セキュリティオペレーションセンター(SOCs)は長い間、不可能な不一致によって定義されてきました。彼らは大規模なデータフローと緊急な意思決定の交差点に座っていますが、テレメトリー組織が収集するほど、その情報を自信のある、一貫した行動に翻訳することは困難になります。過去数年間、人工知能は疲労と調査のバックグラウンドを警告するためのソリューションとして位置付けられています。 SOCsのためのエージェント AI ソリューションを開発している会社は、業界の次の進化は、エージェントが依存するデータを再考することにより、よりスマートなエージェントを構築することにより少なくなると考えていると信じています。 Mate セキュリティ Mate セキュリティ Mate Securityの発表は、セキュリティのリーダーがAIで実験を続け、SOCチームを増強する一方で、不透明な意思決定や信頼性の低い自動化に気をつけているため、同社によると、業界の初期展開で浮上した問題の多くは、AIの限界ではなく、AIではなく、人類が消費するために設計された断片化されたデータ構造から生じた。 
 
 私たちが話している間にAI SOCの革命を目の当たりにしています」とMate Securityの共同創設者兼CEOであるAsaf Weiner氏は述べています。「AIは警報列を縮小し、焦点を高め、SOCの仕事をこれまで以上に加速させています。 私たちが話している間にAI SOCの革命を目の当たりにしています」とMate Securityの共同創設者兼CEOであるAsaf Weiner氏は述べています。「AIは警報列を縮小し、焦点を高め、SOCの仕事をこれまで以上に加速させています。 これらの運用上の向上にもかかわらず、多くのCISOは、AI駆動の自動または半自動ワークフローに完全に依存することを躊躇しているとWeiner氏は言う。 「初めてCISOに会ったとき、私は不信感を感じることができます」とWeinerは言います。 「彼らはSOCでAIをパイロットし、悪い経験で焼かれた:エージェントは何ヶ月も学び、自信を持って間違った判決を生み出し、置き換える予定だったSOARよりも多くの「ベビーシッティング」を必要としています。 機械推理のためのSOC知識の再構想 従来のSOC環境は、データを人間の消費を優先する方法で組織します。ログ、アラート、ドキュメント、演習本は、経験と直感に大きく依存するアナリストのために最適化されています。 Mate Securityのセキュリティコンテキストグラフは、操作知識がどのようにキャプチャされ、適用されるかを変革することによって、このギャップを解決するように設計されています。単に静的ルールや個々の調査結果に依存するのではなく、アーキテクチャは、アナリストが頭の中でやっているように、論理、依存性、論理をキャプチャすることにより、コンテキストメモリを構築します。 「AIエージェントは、人間のために構造化されたデータを供給している」とWeiner氏は述べた。「SOCアナリストは、テーブル、ログ、ドキュメントで作業しています...彼らは、その点を接続するために自分の経験と常識に頼っています。 グラフは、組織の制度的知識を継続的に更新し、ポリシーの変化、調査の結果、所有構造、組織のニュアンスを反映するものであり、AIエージェントがこれらの相互接続した関係を通過することを可能にすることにより、Mate Securityは、意思決定の正確性を向上させ、説明性を維持することを目指しています。 「だからこそ、我々はセキュリティコンテキストグラフを構築した」とWeiner氏は語った。 CISOsとAIの信頼格差を縮める Mate Securityは、セキュリティコンテキストグラフに基づくAIエージェントを展開する組織が、正しい警告と偽のポジティブに対応する平均時間と時間を含む測定可能なセキュリティKPIの大幅な改善をすでに見ていることを証明しています。 エージェントは、事前定義されたルールにのみ依存するのではなく、文脈関係を通じて推論することで、組織の知識とより密接に一致する判決を提供することができます。 グラフはまた、複数のデータソースが対立する場合に頻繁に発生する不一致を減らす真実の統一源として機能します。 セキュリティオペレーションセンターの主要な課題の1つは、売上です。 経験豊富なSOCアナリストは、「部族の知識」、記憶や文脈の部分を保管し、文書化されていないが、意思決定に役立つ。 これらのアナリストが去るとき、知識は彼らと共に去ります。 セキュリティコンテキストグラフ構造の最大の利点の1つは、機関の記憶を保存することです。 それはアナリストの売上に影響されず、経験豊富なメンバーに知識と経験を転送する経験豊富なメンバーとして機能します。 「セキュリティ・コンテキスト・グラフは生きている構造だ」とWeiner氏は述べた。「あらゆる調査、あらゆる所有権の変更、あらゆる政策の変更でダイナミックに再構築し、最適化しています。 注目すべきことに、Mate Securityは最初のAIエージェントをリリースする前にグラフアーキテクチャを構築し、データファースト開発モデルとして説明しているものを採用しました。 「エージェントは、それらが構築されたデータ構造と同じくらい効果的である」とWeiner氏は述べた。 同社は、セキュリティコンテキストグラフは、初期のエンタープライズ展開以来、AI SOCエージェントを駆使しており、現在、そのプラットフォームのコアアーキテクチャとして正式に市場に導入されていると述べている。 制度記憶がセキュリティコントロールになるとき SOCチームが攻撃面の拡大、スタッフ不足、警報量の拡大に直面するにつれて、業界は自動化だけではアナリストの判断を複製できないことをますます認識しています。 Mate Securityのアプローチは、AI駆動のSOC事業の将来は、アナリストを置き換えることよりも、彼らの操作の知恵を維持することにより、経験をインフラストラクチャに変え、機械を信頼性の高い、透明な規模の意思決定へと導くことができる可能性があることを示唆しています。 
 
 このストーリーは、HackerNoonのBusiness Blogging Programの下でJon Stojanによってリリースされたものです。 このストーリーは、HackerNoonのBusiness Blogging Programの下でJon Stojanによってリリースされたものです。

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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

Mate Securityのコンテキストグラフは、AIがSOCで人間のアナリストのように考えることができる方法を示しています。

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