加速攻击发现实现快速检测
高性能安全运营中心通常将平均检测时间保持在30分钟到4小时之间；而低性能的安全运营中心可能让威胁潜伏数月甚至数年未被发现。采用正确方法后，防御安全运营中心能显著缩短检测时间。
某客户已将平均检测时间减少75%，其他用户最近报告平均调查时间从300分钟降至90分钟，平均响应时间从180分钟缩短到6分钟。这些改进展示了攻击发现等解决方案的优势。
攻击发现通过分析上下文数据——主机和用户风险评分、资产关键性及警报严重性——来识别最具影响力的威胁。这种上下文理解使安全运营中心能在每日令人疲惫的警报洪流中优先处理真实威胁。
攻击发现自动关联相关警报和事件，将其整合成连贯的攻击叙述，揭示攻击者在网络中的活动轨迹。分析师可以查看完整的攻击链，显示横向移动尝试、权限提升和潜在数据泄露等关联元素。
检测规则与MITRE ATT&CK®框架保持一致，同时机器学习组件识别与既定基线的偏差。通过这种方式，既能捕获已知威胁和新型攻击方法，又不会用误报警报淹没分析师，并在攻击生命周期的早期阶段遏制攻击，降低关键系统风险。
通过安全AI助手加速调查
AI助手作为安全运营中心分析师的助手，自动化警报摘要和工作流推荐等任务，同时生成威胁的自然语言解释并建议响应措施。它使用自定义防御知识源，如威胁情报报告、资产信息和组织预案，使AI生成的洞察与防御环境需求保持一致。
这是专家级工作的自动化，减少了调查时间，并解决了防御数字战略中确定的关切——人员、流程和技术方面存在的广泛防御网络安全差距。
AI助手的实际运作
在底层，AI助手集成了检索增强生成技术与混合搜索能力。当分析师使用自然语言查询与系统交互时，它首先从规范化数据流中检索相关上下文，然后输入到配置的大型语言模型中。这可以是防御用户偏好的、在安全环境中托管运行的大型语言模型。
这使得安全环境中的用户能够保持通用AI系统通常缺乏的关键上下文。支撑AI助手的搜索AI平台优化了搜索相关性评分，在检索过程中优先处理高保真信号，确保分析师获得针对防御特定安全任务的最可行洞察。
搜索基础设施与生成式AI之间的紧密耦合可以消除手动数据关联，同时保持防御操作所需的可审计性。
在构建查询时，即使是很小的错误也可能影响调查或导致不可靠的结果。AI助手通过内置的查询语言验证工作流帮助防止这种情况。AI助手生成的每个查询都会自动检查，如果发现问题，它会返回自我修正。这意味着当查询到达您手中时，它已经过检查并根据您的环境进行了微调，让您对结果的准确性更有信心。
通过消除记忆每个细节的需求，分析师花费在故障排除上的时间更少，从而加速调查。
通过统一安全方案简化平均响应时间
统一的安全响应方法将终端和SIEM数据整合到单一操作视图中，消除了可能减慢事件响应的上下文切换，在某些情况下可将平均响应时间减少约40%。
误诊警报、工具蔓延和警报疲劳被自动化、机器学习和AI驱动分析所取代，从而降低平均检测时间和平均响应时间。所有这些都得到了用户友好界面、直观查询语言和可视化的支持，无需大量培训。
延伸阅读
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