智能威胁检测技术：防御SOC的AI驱动安全解决方案

智能威胁检测在国防SOC中的应用

英国国防部（MOD）的评估显示，在恶意网络活动不断升级的背景下，其网络安全风险状况已处于不可接受的水平——这对国防安全运营中心（SOC）管理者来说是一个严峻的现实。由于网络攻击风险已成为国防委员会管理的最高风险之一，安全团队面临的压力日益增大。

SOC团队必须在复杂网络威胁造成损害之前将其检测出来。然而，全球许多组织的SOC检测时间仍以天或周为单位，这对于针对国防基础设施的对手来说远远不够快。

高性能SOC通常将平均检测时间（MTTD）保持在30分钟到4小时之间；而低性能SOC可能让威胁潜伏数月甚至数年未被发现。通过正确的方法，国防SOC可以显著缩短检测时间。

一位Elastic客户将MTTD减少了75%，其他客户最近报告平均调查时间（MTTI）从300分钟降至90分钟，平均响应时间（MTTR）从180分钟降至6分钟。这些改进展示了Attack Discovery等Elastic解决方案的优势。

Attack Discovery通过分析上下文数据——主机和用户风险评分、资产关键性和警报严重性——来识别最具影响力的威胁。这种上下文理解使SOC能够在日常令人疲劳的警报洪流中优先处理真实威胁。

该技术自动关联相关警报和事件，将其整合成连贯的攻击叙述，揭示对手在网络中的移动轨迹。分析人员可以看到完整的攻击链，包括横向移动尝试、权限提升和潜在数据泄露等连接元素。

检测规则与MITRE ATT&CK®框架保持一致，同时机器学习组件识别与既定基线的偏差。这种方式既能捕获已知威胁和新型攻击方法，又不会用误报警报淹没分析人员，并在攻击生命周期的早期阶段遏制攻击。

Elastic AI Assistant作为SOC分析人员的助手，自动化警报总结和工作流推荐等任务，同时生成威胁的自然语言解释并建议响应行动。它使用定制的防御知识源，如威胁情报报告、资产信息和组织剧本，使AI生成的洞察与国防部背景和要求保持一致。

这项技术自动化了专家级工作，减少了调查时间，并解决了国防部数字战略中确定的问题——人员、流程和技术方面存在的广泛防御性网络安全差距。

在底层，Elastic AI Assistant集成了检索增强生成（RAG）与混合搜索功能。当分析人员使用自然语言查询与系统交互时，它首先从规范化数据流中检索相关上下文，然后将其输入配置的大型语言模型（LLM）。这可以是防御用户偏好的、在安全环境中托管运行的LLM。

支撑AI Assistant的Elastic搜索AI平台优化了搜索相关性评分，在检索过程中优先处理高保真信号，确保分析人员获得针对防御特定安全任务的最可操作洞察。搜索基础设施与生成式AI之间的紧密耦合可以消除手动数据关联，同时保持防御操作所需的可审计性。

在构建查询时，即使是很小的错误也可能影响调查或导致不可靠的结果。Elastic AI Assistant通过内置的Elasticsearch查询语言（ES|QL）验证工作流帮助防止这种情况。AI Assistant生成的每个查询都会自动检查，如果发现问题，它会返回并自我纠正。

Elastic Security采用统一的安全响应方法简化MTTR，将终端和SIEM数据整合到单一操作视图中。这消除了可能减慢事件响应的上下文切换，在某些情况下可将MTTR降低约40%。

误报警报、工具蔓延和警报疲劳被自动化、机器学习和AI驱动分析所取代，从而降低了MTTD和MTTR。所有这些都得到用户友好界面、直观查询语言和可视化的支持，无需大量培训。

了解更多：下载我们的白皮书，了解Elastic的AI驱动方法如何帮助国防SOC团队减少分析人员疲劳、加快响应速度并保持任务准备状态。