解锁安全运营成功：数据分析的关键作用

从数据迷雾到威胁清晰化：自动化安全分析帮助安全团队停止与幻影斗争，专注于响应关键威胁。

作者：George V. Hulme，特约撰稿人 | 2025年7月9日 | 2分钟阅读

日志和事件告警生成的数据量令人不堪重负。但对于安全运营团队而言，筛选这些数据以识别和缓解潜在威胁，是成功与失败的关键区别。最新的Dark Reading报告《自动化安全运营数据分析》深入探讨了数据管理、自动化和原生工具如何帮助安全团队从海量数据中获得所需的可见性和情报。

“归根结底，安全是一门数据业务，”商业技术服务提供商Insight的首席信息安全官Jeremy Nelson表示。“安全运营中心（SOC）以数据为核心，安全成功的根源在于能够跨各种IT资产聚合多少信号数据。”

缓解之道正在到来，它以更好的数据管理、更自动化的人工智能（AI）和机器学习（ML）分析形式出现，以及原生设计的SecOps工具，旨在消耗所有这些数据并自动化安全分析，以找到阻止最紧迫威胁所需的信息。

“SOC本身在数据关联能力方面变得越来越复杂，它们能够做到这一点，是因为AI和自动化正在处理许多更简单的任务，”标普全球市场情报部门451 Research的信息安全研究总监Scott Crawford指出。“希望自动化水平随着时间的推移可能提高。”

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AI和ML正在帮助转变安全运营和分析，尤其是在处理来自不同来源的海量数据时，Exabeam首席产品官Steve Wilson强调。

“AI是一场数据游戏——如果你整理好了数据，AI可以与之做伟大的事情，”他说。

然而，安全团队部署的帮助工具通常会使数据问题恶化，特别是如果这些工具没有充分适应环境。许多工具无法很好地集成到现代环境中，这造成了数据上的进一步差距，并使数据关联更加困难。加拿大通用银行首席风险官Adam Ennamli解释说，这在复杂环境中利用AI方面创造了陡峭的挑战。

“当团队无法获得预期价值或解锁预期价值时，这是不幸的，并导致某种挫败感，”他说。

随着企业继续部署新技术，其环境变得越来越复杂，攻击者将有更多方式获得入口。随着AI安全工具的重要性日益增加，并帮助安全团队扩展和消耗数据，掌握这些能力的人将处于最佳位置。挑战在于理解这些技术和工具如何融入整体安全策略。关于提出哪些问题以及如何进行的专家见解和指导可在《自动化安全运营数据分析》中找到。

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关于作者
George V. Hulme，特约撰稿人
作为获奖作家和记者，George Hulme超过20年来一直撰写关于商业、技术和IT安全主题的文章。他目前为多种出版物自由撰稿，并在InformationWeek.com担任安全博主。

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