Das KI-gestützte SOC: Funktionen, Vorteile und Best Practices

Was ist ein KI-gestütztes SOC?

Ein KI-gestütztes SOC (Security Operations Center) nutzt künstliche Intelligenz, um Bedrohungen besser zu erkennen, die Reaktion auf Vorfälle zu beschleunigen und die allgemeine Sicherheitslage zu verbessern. Es geht über traditionelle, manuell geprägte SOCs hinaus, indem es Aufgaben automatisiert, tiefere Einblicke bietet und die Ressourcenzuweisung optimiert. Dies führt zu schnelleren Behebungszeiten, einer präziseren Bedrohungserkennung und einer proaktiveren Abwehr.

Im Gegensatz zu herkömmlichen SOCs, die stark auf manuelle Prozesse und regelbasierte Systeme angewiesen sind, automatisieren und beschleunigen KI-gestützte SOCs die Analyse riesiger Mengen an Sicherheitsdaten in Echtzeit. Sie nutzen Algorithmen, um verdächtige Muster zu erkennen, die Vorfall-Triage zu automatisieren und Eindämmungsmaßnahmen einzuleiten, ohne dass ständiges menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Zu den wichtigsten Aspekten eines KI-gestützten SOC gehören:

• Automatisierung: KI automatisiert wiederkehrende Aufgaben wie die Triage und Anreicherung von Warnmeldungen und gibt Analysten so Zeit für komplexere Arbeiten.
• Verbesserte Bedrohungserkennung: KI-Algorithmen analysieren riesige Datenmengen, um Anomalien und verdächtige Muster zu erkennen, die menschlichen Analysten möglicherweise entgehen.
• Verbesserte Reaktion auf Vorfälle: KI kann Verfahren zur Reaktion auf Vorfälle automatisieren und so eine schnellere und effizientere Eindämmung und Behebung ermöglichen.
• Kontextbezogene Erkenntnisse: KI bietet einen tieferen Kontext zu Sicherheitsereignissen und hilft Analysten, den Umfang und die Auswirkungen von Bedrohungen zu verstehen.
• Ressourcenoptimierung: Durch die Automatisierung von Aufgaben und die Vereinfachung von Prozessen ermöglichen KI-SOCs Unternehmen, mit vorhandenen Ressourcen mehr zu erreichen.

Dies ist Teil einer Artikelserie über KI-Cybersicherheit

Herausforderungen traditioneller SOCs

Herkömmliche Sicherheitsbetriebszentren stehen häufig vor einer Reihe von Herausforderungen, die durch KI-Lösungen bewältigt werden können.

Alarmüberlastung

Sicherheitsanalysten in traditionellen SOCs sehen sich oft mit einer überwältigenden Menge an Warnmeldungen von verschiedenen Überwachungstools und Sicherheitsplattformen konfrontiert. Täglich gehen Tausende von Benachrichtigungen ein, viele davon sind Fehlalarme, Probleme mit geringem Schweregrad oder Duplikate. Diese Flut erfordert eine ständige Sichtung, was es für Analysten schwierig macht, schnell zwischen harmlosen und kritischen Vorfällen zu unterscheiden, was zu Warnmeldungsmüdigkeit führt.

Mit der Zeit führt diese Überlastung durch Warnmeldungen dazu, dass Bedrohungen übersehen werden, die Reaktionszeiten bei Untersuchungen langsamer werden und das Risiko steigt, wichtige Sicherheitsvorfälle zu übersehen. Aufgrund dieser Belastung sind die Teams oft auf manuelle Priorisierungsmethoden angewiesen, die bei zunehmender Netzwerkkomplexität oder zunehmender Angriffsraffinesse möglicherweise nicht skalierbar sind.

Wiederkehrende Aufgaben

Ein Großteil der Zeit eines herkömmlichen SOC-Analysten wird mit sich wiederholenden, manuellen Aufgaben wie Protokollprüfungen, Routineuntersuchungen und der Ausführung von Playbook-gesteuerten Reaktionen verbracht. Diese Aufgaben verbrauchen wertvolle Aufmerksamkeit und schränken die Fähigkeit der Analysten ein, sich auf komplexe oder neuartige Bedrohungen zu konzentrieren. Routinemäßiges Fallmanagement, Alarmkorrelation und Beweissammlung werden oft zu Engpässen und behindern eine effiziente Reaktion auf Vorfälle.

