什么是安全自动化？

什么是安全自动化？

安全自动化是自动预防、检测、识别和消除网络威胁的过程。即使没有人工干预，它也能发挥有效作用，但通常是作为 SOC 团队的补充。

例如， IT 运营人工智能（AIOps） 可利用来自整个组织的运营设备的大数据。然后，它使用机器学习（ML）来检测这些数据之间的模式和关系，为 SOC 提供可操作的洞察力，以便就安全威胁做出决策。 

现代网络安全自动化解决方案使用人工智能和 ML 来保护组织的数字系统、程序、数据、网络、应用程序和设备。

自动化与网络安全有何关联？

安全运营中心（SOC）传统上由分析人员负责运行，持续扫描整个网络的安全漏洞。分析师需要手动梳理各种威胁--这项耗时的工作充斥着大量警报、误报和更大安全威胁的干扰。其结果是，安全小组工作过度、成果减少、安全漏洞导致真正的漏洞，形成了一场完美风暴。

自动化消除了许多手动流程，减少了警报，使 SOC 分析师能更快地执行重复性安全任务。

但是，正如安全小组可以利用自动化来提高网络复原力一样，恶意行为者也可以利用自动化来进行网络攻击。当今的许多网络攻击都利用自动化来快速大规模扩展，并使用多种攻击方法来利用漏洞。

现实情况是，人工流程根本无法应对大量的自动化威胁。这就是为什么越来越多的组织在其防御系统中加入网络安全自动化的原因。换句话说，就是用人工智能对抗人工智能。

使用自动安全系统的优势

1.更快地检测和应对威胁

自动安全系统可以处理海量数据，发现人类难以识别的模式。

让我们 以云安全 为例。云系统和本地部署系统的安全基础架构各不相同，每天会发出数千条警报，有些事件的调查需要数天时间。

有了自动化，这些云安全警报就会变成自动行动。事件数据得到分析并发送到数据湖，不安全的云配置得到修补，案件管理工作流程实现自动化。

云事件可自动解决，无需任何人工干预，速度比一般安全分析人员快得多。

2.减少人为错误的可能性

由于需要关注的事件数量庞大，安全分析人员往往不堪重负，工作过度。这就导致了人为错误。事实上，根据《2023 年 Verizon 数据泄露调查报告》，74% 以上的 数据泄露都涉及人为错误。

网络安全自动化消除了通常由分析人员承担的许多乏味和重复性任务，并提供有助于决策的深刻见解。

3.提高运行效率

安全自动化不仅仅局限于人工 SOC 职责。安全小组经常要处理来自基础设施的配置错误或孤岛式数据，这些数据很少被整合在一起，这使得更改容易出错，并减慢运行速度。

例如，安全小组每天可能会收到数个网络安全策略规则变更请求，每个请求都需要数小时或数天才能完成。这些更改可能很复杂，会导致应用程序中断。

通过自动化，您的团队可以定制工作流程，实现从规划到验证和审计的整个策略变更流程自动化。这就消除了人为错误的风险，并将对安全小组的任何干扰降至最低。

安全自动化工具示例

1.扩展检测和响应 (XDR)

扩展检测和响应 (XDR) 将传统的 EDR 工具扩展到任何数据源，包括多云、网络和端点。XDR 系统使用启发式、分析、建模和自动化技术来缩短发现、追踪、调查和应对威胁所需的时间。

2.安全协调、自动化和响应 (SOAR)

SOAR 工具有助于协调、执行和自动化集成网络安全协调平台内人员和工具之间的任务。SOAR 解决方案通常包括威胁和漏洞管理、安全事件响应和安全操作自动化。

3.漏洞管理

漏洞管理指的是一套自动识别、评估和修复漏洞的工具和流程。漏洞管理包括自动评估扫描和报告、攻击面管理工具以及与 SOAR 的集成。

4.AIOps

AIOps 可分析大量数据，自动做出决策。例如，通过 NetOps，人工智能可以分析网络健康数据，并为网络变革团队提供如何改进整个网络的详细见解。

网络安全合并对自动化有何影响？

传统的网络安全防御很难跟上当今基于人工智能的攻击。组织必须以火攻火，或以人工智能攻人工智能。

但是，要将人工智能和自动化恰当地融入网络防御，安全工具需要从基础设施中收集大量数据。这意味着来自网络、云、操作和端点的数据元素。

数据还必须在格式、结构和标签方面与所有接触点保持一致。无论是否有分析师的帮助，这些汇总数据都能让您的安全自动化系统识别并预防攻击。

这就是 网络安全合并的 用武之地。通过网络安全合并，整个基础设施的数据元素都会被收集到一个中央数据湖中。工具共享相同的情报和数据，这让人工智能算法在检测和应对未来威胁时变得更加准确。

人工智能功能可按用户、设备或位置隔离威胁，并启动适当的通知和升级措施。同时，人类专家可以确定如何进行调查和补救。

合并网络安全常见问题中的自动化问题