezpieczeństwa przekroczył 4 miliony osób. Braki kadrowe w połączeniu z rosnącymi kosztami narzędzi i usług sprawiają, że wiele zespołów SOC działa na granicy wydolności. Co więcej, 92% organizacji wskazuje na niedobory kompetencji, szczególnie w obszarach takich jak bezpieczeństwo chmury, AI/ML czy Zero Trust.
To pokazuje, że problemem nie jest tylko liczba ekspertów, ale także dostęp do najważniejszych umiejętności, które decydują o skutecznej obronie przed zaawansowanymi atakami.
Jak automatyzacja i AI kształtują SOC nowej generacji
Automatyczna korelacja logów i zdarzeń
SOC bez automatyzacji musi analizować tysiące alertów i logów ręcznie, co przy dzisiejszej skali danych staje się niewykonalne. Automatyzacja pozwala w czasie rzeczywistym łączyć zdarzenia z wielu źródeł i odfiltrowywać fałszywe alarmy. W konsekwencji analitycy SOC mogą koncentrować się na krytycznych incydentach, zamiast marnować czas na szum informacyjny. Rozwiązania klasy NGFW i platformy analityczne, takie jak Hillstone iSource, idą o krok dalej, nie tylko korelują zdarzenia, ale także automatycznie nadają im priorytet, skracając czas detekcji i reakcji.
AI do analizy anomalii w ruchu sieciowym
Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym, to jeden z obszarów, w którym sztuczna inteligencja wnosi największą wartość. Tradycyjne systemy IDS/IPS bazują głównie na sygnaturach znanych zagrożeń, przez co są mniej skuteczne wobec ataków typu zero-day czy nietypowych działań wewnętrznych.
AI potrafi natomiast uczyć się normalnych wzorców zachowań i wychwytywać wszelkie odchylenia. Realne potwierdzenie daje badanie z artykułu Machine Learning-Based Network Anomaly Detection (2024), w którym osiągnięto bardzo wysoką skuteczność wykrywania nieprawidłowości przy użyciu modeli nadzorowanych i nienadzorowanych. To sprawia, że możliwe jest szybkie wykrywanie nieprzewidywanych zachowań użytkowników czy urządzeń, które w tradycyjnym SOC mogłyby pozostać niezauważone.
Wsparcie analityków SOC w procesie decyzyjnym
Systemy AI nie tylko filtrują alerty, ale też dostarczają analitykom kontekstu i rekomendacji, które przyspieszają podejmowanie decyzji. Badania, takie jak projekt ContextBuddy (2025), pokazały, że wsparcie sztucznej inteligencji zmniejsza liczbę błędów i skraca czas walidacji incydentów, szczególnie w pracy mniej doświadczonych specjalistów.
Podobne funkcje oferuje rozwiązanie Cisco XDR, które automatycznie streszcza incydenty i generuje raporty. Na skutek tego AI nie zastępuje analityka, a jedynie pełni rolę „co-pilota" wspierając go w szybszym reagowaniu i podejmowaniu trafnych decyzji.
Predykcyjne modele wykrywania ataków
Predykcyjne modele AI pozwalają SOC przejść z reakcji na incydenty do proaktywnej obrony. Analizując dane historyczne i bieżące wzorce, potrafią wskazać wczesne symptomy ataku i potencjalne wektory zagrożeń.
Badania A Holistic and Proactive Approach to Forecasting Cyber Threats (2023) pokazują, że analiza długoterminowych trendów obejmujących dane z raportów, mediów i źródeł threat intelligence z ponad dekady, pozwala na prognozowanie kierunków ataków w skali miesięcy i lat. W rezultacie możliwe jest nie tylko przewidywanie dominujących wektorów zagrożeń (np. phishing, ransomware), ale też obserwowanie, jak zmienia się aktywność poszczególnych grup atakujących i w jakich regionach świata ryzyko rośnie najszybciej.
Integracja AI z SIEM i SOAR
Kluczową rolą SOC jest analiza zdarzeń i szybka reakcja na incydenty, a fundamentem tego procesu pozostają platformy SIEM (Security Information and Event Management) służące do zbierania i korelacji logów z wielu źródeł oraz SOAR (Security Orchestration, Automation and Response), czyli systemy automatyzujące reakcje i procedury bezpieczeństwa. Problemem jest jednak skala – klasyczne SIEM generują tysiące alertów dziennie, a tradycyjne scenariusze reakcji SOAR często nie nadążają za zmieniającą się dynamiką zagrożeń.
Integracja z AI znacząco zmienia ten obraz. W przypadku SIEM sztuczna inteligencja nie tylko porządkuje ogromne ilości logów, ale potrafi też nadać im kontekst biznesowy i priorytet, wskazując, które zdarzenia stanowią realne zagrożenie.
W SOAR natomiast AI pozwala na inteligentną orkiestrację – dynamiczne dostosowanie scenariuszy reakcji, rekomendacje działań w nietypowych sytuacjach i uczenie się na podstawie wcześniejszych incydentów.
Według raportu Gartnera Top Trends in Cybersecurity 2024, organizacje, które wdrażają AI w ramach SIEM i SOAR, skracają średni czas reakcji na incydent nawet o 30–40%. To przekłada się nie tylko na szybsze neutralizowanie zagrożeń, ale też na realne odciążenie zespołów SOC, które mogą skupić się na bardziej złożonych analizach.