Durch sich wiederholende Arbeit steigt die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler und Analysten werden unempfindlich gegenüber einzigartigen Mustern, die Standardverfahren umgehen könnten. Da nur wenig Zeit für strategische Analysen oder proaktive Bedrohungssuche bleibt, sinkt die Effektivität des Teams.

Analysten-Burnout

Ständig hoher Druck, repetitive Arbeitsabläufe und eine Überlastung durch Warnmeldungen tragen erheblich zum Burnout von Analysten in traditionellen SOCs bei. Überarbeitete Mitarbeiter haben Mühe, wachsam zu bleiben, was die operative Effizienz beeinträchtigt und zu häufiger Personalfluktuation führt. Der branchenweite Mangel an qualifizierten Cybersicherheitsexperten verschärft diese Herausforderungen zusätzlich und belastet die verbleibenden Teammitglieder.

Burnout beeinträchtigt nicht nur die tägliche Leistung, sondern auch die langfristige Stabilität der Belegschaft und den Wissenserhalt im Unternehmen. Mit dem Ausscheiden erfahrener Analysten gehen ihr Fachwissen und ihre Vertrautheit mit internen Systemen und der Bedrohungshistorie verloren. Dies erhöht das Risiko, dass zukünftige Angriffe aufgrund des geschwächten institutionellen Gedächtnisses unentdeckt bleiben oder nicht abgewehrt werden.

Schlüsselaspekte eines KI-gestützten SOC

Automatisierung

Automatisierung ist das Herzstück eines KI-gestützten SOC und vereinfacht repetitive und zeitaufwändige Aufgaben, die zuvor manuelle Eingriffe erforderten. KI-gesteuerte Security Orchestration and Automation (SOAR)-Plattformen können automatisch Bedrohungsdaten erfassen, Warnmeldungen korrelieren, Untersuchungen einleiten und Eindämmungsmaßnahmen durchführen. Dadurch wird Analysten Zeit gespart, sich auf komplexe Bedrohungen zu konzentrieren, die menschliches Urteilsvermögen und Fachwissen erfordern.

Durch Automatisierung kann das SOC ein höheres Alarmaufkommen bewältigen und die Reaktionszeit von Stunden auf Minuten verkürzen. Automatisierte Workflows stellen sicher, dass Sicherheitsrichtlinien und -verfahren unternehmensweit einheitlich angewendet werden. Dies minimiert das Risiko von Versehen und erleichtert die Skalierung des Betriebs bei neuen Technologien und Bedrohungen.

Verbesserte Bedrohungserkennung

KI-gestützte SOCs nutzen Analyseverfahren, maschinelles Lernen und Verhaltensmodellierung, um Bedrohungen präziser zu erkennen als herkömmliche regelbasierte Systeme. Diese Funktionen ermöglichen die Identifizierung von Anomalien und bisher unbekannten Angriffstechniken, die sonst der herkömmlichen signaturbasierten Erkennung entgehen könnten. Durch das Lernen aus historischen Daten und die Anpassung an die individuelle Umgebung des Unternehmens verbessern sich diese Systeme kontinuierlich.

Verbesserte Erkennungsfunktionen reduzieren Fehlalarme und heben echte Bedrohungen zur sofortigen Überprüfung hervor. So können Analysten ihre Zeit dort verbringen, wo es am wichtigsten ist. Dies verbessert die Fähigkeit des SOC, in Echtzeit auf sich schnell entwickelnde Taktiken, Techniken und Verfahren raffinierter Angreifer zu reagieren.

Module zur automatisierten Reaktion auf Vorfälle

KI-gestützte SOCs implementieren automatisierte Incident-Response-Module, die eine sofortige Reaktion auf eine Reihe von Sicherheitsvorfällen ermöglichen. Diese Module können Eindämmungs-, Beseitigungs- und Wiederherstellungs-Workflows – wie die Isolierung kompromittierter Endpunkte oder die Sperrung von Konten – gemäß den von Sicherheitsteams festgelegten Playbooks und Risikoschwellenwerten orchestrieren.

