安全运营中心(SOC) 在网络安全中发挥着关键作用，主动检测并实时响应攻击，同时加强企业的安全态势。尽管 SOC 使工作看起来很简单，但它们的数据量却超载，尤其是随着人工智能 (AI) 的广泛应用，几乎25% 的 C 级高管直接使用生成式 AI 工具进行工作。
为了保持这些安全中心的高效运行，它们还需要投入大量的工时和大量的年度预算。那么，SOC 分析师如何克服这些挑战呢？从源头上解决误报。
在深入研究之前，让我们首先深入了解一下 SOC 的情况。管理 SOC 内的海量数据是一项严峻的挑战。大量的安全部署和配置使得在不危及业务运营的情况下强化安全防御变得困难。
平均而言，SOC 团队每天会处理超过 11,000 个警报，其中近三分之一是误报。
尽管如此，数据来自复杂的威胁环境，涉及云环境、生成式人工智能工具和具有数据访问权限的第三方，而且这样的情况还在继续。
由于缺乏自动化，需要花费大量时间来管理此问题。由于时间、专业知识和资源的缺乏，安全团队面临着驾驭不同配置语言的挑战。
秘密就在这里：这些数据的很大一部分是无关的，也称为错误警报，并且不需要给分析过程带来负担。
发现、处理和克服误报
识别这些误报比大多数人想象的要容易，近一半的警报都是误报。除了直接在这些错误警报所在的安全环境内部之外，无需寻找其他地方。管理这些数据的解决方案直接位于生成警报的安全控制中。
确定这些错误警报的位置比解决它们更容易。这可能令人望而生畏，但这一切都始于减少误报过程的自动化。通过配置和日志分析实现不中断业务的流程可以减少通常用于管理这些警报的时间和金钱。
有效减少误报只会带来积极的结果。减少误报意味着安全系统可以准确地区分真正的威胁和良性活动，从而有效利用资源，加快对实际威胁的响应时间，并显着提高安全态势。
错误警报并不是一件容易的事，但通过从根本上解决问题，您可以有效地解决这些关键挑战。
以下是我们建议添加到优先级列表顶部的内容，以提高分析效率：
增强误报事件检测：一种方法是为受监控的系统或网络建立正常行为的基线，然后将每个警报与这些基线进行比较以确定是否异常。另一种方法是使用机器学习算法来分析数据中的模式并识别任何指示误报的异常值。
消除误报事件：可以通过提高安全系统的准确性来减少或消除误报事件，例如调整安全规则和配置、实施机器学习算法或使用威胁情报源。
最大限度地减少误报事件的影响：最大限度地减少误报事件的影响的最佳方法是实施多层安全策略，包括实时监控、自动分析和情境修复，以识别和解决误报事件。
将安全运营放入其中
安全控制优化是我们如何在不影响结果质量的情况下重新构想这些流程的一个主要例子，最重要的是，显着减少费用。
安全控制优化可以为组织提供：
● SOC 中的智能自动化：智能自动化和编排用于减少 SOC 中的警报疲劳。将机器学习应用于数据处理和任务自动化，使分析师能够专注于关键威胁。编排有助于有效的事件响应和决策。
● 高级威胁情报：采用自动化、多源威胁情报和分析来确定警报的优先级并最大限度地减少误报。利用机器学习和人工智能根据历史数据提高威胁检测的准确性。
● 实时安全控制评估：实施持续监控，实时评估安全措施的有效性。这种方法可以立即识别安全漏洞并快速调整以维持强大的防御机制。通过评估安全控制，组织可以确保持续合规性并快速响应不断变化的威胁。
从根本上解决问题并消除误报有望提供一种独特的解决方案，该解决方案可以显着提高 SOC 效率和成本效益。SOC 似乎有自己的工作要做，但知道从哪里开始解决问题就已经成功了一半，特别是当这意味着业务正常运行时间、减少风险暴露以及增强对组织整体安全的信心时。
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