Безпечна інтеграція в майбутнє


Безпечна інтеграція в майбутнє

Автоматизація SOC на базі штучного інтелекту: від теорії до практики

Майстер-клас: секрети випікання найсмачніших млинців!

25.08.2025

Security Operations Center (SOC) давно став ключовим елементом кіберзахисту корпоративних систем. Але масштаби загроз, гостра нестача кваліфікованих фахівців, а також швидкість появи нових атак змушують компанії переходити на новий рівень — автоматизацію SOC із використанням ШІ. В нашій статті розглянемо, як саме моделі машинного навчання та великі моделі (LLM) із Retrieval-Augmented Generation (RAG) можуть змінити підхід до моніторингу та реагування на інциденти.

Виявлення аномалій: сильні сторони та виклики

Алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту здатні аналізувати мільярди подій у реальному часі, будуючи профілі нормальної поведінки користувачів і систем. Це відкриває шлях до раннього виявлення нетипових відхилень і потенційних атак.
Проте на практиці існують серйозні бар’єри:
● потреба у величезних масивах якісних даних для навчання;● значні обчислювальні ресурси для аналізу та зберігання;● велика кількість хибнопозитивних спрацювань, що перевантажує SOC-аналітиків;● складність інтеграції в реальні процеси реагування.
Через це більшість організацій комбінують готові рішення EDR/XDR із вбудованим функціоналом виявлення аномалій замість будувати власні системи з нуля.

LLM + RAG: інтелектуальна надбудова над SOC

Більш гнучкий і прикладний підхід — це адаптація великих мовних моделей (LLM) під внутрішні дані з безпеки. Йдеться про використання:
● інцидент-репортів;● плейбуків реагування;● конфігураційних файлів;● журналів змін і політик доступу.
У поєднанні з методологією Retrieval-Augmented Generation (RAG) це дозволяє створити «розумний шар» над документацією та інструментами SOC.Модель отримує актуальні дані безпосередньо з корпоративних джерел. Немає потреби у повному перенавчанні — знання оновлюються на льоту, а SOC отримує інструмент для швидких і точних відповідей на складні запити. 

LLM як цифровий координатор реагування

У кризових ситуаціях людський фактор може зіграти злий жарт: стрес, втома й тиск часу знижують якість рішень. LLM із RAG працює стабільно й без емоційних зривів, маючи доступ до повного контексту:
● журналів подій;● технічних конфігурацій;● процедур ескалації;● інструкцій взаємодії з клієнтами.
У такій ролі модель виступає як «цифровий координатор», пропонуючи чіткі кроки реагування, підбираючи сценарії та нагадуючи про обов’язкові дії. Це зменшує кількість помилок і пришвидшує процес прийняття рішень.

Аугментація SOC-аналітиків

Окрім координації, LLM + RAG може стати аугментуючим інструментом для аналітиків. Наприклад:
● надати повний контекст щодо IP чи домену, об’єднавши дані з SIEM, EDR, TI-платформ і внутрішніх баз;● визначити можливі ланцюги атак;● знайти аналогічні інциденти в історії SOC;● сформувати рекомендації щодо подальших дій.
Таким чином, ШІ не замінює людину, а підсилює її можливості, надаючи час для стратегічних завдань — аналізу загроз, розробки нових контролів та архітектурних рішень.

Висновок

Автоматизація SOC на базі ШІ вже не виглядає як надзвичайна фантазія з майбутнього — це практичний крок, який допомагає організаціям витримувати темп зростання загроз. Поєднання моделей машинного навчання для виявлення аномалій та LLM з RAG для аугментації процесів дозволяє створити SOC нового покоління: швидкий, стійкий до людських помилок і здатний адаптуватися до реалій кіберзагроз.

IT Specialist — безпечна інтеграція в майбутнє!

Автор статті: Роман Драгунцов (Керівник відділу кібербезпеки, IT Specialist)

Illustration


Зателефонувати

Офіс+38 (044) 390 81 90 

Департамент продажів+38 (096) 390 81 90

Написати

moc.tsilaicepsti-ym%40olleh

Приїхати на каву

Бізнес-центр Sigma,бульвар Вацлава Гавела, 6, корпус 3, Україна, Київ, 03124

Illustration


Зателефонувати

Офіс+38 (044) 390 81 90 

Департамент продажів+38 (096) 390 81 90

Написати

moc.tsilaicepsti-ym%40olleh

Приїхати на каву

Бізнес-центр Sigma,бульвар Вацлава Гавела, 6, корпус 3, Україна, Київ, 03124