Durch die Automatisierung der Reaktion auf Routineereignisse können Unternehmen Reaktionszeiten verkürzen und potenzielle Schäden begrenzen. Automatisierte Incident Response verbessert zudem die Konsistenz, da Maßnahmen präzise und ohne Verzögerung ausgeführt werden. Diese Zuverlässigkeit ist besonders wichtig bei groß angelegten Vorfällen oder Multivektorangriffen, bei denen die menschliche Kapazität schnell überfordert wäre.

Kontextbezogene Einblicke

KI-gestützte SOCs liefern Analysten kontextbezogene Einblicke, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen aggregieren und Warnmeldungen mit Informationen zu zugehörigen Assets, Benutzerverhalten und Bedrohungsinformationen anreichern. Dieser erweiterte Kontext ermöglicht es Sicherheitsteams, in der Untersuchungsphase schneller fundierte Entscheidungen zu treffen und Vorfälle anhand potenzieller Geschäftsauswirkungen und Risiken zu priorisieren.

Der Zugriff auf umfassende Kontextinformationen ermöglicht zudem eine bessere Bedrohungssuche und -untersuchung. Analysten können Angriffspfade nachvollziehen, das volle Ausmaß von Vorfällen verstehen und damit verbundene Schwachstellen aufdecken. Dies ermöglicht eine effektivere Eindämmung und zukünftige Präventionsstrategien.

Ressourcenoptimierung

Durch die Automatisierung manueller Prozesse und eine bessere Priorisierung von Warnmeldungen tragen KI-gestützte SOCs zur Optimierung der Zuweisung von Sicherheitsressourcen bei. Erfahrene Analysten verbringen weniger Zeit mit grundlegenden Untersuchungen und können ihre Bemühungen auf strategische Initiativen, proaktive Verteidigung und die Entwicklung neuer Erkennungsmodelle konzentrieren.

Die Ressourcenoptimierung erstreckt sich auch auf Technologieinvestitionen. Mit orchestrierten Workflows und intelligenter Automatisierung können Unternehmen den Nutzen vorhandener Sicherheitstools und Datenquellen maximieren, Redundanz reduzieren und das SOC kostengünstiger und skalierbarer für zukünftiges Wachstum machen.

Beratung

Neben der Automatisierung von Aufgaben und der Erkennung von Anomalien können KI-Agenten auch als Berater im SOC fungieren. Durch die kontinuierliche Analyse vergangener Vorfälle, neu auftretender Bedrohungen und des organisatorischen Kontexts kann ein Agent den nächsten optimalen Untersuchungsschritt vorschlagen oder auf das Geschäftsrisiko abgestimmte Präventivmaßnahmen empfehlen, wie z. B. die Verbesserung MITRE ATT&CK oder die Abdeckung von Anwendungsfällen wie die Erkennung böswilliger Insider. Diese beratende Funktion hilft Analysten, begrenzte Zeit und Ressourcen zu priorisieren und sicherzustellen, dass sich Untersuchungen auf die Bereiche konzentrieren, die das Unternehmen am wahrscheinlichsten betreffen. Anstatt das Urteil des Analysten zu ersetzen, fungiert der Agent als strategischer Leitfaden und ergänzt so die menschliche Expertise durch datenbasierte, beweisbasierte Empfehlungen.

Tipps vom Experten

Steve Moore ist Vice President und Chief Security Strategist bei Exabeam. Er entwickelt Lösungen zur Bedrohungserkennung und berät Kunden zu Sicherheitsprogrammen und der Reaktion auf Sicherheitsverletzungen. Er ist Moderator des „The New CISO Podcast“, Mitglied des Forbes Tech Council und Mitbegründer von TEN18 bei Exabeam.

Meiner Erfahrung nach können Ihnen die folgenden Tipps dabei helfen, ein KI-gestütztes SOC für langfristige Belastbarkeit und Präzision besser aufzubauen, zu optimieren und zu betreiben:

Erstellen Sie adaptive Playbooks, die sich selbst aktualisieren: Lassen Sie KI-generierte Playbooks automatisch auf Grundlage von Überprüfungen nach Vorfällen weiterentwickeln und neue Schritte zur Behebung oder Erkennungsauslöser hinzufügen, ohne dass eine vollständige Neufassung durch einen Menschen erforderlich ist.

