【Intezer AI SOC】Intezer 被列為 2026 年 AI SOC 重要觀察平台，企業為何開始關注 Agentic AI？

Estrella Wei
2025年12月23日
讀畢需時 9 分鐘

已更新：1月12日

作者：Intezer 團隊｜編譯：AIShield 編輯部｜發稿日期：2025 年 12 月 23 日

資安監控中心（Security Operations Center，SOC）長期以來都是企業資安防禦的核心。然而到了 2026 年，SOC 的運作模式正以前所未有的速度持續演進。

隨著 AI 驅動的 SOC 平台快速發展，特別是近年被稱為 Agentic AI SOC（具代理能力的 AI SOC） 的新一代架構，企業在威脅偵測、事件調查與回應方式上，正出現明顯轉變。

過去數年，資安團隊多半仰賴 SIEM、EDR 與 MDR 等多套工具堆疊來因應攻擊。然而，這類架構往往也衍生出新的挑戰，包括大量告警噪音、調查時間冗長，以及分析師長期被迫投入重複性的初步判斷與分類工作，導致人力負擔持續加重。

新一代 AI SOC 平台正是為了解決這些問題而出現。透過大型語言模型（LLM）與多模型 AI 架構，AI SOC 能夠在數分鐘內完成原本需要數小時的告警初步調查與分析，大幅縮短事件處理週期。

本指南評選出 2026 年最值得關注的 15 個 AI SOC 平台，並根據其在速度、準確度、可解釋性以及現代企業環境覆蓋率的平衡表現進行排名。

什麼是 Agentic AI SOC？

“Agentic” AI 指的是不僅能回應指令，還能主動執行任務的系統。在資安情境中，Agentic AI SOC 能夠執行端到端的事件調查流程，根據鑑識證據進行推理，並提出回應建議，部分情境下亦可執行既定的回應動作。

這些平台不只是摘要告警，而是能理解情境，跨越端點、身分識別、網路與雲端系統進行資料串聯。

2026 年表現突出的 AI SOC 平台，通常具備三項特徵：具備可解釋性、能在一定程度上自主運作，以及具備快速回應能力，以支撐企業在機器輔助決策下仍能維持必要的信任與控管。

2026 年頂尖 AI SOC 平台比較總覽

平台	適合對象	核心優勢
Intezer（Forensic AI SOC）	大型企業	鑑識等級、可解釋調查分析
7AI	探索多代理自動化的企業	多代理協作（Multi-agent Orchestration）
AiStrike	中型企業 SOC	高性價比的自動化分選
SentinelOne（Purple AI）	SentinelOne EDR 既有用戶	深度整合的 SOC 自動化
CrowdStrike（Charlotte AI）	Falcon 生態系用戶	生成式 AI 輔助與摘要
BlinkOps	資安自動化團隊	基於劇本（Playbook）的自動化
Bricklayer AI	新創團隊	輕量級分選與報告
Conifers.ai	雲端原生企業	雲端優先的能見度
Vectra AI	成熟度高的 SOC	網路威脅偵測
Dropzone AI	創新型 SOC	人機協作設計
Exaforce	SIEM 成本控管	告警路由與優先排序
Legion Security	資深分析師團隊	工作流管理
Prophet Security	預測型威脅建模	主動式威脅偵測
Qevlar AI	以 LLM 為核心的 SOC	AI 分選原型實驗
Radiant Security	中型企業	回應建議與成本控管

1. Intezer｜企業級 SOC 的 AI SOC 平台

最佳適用： 重視速度、準確度與完整告警涵蓋的大型企業

Intezer Forensic AI SOC 專為大型企業與 MSSP 設計，已被 NVIDIA、Salesforce、MGM Resorts、Equifax 與 Ferguson 等全球企業採用。

該平台可在兩分鐘內完成對所有告警的自動調查，官方指出其整體準確率可達 98%。

不同於僅依賴 LLM 推論的產品，Intezer 結合多模型 AI 與確定性的鑑識方法，包括程式碼分析、沙箱執行、逆向工程與記憶體鑑識，藉此產出具備證據基礎且可解釋的判斷結果，協助 SOC 分析師降低人工推測與反覆驗證的負擔。

對於需同時管理 SIEM、EDR、雲端與身分系統、且每天面臨大量告警的企業而言，Intezer 提供完整的告警調查覆蓋，並可補足部分 MDR 服務在低嚴重度事件上的可視性落差。

在商業模式上，Intezer 採用以端點為基礎的計價方式，避免因資料量與告警數成長而產生的「告警稅（Alert Tax）」，有助於企業在不擴編人力的前提下評估投資效益。

