Los Centros de Operaciones de Seguridad (SOC) han sido definidos desde hace mucho tiempo por una incompatibilidad imposible. Se sientan en la intersección de un flujo de datos masivo y una toma de decisiones urgente, pero cuanto más telemetría reúnen las organizaciones, más difícil se vuelve traducir esa información en una acción confiada y coherente.En los últimos años, la inteligencia artificial ha sido posicionada como la solución para alertar de la fatiga e inestabilidad de la investigación.Pero las primeras implementaciones de SOC AI han expuesto un problema estructural más profundo: la velocidad sin contexto rara vez crea confianza. , una compañía que desarrolla una solución de IA de agentes para SOCs, cree que la próxima evolución de la industria dependerá menos de construir agentes más inteligentes y más en repensar los datos de los que dependen. la compañía presentó recientemente su Gráfico de Contexto de Seguridad, una arquitectura fundamental diseñada para ayudar a los agentes de IA SOC a razonar con conciencia contextual, similar a la de los analistas humanos experimentados. Mate Seguridad Mate Seguridad El anuncio de Mate Security llega a medida que los líderes de seguridad continúan experimentando con la IA para aumentar los equipos de SOC, mientras que se mantienen alerta de la toma de decisiones opaca y la automatización poco fiable. Según la compañía, muchos de los problemas que surgieron en las primeras implementaciones en toda la industria no provienen de las limitaciones de la IA, sino de las estructuras de datos fragmentadas diseñadas para que los humanos, no la IA, consuman. 
 