Erstellen Sie eine „Sandbox für Bedrohungshypothesen“: Ermöglichen Sie der KI, spekulative, nicht produktionsbezogene Bedrohungssuchen anhand historischer Daten durchzuführen, um versteckte Muster zu erkennen, ohne das Risiko von Fehlalarmen in der Produktion einzugehen.

Implementieren Sie vor Maßnahmen mit großer Wirkung einen Dual-Modell-Konsens: Erfordern Sie eine Übereinstimmung zwischen zwei verschiedenen KI-Modellen (z. B. Anomalieerkennung + überwachter Klassifikator), bevor Sie Eindämmungsschritte wie die Netzwerkisolierung ausführen.

Kennzeichnen Sie alle KI-generierten Sicherheitsaktionen mit Herkunftsmetadaten: Jede durch KI ausgelöste Reaktion sollte eine eindeutige Trace-ID mit vollständigem Begründungskontext enthalten, damit Ermittler Entscheidungen Monate später überprüfen können.

Verwenden Sie Täuschungstelemetrie, um die Widerstandsfähigkeit der KI gegen Täuschungen zu messen: Geben Sie regelmäßig erstellte Szenarien mit „falschen Bedrohungen“ in das SOC ein, um sicherzustellen, dass die KI Irreführungsversuchen von Angreifern oder der Erschöpfung der SOC-Ressourcen standhalten kann.

Vorteile eines KI-gestützten SOC

Ein KI-gestütztes SOC sorgt für messbare Verbesserungen der Betriebseffizienz und der Sicherheitseffektivität. Durch die Kombination von Automatisierung, Analytik und kontinuierlichem Lernen überwindet es die Einschränkungen herkömmlicher SOCs und ermöglicht gleichzeitig eine schnellere, präzisere und skalierbarere Cyberabwehr.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Schnellere Erkennung und Reaktion: KI-gesteuerte Analysen und Automatisierung verkürzen die Zeit zwischen Bedrohungserkennung und -eindämmung.
• Weniger Fehlalarme: Modelle für maschinelles Lernen verfeinern die Erkennungsregeln im Laufe der Zeit, minimieren Störungen und lenken die Aufmerksamkeit der Analysten auf echte Bedrohungen.
• Autonome Überwachung rund um die Uhr: KI-Systeme überwachen und analysieren kontinuierlich Aktivitäten und bieten so Schutz rund um die Uhr.
• Verbesserte Integration von Bedrohungsinformationen: Die automatisierte Anreicherung aus mehreren Datenquellen liefert kontextreiche Warnmeldungen, die Untersuchungen beschleunigen.
• Verbesserte Skalierbarkeit: KI-gestützte Workflows bewältigen steigende Alarmmengen, ohne dass eine proportionale Aufstockung des Personals erforderlich ist.
• Geringere Arbeitsbelastung der Analysten: Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben können sich Analysten auf komplexe Fälle und die proaktive Suche nach Bedrohungen konzentrieren.
• Adaptive Verteidigungsfähigkeiten: Modelle entwickeln sich mit neuen Daten weiter und erkennen aufkommende Angriffstechniken, die statischen Regeln möglicherweise entgehen.
• Optimierte Ressourcennutzung: Automatisierung und Priorisierung ermöglichen eine bessere Nutzung vorhandener Tools, Mitarbeiter und Budgets.

KI und menschliche Analysten: Co-Teaming und Vertrauenskalibrierung

KI-gestützte SOCs funktionieren am besten, wenn künstliche Intelligenz und menschliche Analysten als koordiniertes Team zusammenarbeiten. KI übernimmt die Verarbeitung umfangreicher Daten, die Erkennung von Anomalien und die automatisierte Ausführung von Playbooks, während menschliche Analysten Urteilsvermögen, kontextbezogenes Denken und kreative Problemlösungen liefern. Diese Arbeitsteilung ermöglicht es dem SOC, ein größeres Gebiet abzudecken und schneller auf Bedrohungen zu reagieren, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen.

Ein entscheidender Faktor dieser Partnerschaft ist die Vertrauenskalibrierung. Sie muss sicherstellen, dass Analysten die Fähigkeiten, Grenzen und Entscheidungslogik der KI verstehen. Übermäßiges Vertrauen in KI-Ergebnisse kann dazu führen, dass gegnerische Taktiken übersehen werden, wenn das System diese nicht erkennt. Mangelndes Vertrauen kann Effizienzgewinne zunichtemachen, da Analysten unnötig Zeit mit der erneuten Überprüfung von Fällen mit geringem Risiko verbringen.