為何企業選擇 Intezer：

100% 調查覆蓋率（涵蓋 SIEM、EDR、釣魚、身分與雲端告警）調查
時間低於 2 分鐘，準確率達 98%
判斷結果具備可解釋性與證據依據
已獲多家 Fortune 500 企業採用
成本結構相對可預期，利於評估 ROI

2. 7AI｜多代理 SOC 自動化

最佳適用： 正在探索多代理 SOC 架構的企業。

7AI 是 2026 年 AI SOC 領域中較具實驗性的產品之一，其核心在於多 Agent 協同架構，不同 AI Agent 分別負責告警分類、資料補充與事件調查，並相互協作完成分析流程。

該平台的架構設計具備彈性，適合具備工程能力、希望自行調整工作流程的資安團隊。不過，在實際運作上仍需要一定程度的調校，以確保穩定性與一致性。

3. AiStrike｜中型市場 SOC 的高 CP 值選擇

最佳適用：希望快速導入、預算有限的中型 SOC。

AiStrike 鎖定中型市場，主打成本導向的 AI triage。平台提供簡潔的操作介面，可與既有的 EDR 與 SIEM 工具整合，自動進行告警排序與優先級判斷。

相較於企業級方案，其鑑識深度較為有限，但在速度與自動化程度上，對資源有限的 SOC 仍具實用價值。

4. SentinelOne （Purple AI）｜端點中心 SOC 的首選

最佳適用： 已採用 SentinelOne 平台、希望加速告警處理的企業。

SentinelOne Purple AI 將 AI 調查與回應能力直接整合至其 EDR 與 XDR 平台中，對於已深度使用 SentinelOne 生態系的組織而言，導入門檻相對較低。

該方案能快速提供事件摘要與修復建議，但其分析重心仍以端點為主，對於整體企業環境的涵蓋度相對有限。

5. CrowdStrike （Charlotte AI）｜最強生成式摘要助理

最佳適用： 使用 CrowdStrike Falcon 套件、希望提升分析效率的企業。

Charlotte AI 是 CrowdStrike Falcon 平台內建的生成式 AI 助理，主要用於協助分析師以自然語言查詢事件、快速理解告警內容。

該工具並非全自動 SOC，而是著重於提升分析師的工作效率與理解速度，適合希望以 AI 輔助、而非完全取代人工調查流程的團隊。

6. BlinkOps｜以流程自動化為核心的 SOC 工程平台

最佳適用：希望將既有 SOC 工作流程高度自動化的資安工程與 DevSecOps 團隊。

BlinkOps 的定位重點並非事件鑑識或威脅判斷，而是資安流程自動化。該平台提供彈性的 Playbook 架構，讓資安團隊能將 SIEM、EDR、IAM 等多種工具串接，建立跨系統的自動化作業流程。

BlinkOps 並不提供鑑識等級的最終判斷結果，但在自動化既有 SOC 流程方面，深受 DevSecOps 與資安工程團隊青睞，特別適合需要高度客製化流程的環境。

7. Bricklayer AI｜新創與精簡型 SOC 的輕量級選擇

最佳適用：資源有限、希望快速降低告警負擔的新創公司或小型資安團隊。

Bricklayer AI 提供基礎的告警 triage 與報告功能，主打「快速降低告警疲勞」，而非完整 SOC 重構。平台設計簡潔，整合門檻低，適合尚未建立成熟 SOC 流程的組織。

其功能深度與鑑識能力相對有限，但在成本與導入速度上具備優勢，作為新創或小型團隊的 SOC 入門工具，具一定實用性。

8. Conifers.ai｜雲端原生環境的 AI SOC 補強方案

最佳適用：以公有雲為主要營運環境、希望強化雲端威脅脈絡分析的企業。

Conifers.ai 專注於雲端原生安全可視性，涵蓋 AWS、Azure 與 Google Cloud 環境。其 AI 模型擅長將雲端中的身分、網路與工作負載活動進行關聯分析，以偵測潛在入侵行為。

該平台並非完整 SOC 替代方案，而是作為雲端環境中的調查與回應強化工具，特別適合雲端架構占比高的企業。

9. Vectra AI｜聚焦網路與身分威脅的 AI SOC 能力

最佳適用：重視網路與身分可視性的中大型企業 SOC。

Vectra AI 長期深耕 AI 驅動的網路偵測與回應（NDR）領域，並逐步延伸至 AI SOC 應用。其強項在於即時網路流量分析與身分行為關聯，可有效辨識橫向移動與帳號濫用風險。

