AI SOC przyszłością operacji bezpieczeństwa

Wobec rosnącej fali coraz bardziej złożonych zagrożeń oraz opisanego wcześniej niedoboru specjalistów, analitycy bezpieczeństwa są obecnie w stanie obsłużyć – jak pokazują różne badania – średnio połowę alertów dziennie. Przy czym wielu z nich twierdzi, że średni czas wykrywania i reagowania zwiększył się w ciągu ostatnich dwóch lat, co osłabia zdolność dostawcy świadczącego usługi SOC do realizacji założeń SLA. A to z kolei grozi karami, odpływem klientów i utratą reputacji.

Dlatego nieuniknione jest wykorzystanie AI i automatyzacji, co radykalnie zmienia operacje bezpieczeństwa i pozwala nadążać za ewoluującymi zagrożeniami. Jednakże wykorzystanie AI w SOC nie polega na zastąpieniu analityków, lecz na wsparciu i podniesieniu poziomu ich pracy – tak, aby mogli szybciej podejmować decyzje, nie tonąc w powodzi alertów.

Takie czy inne wdrożenie agentów AI najczęściej nie jest projektem powstałym od zera. Praca współczesnych centrów SOC bazuje na złożonej sieci narzędzi – platform SIEM, SOAR, rozwiązań EDR i NDR, monitorowania chmury i innych rozwiązań. Integracja agentów AI z takim ekosystemem bez zakłócania operacji stanowi więc poważne wyzwanie. Dlatego przyszłość każdego SOC-a, który ma bazować na AI, wymaga stosowania otwartych, interoperacyjnych platform, które można podłączyć do dowolnego stosu technicznego, normalizować dane wejściowe z wielu źródeł i uruchamiać działania w ramach różnych narzędzi. Potrzeba otwartych, wykorzystujących API platform i frameworków automatyzacji, które mogą działać ponad posiadanymi systemami.

Potrzeba proaktywnych działań

Współczesne cyberbezpieczeństwo działa głównie reaktywnie: analitycy monitorują alerty i eskalują incydenty, postępując według playbooków. Jednak w obliczu coraz szybszych i bardziej wyrafinowanych zagrożeń, model ten przestaje się sprawdzać. Agenty AI torują drogę do operacji proaktywnych, przewidując ryzyko, a więc reagując z wyprzedzeniem. W tego rodzaju przypadkach agenty poszukują anomalii, korelują sygnały między systemami i autonomicznie uruchamiają procesy reakcji, skracając czas działania i wychwytując zagrożenia odpowiednio wcześniej.

Z raportu Omdia wynika, że w ubiegłym roku ponad 70 proc. badanych firm zwiększyło wydatki na proaktywne rozwiązania bezpieczeństwa, które przewyższyły inwestycje w środki prewencyjne i reaktywne. Nietrudno zrozumieć, dlaczego podejście proaktywne pozwala przedsiębiorstwom wyprzedzać zagrożenia, zanim luki zostaną wykorzystane, zamiast nieustannie zmagać się ze skutkami już przeprowadzonych ataków. Taka zmiana skutkuje nie tylko wzrostem produktywności – jest przejściem do inteligentnej, adaptacyjnej obrony. W sytuacji, gdy liczba alertów gwałtownie rośnie, a zasoby analityków są ograniczone, agentowe AI wypełnia lukę, zapewniając autonomię i skalowalność, jakiej nie oferują tradycyjne narzędzia. W środowisku, w którym automatyzacja SOC nie jest już opcją, agenty AI dostarczają warstwy inteligencji potrzebnej do budowania skalowalnych operacji.

Rekomendacje z raportu „Cybersecurity Readiness Index 2025” są zatem następujące: „aby sprostać współczesnym wyzwaniom w obszarze cyberbezpieczeństwa, przedsiębiorstwa muszą inwestować w rozwiązania bazujące na sztucznej inteligencji, upraszczać swoje środowiska ochronne oraz zwiększać świadomość zagrożeń związanych z AI. Kluczowe znaczenie ma priorytetowe traktowanie sztucznej inteligencji w wykrywaniu zagrożeń, reagowaniu na nie i odzyskiwaniu sprawności, a także przeciwdziałanie niedoborom kadrowym i zarządzanie ryzykiem wynikającym z niezarządzanych urządzeń i Shadow AI”.

Wraz z rozwojem agentów AI zespoły ds. bezpieczeństwa będą fundamentalnie zmieniać sposób działania. Sama rola analityka ulegnie transformacji – od osoby klasyfikującej alerty do doradcy strategicznego, od reagującej na incydenty do architekta bezpieczeństwa. Zamiast „gasić pożary”, analitycy będą coraz częściej nadzorować flotę inteligentnych agentów, dostrajać strategie wykrywania i kierować systemami AI zgodnie z priorytetami biznesowymi. Ta ewolucja wymaga podnoszenia kompetencji i zmiany sposobu myślenia, a zarazem otwiera nowe możliwości rozwoju kariery.

W dłuższej perspektywie można spodziewać się w pełni autonomicznych SOC-ów, w których udział człowieka będzie wymagany tylko w obszarach obsługi wyjątków, zgodności z regulacjami czy decyzji strategicznych. Ale nawet wtedy ludzki nadzór będzie kluczowy do wyznaczania celów, zarządzania ryzykiem i zapewnienia etycznego wdrożenia sztucznej inteligencji.

AI musi zdobyć zaufanie Jedną z najczęstszych barier w popularyzacji agentów AI w operacjach bezpieczeństwa może okazać się kwestia zaufania. W sytuacji, gdy agent AI samodzielnie izoluje urządzenie, blokuje dostęp użytkownika czy zamyka incydent, w naturalny sposób pojawia się pytanie o powody takiej decyzji. Dlatego kluczowym problemem we wdrażaniu AI jest „wyjaśnialność” (taki właśnie, dość niezgrabny termin – powstały na bazie ang. „explainability” – zaczyna się upowszechniać w omawianym kontekście). Tymczasem wiele systemów AI – zwłaszcza bazujących na deep learningu – działa na zasadzie tzw. czarnych skrzynek, co utrudnia prześledzenie ich toku rozumowania. W kontekście zaś bezpieczeństwa brak przejrzystości może podważyć zaufanie, zwłaszcza gdy stawka jest wysoka. Z tego względu systemy agentowe powinny być projektowane w sposób transparentny, a jednocześnie powinny generować jasne, audytowalne logi swoich działań, wraz z uzasadnieniem każdej decyzji.