Die Zusammenarbeit umfasst auch Feedbackschleifen, in denen Analysten KI-Empfehlungen überprüfen, Vorfallklassifizierungen validieren und korrigierte Daten in die Modelle zurückspeisen. Dieser iterative Prozess verbessert die Erkennungsgenauigkeit im Laufe der Zeit und passt das System an die individuelle Bedrohungslandschaft des Unternehmens an. Regelmäßige Schulungen und gemeinsame Vorfallbesprechungen tragen zum gegenseitigen Verständnis bei und stellen sicher, dass KI ein Kraftmultiplikator im SOC-Workflow bleibt.

Messung des AI SOC-Erfolgs

Die Bewertung der Leistung eines KI-gestützten SOC erfordert Kennzahlen, die über herkömmliche Erkennungs- und Reaktionszeiten hinausgehen. Ein ausgewogenes Framework sollte die Betriebseffizienz, die Sicherheitseffektivität, die Geschäftsergebnisse und die KI-spezifischen Fähigkeiten messen:

• Betriebseffizienz: Zu den wichtigsten Indikatoren zählen die mittlere Erkennungszeit (MTTD) und die mittlere Reaktionszeit (MTTR), die Alarmbearbeitungskapazität pro Analyst und der Prozentsatz der automatisch bearbeiteten Alarme oder Untersuchungen. Die Messung der Reduzierung falsch positiver Ergebnisse zeigt, wie gut KI das Signal-Rausch-Verhältnis verbessert, während die Automatisierungsraten die Reduzierung der Arbeitsbelastung der Analysten widerspiegeln.
• Sicherheitseffektivität: Die Abdeckung des MITRE ATT&CK-Framework ermöglicht die Bewertung der Erkennungsbreite. Unternehmen sollten außerdem die Reduzierung erfolgreicher Sicherheitsverletzungen, den Zeitvorteil durch die frühzeitige Erkennung von Bedrohungen und den Grad der Risikominderung für hochwertige Vermögenswerte verfolgen.
• Auswirkungen auf das Geschäft: Aus strategischer Sicht hilft die Messung der Sicherheitskosten pro geschütztem Asset, die Kosteneffizienz zu bestimmen. Die Verfolgung der Reduzierung der finanziellen und betrieblichen Auswirkungen von Vorfällen zeigt den Return on Investment. Die Bindungs- und Zufriedenheitsraten der Analysten spiegeln die Auslastung wider, während Agilitätskennzahlen die Fähigkeit des SOC bewerten, sich an neue Bedrohungen oder betriebliche Veränderungen anzupassen.
• KI-spezifische Kennzahlen: Die KI-bezogene Leistung sollte mit den Basiswerten menschlicher Experten verglichen werden, einschließlich der Genauigkeit von Ermittlungen und der Fähigkeit, neue Bedrohungen zu erkennen. Die Verfolgung von Verbesserungen beim Modelllernen im Laufe der Zeit zeigt die Anpassungsfähigkeit. Kennzahlen zur Wissenserfassung und -verteilung bewerten, wie gut die KI institutionelles Fachwissen bewahrt und teilt, während die „Kraftmultiplikation“ misst, wie viel mehr Kapazität das SOC durch die KI-Integration gewinnt.

Best Practices für den Aufbau und Betrieb eines KI-gestützten SOC

Hier sind einige Möglichkeiten, wie Unternehmen ihre Sicherheitsabläufe durch die Einrichtung eines KI-SOC verbessern können.

1. KI schrittweise über das phasenweise Vertrauensmodell implementieren

Der Einsatz von KI in einem SOC erfordert eine sorgfältige Planung, um die Betriebsstabilität und die Akzeptanz der Analysten zu gewährleisten. Ein stufenweises Vertrauensmodell beginnt mit einer reinen Überwachungsphase, in der KI-Tools Warnmeldungen analysieren und bewerten, aber keine Reaktionen einleiten. Analysten vergleichen die KI-generierten Ergebnisse mit ihren eigenen Untersuchungen und verfolgen so die Genauigkeit und die Falsch-Positiv-Rate im Zeitverlauf.

