Коли трапляється порушення кібербезпеки, секунди мають значення. Якщо реагувати занадто повільно, те, що починається як крихітний спалах, перетворюється на головний біль для всієї компанії. Саме тут і вступає в гру штучний інтелект для реагування на інциденти – не панацея (хоча, чесно кажучи, може здаватися, що вона є такою), а радше як надпотужний товариш по команді, який втручається, коли люди просто не можуть рухатися достатньо швидко. Тут очевидний напрямок: скоротити час очікування та покращити прийняття рішень . Нещодавні польові дані показують, що час очікування різко скоротився за останнє десятиліття – доказ того, що швидше виявлення та швидше сортування дійсно змінюють криву ризику [4]. ([Сервіси Google][1])
Тож давайте розберемося, що насправді робить ШІ корисним у цій сфері, поглянемо на деякі інструменти та поговоримо про те, чому аналітики SOC одночасно покладаються на цих автоматизованих вартових – і тихо їм не довіряють. 🤖⚡
Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:
🔗 Як генеративний штучний інтелект можна використовувати в кібербезпеці
Дослідження ролі штучного інтелекту в системах виявлення та реагування на загрози.
🔗 Інструменти для тестування на проникнення за допомогою штучного інтелекту: найкращі рішення на базі штучного інтелекту
Найкращі автоматизовані інструменти, що покращують тестування на проникнення та аудит безпеки.
🔗 Штучний інтелект у стратегіях кіберзлочинності: чому важлива кібербезпека
Як зловмисники використовують штучний інтелект і чому захист має швидко розвиватися.
Що робить штучний інтелект для реагування на інциденти насправді ефективним?
-
Швидкість : ШІ не втрачає сонливість і не чекає на кофеїн. Він за лічені секунди пробирається крізь дані кінцевих точок, журнали ідентифікації, хмарні події та мережеву телеметрію, а потім виявляє високоякісні потенційні клієнти. Це стиснення часу – від дій зловмисника до реакції захисника – є найважливішим [4]. ([Сервіси Google][1])
-
Послідовність : люди вигорають; машини – ні. Модель штучного інтелекту застосовує ті самі правила незалежно від того, чи це 14:00, чи 2:00, і може задокументувати хід своїх думок (якщо правильно налаштувати).
-
Розпізнавання образів : класифікатори, виявлення аномалій та аналітика на основі графів виявляють зв'язки, які люди пропускають, як-от дивний бічний рух, пов'язаний із новим запланованим завданням, та підозріле використання PowerShell.
-
Масштабованість : Там, де аналітик може обробити двадцять сповіщень на годину, моделі можуть обробляти тисячі, знижувати ранжування шуму та нашаровувати збагачення, щоб люди починали розслідування ближче до реальної проблеми.
За іронією долі, те, що робить ШІ таким ефективним – його жорсткий буквалізм – може також зробити його абсурдним. Якщо його не використовувати, він може класифікувати вашу доставку піци як командно-контрольну. 🍕
Коротке порівняння: Популярні інструменти штучного інтелекту для реагування на інциденти
| Інструмент / Платформа | Найкраще підходить | Ціновий діапазон | Чому люди цим користуються (короткі нотатки) |
|---|---|---|---|
| Радник IBM QRadar | Команди SOC для підприємств | $$$$ | Пов'язаний з Вотсоном; глибокі ідеї, але потребують зусиль, щоб їх вирішити. |
| Microsoft Sentinel | Середні та великі організації | $$–$$$ | Хмарний, легко масштабується, інтегрується зі стеком Microsoft. |
| Darktrace ВІДПОВІДАТИ | Компанії, що прагнуть автономії | $$$ | Автономні відповіді штучного інтелекту – іноді здається трохи науково-фантастичним. |
| Пало-Альто Кортекс XSOAR | Оркестраційно-оркестрові SecOps | $$$$ | Автоматизація + ігрові посібники; дорогий, але дуже потужний. |
| Splunk SOAR | Середовища, керовані даними | $$–$$$ | Чудово з інтеграціями; незграбний інтерфейс, але аналітикам подобається. |
Примітка: постачальники навмисно вказують розпливчасті ціни. Завжди тестуйте з коротким підтвердженням цінності, пов'язаним з вимірюваним успіхом (наприклад, скорочення MTTR на 30% або зменшення кількості хибнопозитивних результатів вдвічі).
Як ШІ виявляє загрози раніше за вас
Ось тут і починається цікаве. Більшість стеків не покладаються на один трюк — вони поєднують виявлення аномалій, моделі з наглядом та аналітику поведінки:
-
Виявлення аномалій : уявіть собі «неможливі подорожі», раптові сплески привілеїв або незвичайне спілкування між сервісами у незвичний час.
-
UEBA (аналітика поведінки) : Якщо фінансовий директор раптово завантажує гігабайти вихідного коду, система не просто знизує плечима.
-
Магія кореляції : п'ять слабких сигналів – дивний трафік, артефакти шкідливого програмного забезпечення, нові токени адміністратора – об'єднуються в один сильний випадок з високою достовірністю.
