近期,保旺达安全运营平台的AI告警功能开启升级进阶。平台基于知识库进行多维度AI智能研判分析,提升告警处理的时效与准确性,降低安全分析师工作负荷,有效提升安全运营的整体效率。
当前,安全运营中心(SOC)普遍面临日均万级甚至百万级告警量的冲击,致使运维团队长期处于告警过载状态。尽管引入了自动化分析工具,但由于误报率高、告警冗余以及上下文缺失等问题存在,许多工具的准确性较低,大量真实威胁被遗漏或淹没于噪声中。同时,传统依赖人工研判的流程效率低下,平均处理一条告警耗时较长,致使高危事件响应延迟,攻击者常利用这一时间窗口进一步渗透。
这一现状不仅大幅增加了运维人员的工作负担,也更易导致响应策略失准,严重削弱整体网络安全防护体系的实时性与有效性。因此,构建具备主动降噪、智能关联、精准研判能力的下一代告警处理机制,已成为提升SOC运营效能的关键破题点。
对此,保旺达SOC平台进行了深度功能迭代。平台自主研发的分析模型创新性采用了传统规则引擎与大型语言模型(LLM)推理能力相结合的混合架构,构建了一个高度智能、可持续进化的动态分析中枢。平台通过以下关键能力进阶,显著提升了威胁检测与响应的精度和效率:
告警降噪处理:平台通过AI驱动的动态权重计算算法与语义向量聚类技术,对海量告警进行智能过滤与聚合,显著降低误报干扰,使安全团队能聚焦于真正的高危威胁;
知识增强决策:深度整合内部专业知识库与外部威胁情报源。利用LLM的自然语言处理(NLP)与推理能力,为分析师提供丰富的攻击上下文、关联信息与处置建议,大幅提升决策的准确性与速度;
智能风险分级:构建多因子风险评分模型。该模型不仅自动判定告警事件的真实性,更能综合评估其业务影响范围、攻击成功率(IoA)及潜在损失,并据此输出精准的威胁等级,为响应优先级提供量化依据;
高可用与弹性架构:平台采用微服务设计,支持任务并行处理与计算资源弹性扩容;具备组件异常隔离与热恢复能力,并通过动态配置管理实现策略的实时生效与灰度发布,确保在大流量冲击下的稳定运行与敏捷迭代。
SOC平台AI告警功能升级后,最高压降比例可达98.97%,误报识别准确率提升至90%以上,风险事件平均响应时长缩短至秒级以内,为核心业务提供了更智能、更敏捷的安全保障。