Sobald sich die Genauigkeit innerhalb akzeptabler Grenzen stabilisiert, können SOC-Leiter eine Teilautomatisierung für risikoarme, wiederkehrende Aufgaben wie das Blockieren bekannter schädlicher IPs oder das Isolieren offensichtlich infizierter Dateien autorisieren. Mit zunehmender Zuverlässigkeit des Systems kann die Automatisierung schrittweise auf wirksamere Eindämmungsmaßnahmen ausgeweitet werden. Klare Entscheidungskriterien, Rollback-Pläne und Performance-Dashboards tragen während des gesamten Prozesses zur Kontrolle bei.

2. Nutzen Sie KI für intelligente Triage

KI-gesteuerte Triage-Systeme gehen über statische Prioritätsregeln hinaus, indem sie Warnmeldungen dynamisch anhand mehrerer Kontextfaktoren gewichten – Anlagenkritikalität, bekannte Schwachstellen, Geolokalisierungsanomalien und Echtzeit-Bedrohungsinformationen. Anstatt dass Analysten Rohwarnungen manuell durchgehen, gruppiert KI verwandte Ereignisse zu einheitlichen Vorfällen, eliminiert Duplikate und hebt wahrscheinliche Ursachen hervor.

Beispielsweise könnte eine KI-Triage-Engine erkennen, dass mehrere Anmeldefehler mit geringem Schweregrad von verschiedenen Konten tatsächlich Teil einer koordinierten Brute-Force-Kampagne sind, die auf privilegierte Benutzer abzielt. Durch die Eskalation dieser korrelierten Ereignisse zu einem Vorfall mit hoher Priorität verkürzt KI die mittlere Erkennungszeit (MTTD) und stellt sicher, dass die Aufmerksamkeit der Analysten dort eingesetzt wird, wo sie die größte Wirkung erzielt.

3. Sorgen Sie für umfassende Datenintegration und Transparenz

KI-Modelle sind auf die Breite und Tiefe der Telemetrie angewiesen, um effektiv zu funktionieren. Unvollständige oder isolierte Daten schaffen blinde Flecken, die Angreifer ausnutzen können. SOC-Leiter sollten verschiedene Datentypen – darunter Endpunkterkennungsprotokolle, Firewall-Ereignisse, DNS-Abfragen, SaaS-Anwendungsprotokolle, Cloud-Workload-Telemetrie und Dark-Web-Monitoring-Feeds – in einen zentralen Data Lake oder eine SIEM-Plattform integrieren.

Diese Daten müssen für eine genaue Korrelation in einheitliche Formate normalisiert und zeitsynchronisiert werden. Automatisierte Anreicherungspipelines können dann Metadaten zu Bedrohungsdaten, Details zum Eigentum an Assets und den Kontext von Schwachstellen zu Rohereignissen hinzufügen. Je vollständiger die Daten, desto genauer kann KI mehrstufige Angriffe, laterale Bewegungen und APTs identifizieren.

4. Priorisieren Sie erklärbare KI für das Vertrauen der Analysten

Erklärbarkeit in KI-Systemen ist nicht nur ein Usability-Feature, sondern auch eine Sicherheitskontrolle. SOC-Analysten müssen in der Lage sein, jede automatisierte Empfehlung auf die zugrunde liegenden Indikatoren, Verhaltensmuster und Korrelationslogik zurückzuführen. Dies ermöglicht Validierung, schnelleres Onboarding neuer Teammitglieder und eine verbesserte Post-Mortem-Analyse von Vorfällen.

Erklärbare KI-Tools präsentieren häufig „Beweistafeln“ mit Rohprotokolleinträgen, Risikobewertungen, zugehörigen historischen Vorfällen und Argumentationsketten in menschenlesbarem Format. Die Vertrauensbewertung kann Analysten bei der Entscheidung unterstützen, ob sie sofort handeln oder zusätzliche Überprüfungen anfordern sollen. Ohne diese Transparenz laufen KI-Entscheidungen Gefahr, als „Blackbox“-Ergebnisse abgetan zu werden, was die Einführung verlangsamt und den operativen Zusammenhalt des SOC untergräbt.