在混合式環境中，Vectra 提供穩定的網路層可視性，但整體涵蓋範圍仍以網路遙測為核心，而非全堆疊 SOC 架構。

10. Dropzone AI｜強調人機協作的 Agentic SOC 架構

最佳適用：希望嘗試 AI 自主調查、但仍保留人工監督機制的 SOC 團隊。

Dropzone AI 代表新一代「人機協作（human-in-the-loop）」的 SOC 自動化模式。其架構允許 AI 先行調查與提出建議，再由分析師進行審核與決策，平衡自動化效率與人為控制。

相較於已在大型企業廣泛部署的方案，Dropzone 仍屬新興平台，但其 Agentic 設計理念，對於希望逐步導入 AI 自主調查能力的 SOC 具吸引力。

11. Exaforce｜以 AI 降低 SIEM 成本的 SOC 平台

最佳適用：面臨 SIEM 成本快速成長壓力的企業。

Exaforce 主打「降低 SIEM 成本」的 AI SOC 架構，透過多模型 AI 引擎減少告警噪音、加速調查流程，並在不高度依賴傳統 SIEM 的情況下擴展偵測範圍。

其技術結合資料擷取模型、行為式機器學習與大型語言模型，可即時分析遙測資料，同時降低儲存與授權成本，對 SIEM 成本壓力大的組織具吸引力。

12. Legion Security｜將資深分析師經驗轉化為 AI Agent

最佳適用：擁有資深 SOC 分析師，並希望將內部經驗制度化、規模化的組織。

Legion 的核心概念在於「擷取並重現人類分析師的決策過程」。其瀏覽器型 Agent 能記錄分析師在調查過程中查看的資料、採取的行動與判斷依據，並將這些流程轉化為可重複執行的 AI Agent。

這些 Agent 可持續被測試、優化並套用至新告警中。平台支援雲端、混合與客戶自管部署，符合不同合規需求。

13. Prophet Security｜以預測為導向的 AI SOC

最佳適用：投入行為分析與威脅趨勢預測的企業級 SOC。

Prophet Security 聚焦於以 Agentic 推理方式自動處理告警，其 AI 模型模擬資深分析師如何評估使用者行為、資產脈絡與威脅指標，產出高信心度的處置結果。

平台支援從全自動關閉良性告警，到分析師介入升級的彈性流程，並提供類 Copilot 的自然語言介面，支援進階調查與威脅獵捕。

14. Qevlar AI｜實驗導向的 AI 調查協作工具

最佳適用：正在測試 AI 調查輔助原型、重視人工主導的 SOC 團隊。

Qevlar 定位為 AI 驅動的調查協作工具，其目標在於複製人類分析師的推理與研究步驟。平台可整合多方告警來源，產出結構化、具證據引用的調查報告，並保留完整人工審核權限。

Qevlar 不以告警抑制或排序為主，而是著重於「解讀與說明」事件內容，並支援自動化文件產生與地端部署需求。

15. Radiant Security｜中型企業取向的 AI SOC 平台

最佳適用：希望控制成本、逐步導入 AI SOC 的中型企業。

Radiant Security 將自身定位為中型市場的 AI SOC，主打具適應性的 AI 模型，可因應過去未曾見過的告警類型。同時，平台內建相對平價的日誌管理機制，並可利用客戶既有的封存儲存空間，以降低整體 SIEM 成本。

其策略聚焦於「可負擔的 SOC 自動化」，對資源有限但希望降低 SIEM 依賴度的中型企業具有吸引力。

Agentic AI SOC 的未來

SOC 自動化的演進已超越單純的告警管理。2026 年之後，代理型 AI SOC 不僅能進行調查，更能根據證據與政策執行驗證後的應變行動，如隔離主機或中斷工作階段。

這場轉型需要信任、可解釋性與速度。企業不再能接受「黑盒型」AI 給出的模糊建議，而是需要具備數位鑑識推理能力與稽核性的平台，這正是 Intezer 鑑識級 AI SOC 的核心價值。

資安主管若能儘早採用此類系統，將能在不增加人力負擔的前提下，獲得可衡量的效率提升、降低營運風險並強化安全韌性。

總結

AI SOC 正逐步改變企業面對資安威脅的防禦方式。各家平台在功能定位與目標市場上各有差異，而在強調鑑識深度、可解釋性與全面告警調查的企業場景中，Intezer 被定位為一項具代表性的選擇之一。

隨著企業對 SOC 效率與可預測性的要求提高，具備代理能力的 AI SOC，將持續成為未來數年的重要發展方向。

想親身體驗 Intezer 的強大功能？歡迎預約專人演示。

本文翻譯自 Intezer 原文：“Top 15 AI SOC platforms in 2026 ”

發佈日期：2025 年 12 月 2日

原文出處：Intezer 部落格文章