Hillstone Networks jako przykład wdrożenia AI w SOC
- Threat Intelligence zasilane AI: Analiza globalnych danych o zagrożeniach i automatyczne dostarczanie kontekstu do lokalnych incydentów.
- Automatyczne reagowanie (SOAR): Inteligentna orkiestracja działań, np. izolowanie stacji roboczej czy blokowanie ruchu sieciowego w oparciu o modele uczenia maszynowego.
- Firewalle NGFW i systemy IPS/IDS z AI: Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym w czasie rzeczywistym, również te wcześniej nieznane (zero-day).
- Wyróżniki Hillstone: Skalowalność wdrożeń, niski całkowity koszt posiadania (TCO) oraz łatwa integracja z istniejącą infrastrukturą IT.
Przykład zastosowania
Wyobraźmy sobie szpital, w którym każde opóźnienie w reakcji na cyberatak może zagrozić nie tylko danym, ale i zdrowiu pacjentów. W jednym z takich scenariuszy AI w rozwiązaniach Hillstone wykrywa nietypowy wzorzec logowania w systemie obsługującym dane medyczne. Zamiast przekazać alert do ręcznej analizy, system automatycznie koreluje zdarzenie z globalnym feedem Threat Intelligence i rozpoznaje wczesną fazę kampanii ransomware.
SOAR w takim scenariuszu uruchamia automatyczną reakcję: w pierwszej kolejności odcina zainfekowany komputer od sieci wewnętrznej, aby nie mógł komunikować się z innymi urządzeniami. Następnie blokuje połączenie z tzw. Command&Control – zewnętrznym systemem cyberprzestępców, który służy do przejmowania kontroli nad zainfekowanym komputerem. Dzięki temu atakujący tracą możliwość wydawania poleceń lub kradzieży danych. Równocześnie analityk SOC otrzymuje gotowy raport z opisem zdarzenia i rekomendacją dalszych działań. Cały proces zajmuje minuty, a nie godziny – co w przypadku szpitala oznacza utrzymanie ciągłości pracy systemów medycznych i uniknięcie potencjalnie poważnego incydentu.
Dzięki takim rozwiązaniom SOC staje się nie tylko bardziej efektywny, ale przede wszystkim bardziej proaktywny, zapewniając bezpieczeństwo krytycznych danych i systemów w czasie, kiedy każda sekunda ma znaczenie.
Korzyści biznesowe z AI w SOC
Wprowadzenie sztucznej inteligencji i automatyzacji do SOC przynosi nie tylko poprawę bezpieczeństwa, ale także wymierne efekty biznesowe. Jednym z istotnych obszarów jest czas reakcji. Gartner wskazuje, że organizacje, które połączyły AI z systemami SIEM i SOAR, potrafią skrócić średni czas neutralizacji incydentu nawet o 30–40%. To oznacza, że ataki, które wcześniej mogły eskalować w ciągu godzin, są dziś blokowane w ciągu minut.
Drugą, równie istotną korzyścią jest odciążenie zespołów SOC. Automatyzacja triage'u i wykorzystanie AI do uzupełniania alertów o dodatkowe szczegóły sprawia, że analitycy nie muszą już spędzać większości dnia na ręcznym odsiewaniu fałszywych alarmów. Według badań Splunk, zastosowanie AI zmniejsza liczbę fałszywych pozytywów średnio o 55%.
W praktyce oznacza to mniej stresu, mniejsze ryzyko przeoczenia istotnego incydentu i możliwość skupienia się na działaniach o strategicznym znaczeniu.
Również aspekt finansowy jest nie do przecenienia. Według globalnego raportu Cost of a Data Breach 2023, organizacje wykorzystujące AI i automatyzację ograniczyły średni koszt naruszenia danych o 1,76 mln USD w porównaniu do firm, które takich technologii nie stosują. Dane z raportu Verizon DBIR 2024 dodatkowo potwierdzają, że wdrożenie zaawansowanej analityki pozwala wykrywać incydenty średnio o 27% szybciej.
Łącząc te elementy, widać wyraźnie, że AI w SOC to nie tylko inwestycja w bezpieczeństwo – to także sposób na redukcję kosztów, zwiększenie efektywności zespołów i poprawę stabilności działania całej organizacji.
Skontaktuj się z nami
Automatyzacja i sztuczna inteligencja nie zastępują ludzi w SOC – ich rolą jest wzmocnienie możliwości analityków i odciążenie zespołów od powtarzalnych zadań. Tym samym specjaliści mogą skupić się na strategicznych decyzjach i skuteczniejszej ochronie organizacji przed rosnącą liczbą zagrożeń.
Hillstone Networks oferuje rozwiązania nowej generacji, które łączą AI i automatyzację, zapewniając kompleksowe wsparcie procesów bezpieczeństwa – od inteligentnej analizy zdarzeń po szybkie reagowanie na incydenty. To podejście pozwala skrócić czas detekcji i reakcji, redukuje obciążenie zespołów SOC i realnie podnosi poziom cyberodporności organizacji.
Chcesz sprawdzić, jak rozwiązania Hillstone mogą wspierać SOC w Twojej organizacji?
Skontaktuj się z zespołem SUNTAR, aby omówić możliwości wdrożenia i dopasować rozwiązanie do potrzeb Twojej firmy.