 Estamos presenciando la revolución del SOC de la IA mientras hablamos”, dijo Asaf Weiner, cofundador y CEO de Mate Security. “La IA está recortando la cola de alerta, aumentando el enfoque y acelerando el trabajo del SOC como nunca antes. Estamos presenciando la revolución del SOC de la IA mientras hablamos”, dijo Asaf Weiner, cofundador y CEO de Mate Security. “La IA está recortando la cola de alerta, aumentando el enfoque y acelerando el trabajo del SOC como nunca antes. A pesar de estos beneficios operativos, muchos CISOs siguen dudando de confiar plenamente en flujos de trabajo autónomos o semi-autónomos impulsados por la IA. Weiner dice que el escepticismo a menudo se forma por la primera ola de soluciones de IA SOC que surgieron para resolver el desafío SOC pero lucharon para ofrecer resultados consistentes. “Cuando me encuentro con un CISO por primera vez, puedo sentir la desconfianza”, dijo Weiner. “Han pilotado AI en su SOC y se han quemado con una mala experiencia: los agentes toman meses para aprender, generando con confianza verdaderos errores, y requieren más ‘babysitting’ que el SOAR que estaban destinados a reemplazar”. Reimaginar el conocimiento SOC para el razonamiento de máquinas Los entornos SOC tradicionales organizan los datos de maneras que priorizan el consumo humano.Los registros, las alertas, la documentación y los libros de texto están optimizados para los analistas que dependen en gran medida de la experiencia e intuición para identificar patrones y relaciones contextuales.Si bien es eficaz para las personas, esta estructura a menudo deja a los sistemas de IA tratando de razonar sobre conjuntos de información desconectados o incompletos. El gráfico de contexto de seguridad de Mate Security está diseñado para abordar esta brecha transformando la forma en que se capturan y aplican los conocimientos operativos.En lugar de depender únicamente de reglas estáticas o de resultados de investigaciones individuales, la arquitectura construye lo que la compañía describe como memoria contextual, capturando el razonamiento, las dependencias y la lógica, al igual que los analistas lo hacen en sus cabezas. “Los agentes de IA se alimentan de datos estructurados para humanos”, dijo Weiner. “Los analistas de SOC trabajan con tablas, registros y documentos... se basan en su experiencia y el sentido común para conectar los puntos. El gráfico funciona como una representación continuamente actualizada del conocimiento institucional de la organización, reflejando cambios en las políticas, los resultados de la investigación, las estructuras de propiedad y los matices organizativos. Al permitir a los agentes de IA atravesar estas relaciones interconectadas, Mate Security tiene como objetivo mejorar la exactitud de la toma de decisiones mientras mantiene la explicabilidad. “Por eso hemos construido el gráfico de contexto de seguridad”, dijo Weiner, “la base subyacente para nuestra plataforma de IA de agentes”. Cierra la brecha de confianza entre CISOs y AI La confianza ha surgido como una de las barreras más persistentes para la adopción de la IA dentro de las operaciones de seguridad. Mate Security testifica que las organizaciones que desplegan agentes de IA construidos en el Gráfico de Contexto de Seguridad ya están viendo mejoras sustanciales en los KPIs de seguridad mensurables, incluyendo el tiempo medio de respuesta y el tiempo gastado en alertas benignos y falsos positivos, así como mejoras sustanciales reportadas por los clientes en exactitud, coherencia, transparencia y adaptabilidad. Al razonar a través de relaciones contextuales en lugar de depender exclusivamente de reglas predefinidas, los agentes pueden entregar veredictos que se alinean más estrechamente con el conocimiento de la organización. El gráfico también funciona como una fuente unificada de verdad, reduciendo las inconsistencias que a menudo surgen cuando múltiples fuentes de datos entran en conflicto. Uno de los principales desafíos de los centros de operaciones de seguridad es el volumen de negocios. Los analistas SOC experimentados conservan "conocimientos tribales", recuerdos y piezas de contexto que no se documentan pero que les sirven en la toma de decisiones. Cuando estos analistas salen, el conocimiento se va con ellos. Una de las mayores ventajas de una estructura de gráfico de contexto de seguridad es que preserva la memoria institucional. No es afectada por el volumen de negocios de los analistas; funciona como un mentor experimentado, transfiriendo conocimiento y experiencia a los miembros de equipo menos experimentados. “El gráfico de contexto de seguridad es una estructura viva y respirable”, dijo Weiner. “Se está reconstruyendo y optimizando dinámicamente con cada investigación, cada cambio de propiedad, cada cambio de política, por lo que las decisiones se toman de acuerdo con lo relevante en este momento”. Notablemente, Mate Security construyó la arquitectura de gráficos antes de lanzar su primer agente de IA, adoptando lo que describe como un modelo de desarrollo primero de datos. “Los agentes solo son tan eficaces como la estructura de datos sobre la que están construidos”, dijo Weiner. La compañía dice que el gráfico de contexto de seguridad ha alimentado a sus agentes SOC de IA desde sus primeras implementaciones empresariales y ahora está siendo introducido formalmente al mercado como la arquitectura central detrás de su plataforma. Cuando la memoria institucional se convierte en un control de seguridad A medida que los equipos SOC se enfrentan a la expansión de las superficies de ataque, a la escasez de personal y a la escalada de los volúmenes de alerta, la industria está cada vez más reconociendo que la automatización por sí sola no puede replicar el juicio del analista. El enfoque de Mate Security sugiere que el futuro de las operaciones de SOC alimentadas por IA puede depender menos de reemplazar a los analistas y más de preservar su sabiduría operativa, convirtiendo la experiencia en una infraestructura capaz de guiar a las máquinas hacia una toma de decisiones confiable y transparente a escala. 
 
 Esta historia fue distribuida como un lanzamiento por Jon Stojan bajo HackerNoon's Business Blogging Program. Esta historia fue distribuida como un lanzamiento por Jon Stojan bajo HackerNoon's Business Blogging Program.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

El gráfico de contexto de Mate Security muestra cómo la IA puede razonar como un analista humano en el SOC

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Nómadas digitales escuchen: lo que necesitan saber sobre la nueva visa DTV de Tailandia

Las capas invisibles: por qué las entrevistas con los usuarios son un activo irremplazable

La fuga rápida del sistema Claude Sonnet 3.5: un análisis forense

Navegando por las aguas: desarrollo de aplicaciones RAG de nivel de producción con lagos de datos

Nómadas digitales escuchen: lo que necesitan saber sobre la nueva visa DTV de Tailandia

Las capas invisibles: por qué las entrevistas con los usuarios son un activo irremplazable

La fuga rápida del sistema Claude Sonnet 3.5: un análisis forense

Navegando por las aguas: desarrollo de aplicaciones RAG de nivel de producción con lagos de datos

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps