隨著威脅規模與複雜度持續攀升，
資安營運中心（Security Operations Center,
SOC）正面臨重大轉型。根據 Gartner 研究顯示，儘管 AI 驅動的 SOC 平台目前市場滲透率僅約 1–5%，但這股轉變已勢不可擋。企業資安團隊必須思考一個核心問題：什麼樣的 AI 技術才真正適合我們的資安營運架構？
傳統 SOC 自動化的瓶頸
過去十年來，
SOAR與 SIEM 方案不斷推陳出新，但資安主管仍面臨相同痛點：分析師持續因低品質警報而疲於奔命，必須手動在各種工具與日誌間進行關聯分析，偵測與回應工作流程僵化且難以調整。更糟的是，當團隊成員離職或工具遷移時，寶貴的機構知識也隨之流失。
傳統自動化雖承諾解決這些問題，卻帶來新的負擔：
需要大量工程資源建置、劇本（Playbook）缺乏彈性、難以適應細緻的環境需求。這些限制讓許多 SOC 團隊陷入「自動化陷阱」，投入資源卻未能真正減輕負擔。
從副駕駛到認知代理：網狀代理架構的崛起
目前市面上多數 AI 輔助 SOC 平台採用 Co-Pilot 模式，運用大語言模型來摘要警報、產生報告或提供預設查詢。這類工具雖能帶來速度提升，但有個致命缺陷：需要持續的人工提示。它們提供的是表面效率，而非真正的規模化能力。
最先進的平台則採用
網狀代理架構（Mesh Agentic Architecture），由多個 AI 代理組成的協作系統，每個代理負責特定的 SOC 功能，包括分類（Triage）、威脅關聯、證據彙整與事件回應。與單一模型被動回應提示不同，這類系統能自主分配任務，並持續從組織脈絡、分析師行為與環境遙測數據中學習。
評估 AI SOC 平台的七大核心能力
評估 AI SOC 平台時，以下七項關鍵特徵能有效區分優劣：
- 多層級事件處理能力
僅協助第一線分類已是基本門檻。頂尖平台需支援複雜的第二、三層調查，包括橫向移動偵測、端點偵測與回應（Endpoint Detection and Response, EDR）及網路釣魚偵測。
- 情境智慧
關鍵差異在於能否將機構知識（風險設定檔、資安政策、偵測工程等）嵌入 AI 運作模型，並在 enrichment 過程中自動運用。這決定了 AI 提供的是通用建議還是情境感知決策。
- 無干擾整合
要求資安團隊放棄既有工具、入口或工作流程的平台會造成阻力。領先方案能融入既有系統，包括 SIEM、案件管理、工單系統，無需重新訓練人員。
- 遙測回饋的適應性學習
靜態劇本容易失效。最有效的 AI 平台包含持續學習迴路，利用過往決策與分析師回饋調整模型，改善未來回應。
- 代理式 AI 架構
運用多種 AI 引擎（LLMs、小型語言模型 SLMs、機器學習分類器、統計模型、行為基礎引擎）的平台，表現優於單一模型方案。正確的架構會針對各類事件選用最適合的 AI 工具。
- 透明化指標與投資報酬率
平均偵測時間（Mean Time to Detect, MTTD）與平均回應時間（Mean Time to Respond, MTTR）只是起點。企業現在期望衡量調查準確度、分析師生產力提升與風險降低曲線。
- 階段式 AI 信任框架
頂尖的平台應讓 SOC 團隊能逐步擴大自動化程度，從人機協作（Human-in-the-Loop）開始，隨著效能驗證逐步邁向更高信心度的自動化。
AI 在 SOC 的角色：強化而非替代人力
儘管技術不斷進步，完全自主的 SOC 仍更接近科幻而非現實。目前 AI 的最佳定位是擴增人類專業能力，而非取代人力。AI 必須仰賴人類輸入與回饋，才能持續學習與精進。
面對威脅升級、分析師倦怠與人才短缺，問題已不再是「是否在 SOC 中採用 AI」，而是如何明智地採用。選擇正確的 AI 架構，將決定團隊能否領先威脅或被遠遠拋在後頭。
本文轉載自 TheHackerNews。