Ці виявлення мають більше значення, коли вони зіставлені з тактикою, методами та процедурами зловмисника (TTP) . Саме тому MITRE ATT&CK є таким важливим; він робить сповіщення менш випадковими, а розслідування менш схожими на гру вгадайок [1]. ([attack.mitre.org][2])
Чому люди все ще важливі поряд зі штучним інтелектом
Штучний інтелект приносить швидкість, але люди – контекст. Уявіть собі автоматизовану систему, яка перериває дзвінок вашого генерального директора в Zoom на засіданні ради директорів, оскільки вона вважає, що це витік даних. Не зовсім те, що варто робити з понеділка. Схема, яка працює:
-
Штучний інтелект : аналізує журнали, ранжує ризики, пропонує наступні кроки.
-
Люди : зважують наміри, розглядають наслідки для бізнесу, схвалюють стримування, документують уроки.
Це не просто приємно мати – це рекомендована найкраща практика. Сучасні структури IR вимагають використання методів схвалення людиною та чітко визначених правил на кожному кроці: виявлення, аналіз, стримування, знищення, відновлення. Штучний інтелект допомагає на кожному етапі, але відповідальність залишається людською [2]. ([Центр ресурсів комп'ютерної безпеки NIST][3], [Публікації NIST][4])
Поширені помилки штучного інтелекту під час реагування на інциденти
-
Хибнопозитивні результати всюди : погані базові лінії та недбалі правила топлять аналітиків у шумі. Налаштування точності та повноти є обов'язковим.
-
Сліпі зони : Дані вчорашніх тренувань не враховують сьогоднішні навички. Постійне перенавчання та симуляції з картами ATT&CK зменшують прогалини [1]. ([attack.mitre.org][2])
-
Надмірна залежність : Купівля показних технологій не означає скорочення SOC. Збережіть аналітиків, просто спрямуйте їх на більш цінні розслідування [2]. ([Центр ресурсів комп'ютерної безпеки NIST][3], [Публікації NIST][4])
Порада професіонала: завжди майте можливість ручного керування — коли автоматизація перевищує допустимі межі, вам потрібен спосіб миттєво зупинити роботу та відкотити її назад.
Реальний сценарій: раннє виявлення програм-вимагачів
Це не футуристичний галас. Багато вторгнень починаються з трюків, пов'язаних з «живінням за рахунок землі» – класичних скриптів PowerShell перш ніж розпочнеться шифрування. Керівництво США навіть наголошує на веденні журналу PowerShell та розгортанні EDR саме для цього випадку використання – ШІ просто масштабує ці поради в різних середовищах [5]. ([CISA][5])
Що далі у сфері ШІ для реагування на інциденти
-
Самовідновлювальні мережі : Не просто сповіщення – автоматичний карантин, перенаправлення трафіку та ротація секретів, і все це з можливістю відкату.
-
Пояснювальний ШІ (XAI) : Аналітики хочуть знати «чому» так само сильно, як і «що». Довіра зростає, коли системи розкривають етапи міркування [3]. ([NIST Publications][6])
-
Глибша інтеграція : очікуйте тіснішої взаємодії EDR, SIEM, IAM, NDR та система управління заявками — менше «крутячих стільців», більш безперебійні робочі процеси.
Дорожня карта впровадження (практична, не розпливчаста)
-
Почніть з одного випадку з високим рівнем впливу (наприклад, попередників програм-вимагачів).
-
Фіксовані показники : MTTD, MTTR, хибнопозитивні результати, економія часу аналітиків.
-
Зіставлення виявлених даних з ATT&CK для спільного контексту розслідування [1]. ([attack.mitre.org][2])
-
Додати шлюзи підписання людьми для ризикованих дій (ізоляція кінцевої точки, анулювання облікових даних) [2]. ([Центр ресурсів комп'ютерної безпеки NIST][3])
-
Підтримуйте цикл «налаштування-вимірювання-перенавчання» . Принаймні раз на квартал.
Чи можна довіряти штучному інтелекту у реагуванні на інциденти?
Коротка відповідь: так, але з певними застереженнями. Кібератаки відбуваються занадто швидко, обсяги даних занадто величезні, а люди – ну, люди. Ігнорування ШІ – не варіант. Але довіра не означає сліпої капітуляції. Найкращі схеми – це ШІ плюс людський досвід, плюс чіткі схеми дій, плюс прозорість. Ставтеся до ШІ як до помічника: іноді надмірно завзятого, іноді незграбного, але готового втрутитися, коли вам найбільше потрібна сила.
Метаопис: Дізнайтеся, як реагування на інциденти на основі штучного інтелекту підвищує швидкість, точність та стійкість кібербезпеки, враховуючи при цьому людську оцінку.
Хештеги:
#ШІ #Кібербезпека #РеагуванняНаІнциденти #SOAR #ВиявленняЗагроз #Автоматизація #ІнформаційнаБезпека #ОпераціїЗБеріги #ТехнологічніТренди
Посилання
-
MITER ATT&CK® — Офіційна база знань. https://attack.mitre.org/
-
Спеціальна публікація NIST 800-61, редакція 3 (2025): Рекомендації щодо реагування на інциденти та міркування щодо управління ризиками кібербезпеки . https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/SpecialPublications/NIST.SP.800-61r3.pdf
-
Структура управління ризиками NIST для штучного інтелекту (AI RMF 1.0): прозорість, пояснимість, інтерпретованість. https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf
-
Mandiant M-Trends 2025 : Глобальні тенденції медіанного часу перебування. https://services.google.com/fh/files/misc/m-trends-2025-en.pdf
-
Спільні рекомендації CISA щодо TTP програм-вимагачів: ведення журналу PowerShell та EDR для раннього виявлення (AA23-325A, AA23-165A).