5. Etablieren Sie Feedbackschleifen zur kontinuierlichen Verbesserung

KI-gestützte SOCs müssen als adaptive Systeme agieren und kontinuierlich aus realen Vorfällen lernen. Feedbackschleifen beginnen damit, dass Analysten KI-Ausgaben kennzeichnen – Warnungen als richtig positiv, falsch positiv oder falsch negativ markieren – und Gründe für die Neuklassifizierung angeben. Diese Anmerkungen fließen in Trainingsprozesse ein, die Erkennungsschwellen, Korrelationslogik und Anomalie-Baselines verfeinern.

SOC-Teams können formale Modellleistungsüberprüfungen planen und KI-Vorhersagen mit den Vorfallergebnissen verschiedener Angriffstechniken in der MITRE ATT\&CK-Matrix vergleichen. Dieser Prozess identifiziert Abdeckungslücken, veraltete Bedrohungsmodelle oder Überanpassungsprobleme. Die Kopplung von Feedbackschleifen mit automatisierten Modell-Retraining-Pipelines stellt sicher, dass die KI des SOC mit sich entwickelnden Bedrohungen und neuen Angriffsflächen Schritt hält.

Aufbau eines KI-gestützten SOC mit Exabeam

Exabeam konzentriert sich auf die Neugestaltung der Sicherheitsabläufe. Die Mission des Unternehmens ist es, Organisationen dabei zu unterstützen, Angreifern einen Schritt voraus zu sein, indem Sicherheitsteams in die Lage versetzt werden, Bedrohungen schneller und sicherer zu erkennen, zu untersuchen und darauf zu reagieren. Exabeam kombiniert fortschrittliche Verhaltensanalysen, automatisierte Korrelation und KI-gesteuerte Agenten, um Sicherheitsbetriebszentren jeder Größe zu stärken. Ziel ist nicht nur die Verbesserung von Erkennung und Reaktion, sondern auch die Verringerung der Ermüdung der Analysten und die Bereitstellung messbarer Ergebnisse, die die Gesamtreife eines Sicherheitsprogramms erhöhen und die Arbeitsbelastung der SOC-Analysten im Rahmen des Bedrohungserkennung Investigation and Response (TDIR)-Prozesses um 80 % reduzieren.

Wie Exabeam hilft

• Transparenz und Überprüfbarkeit: Jede Aktion oder Empfehlung von Exabeam Nova beinhaltet klare Rückverfolgbarkeit, Vertrauenswerte und die zugrunde liegende Begründung. Analysten können die Gründe für eine Entscheidung genau analysieren und so Vertrauen in KI aufbauen und gleichzeitig eine Validierung nach einem Vorfall ermöglichen. Dieses Maß an Transparenz hilft Sicherheitsteams, KI verantwortungsvoll und vertrauensvoll einzusetzen.
• Exabeam Nova: Agentenbasierte Automatisierung mit Intelligenz: Exabeam Nova bietet intelligente Automatisierung, die über Regeln und Skripte hinausgeht. Es kann Warnmeldungen korrelieren, Risiken bewerten, relevante Vorfälle gruppieren und Eskalationen im Einklang mit Sicherheitsrichtlinien einleiten. Dies ermöglicht eine effiziente Skalierung von Vorgängen bei gleichzeitiger Wahrung von Kontrolle und Konsistenz.
• Verhaltensorientierte Sicherheit mit KI und UEBA: Exabeam integriert erweiterte Benutzer- und Entitätsverhaltensanalysen mit seinen KI-Funktionen. Exabeam Nova legt Basiswerte für normales Verhalten fest und identifiziert Abweichungen bei Benutzern, Geräten und Konten in Echtzeit. Dies stärkt die Früherkennung von Insider-Bedrohungen und subtilen Anomalien, die herkömmlichen regelbasierten Systemen oft entgehen.
• Flexible Bereitstellung und KI-Optionen: Exabeam unterstützt sowohl Cloud- als auch lokale Umgebungen und bietet Unternehmen Flexibilität bei der Bereitstellung und Verwaltung von KI. Exabeam Nova kann in der Nähe sensibler Daten gehostet werden, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen und sicherzustellen, dass KI-gestützte Funktionen ohne Datenschutzrisiken verfügbar sind.