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【Intezer AI SOC】AI SOC 是什麼？帶你從 Detection／Triage／Response 拆解三層架構，掌握 AI 驅動 SOC 的真正價值

  • 作家相片: Estrella Wei
    Estrella Wei
  • 2025年12月5日
  • 讀畢需時 5 分鐘

作者：Zev Schonberg ｜ 編譯：AIShield 編輯部 ｜ 發稿日期：2025 年 12 月 5日


AI SOC
圖片出自：AIShield

Gartner 近期發布的《Innovation Insight：AI SOC Agents》報告，讓「AI 驅動的 SOC」概念正式走入主流視野。該報告肯定了 AI 技術在轉型資安維運職能上的潛力，特別是透過自動化與智慧工作流程來增強分析師的能力。


然而，儘管 Gartner 成功點出此領域的成長動能，卻沒有清楚說明 AI 在整個 SOC 運作鏈中真正扮演的角色與位置。


當 AI SOC 被視為一個統一概念時，反而會模糊偵測、分流／調查、回應三者之間本質上的巨大差異，也讓企業難以判斷應該從哪裡開始導入 AI。


本篇文章將協助你更清楚地拆解 AI SOC 的三大層級，並提供一套可實際運用的評估框架。



深入檢視 Gartner 的分析


Gartner 的報告對於 AI SOC 如何協助偵測、警報調查甚至回應建議，提供了很有價值的概覽。我們完全認同 Gartner 給 CISO 的建議：應評估哪些資安活動具有高數量、高難度或低效益（volumetric, troublesome, or low-performing）的特徵，並找出哪些環節最能從 AI 的應用與增強中獲益。然而，將所有的 AI SOC 功能（與供應商）呈現為單一且未經區分的資安生態系統，可能會令人感到困惑。


這種籠統的框架忽略了一個事實：一個設計用來改善 SIEM 偵測邏輯的 AI 模型，其運作的數據、架構和反饋迴圈，與那些用於支援分析師決策或回應自動化的 AI 模型是截然不同的。


結果導致將一個細緻入微的市場過度簡化為單一且龐大的類別。這對於建立分類學（Taxonomy）或許有用，但對於實際決策毫無幫助。


對於 CISO 而言，缺乏這種市場區隔，讓他們很難回答最關鍵的戰略問題：我們應該優先將 AI 應用在哪裡，才能獲得實質的維運價值？


相比之下，我們的觀點是：組織應首先識別其維運中「最需要增強」的部分，然後再評估專為該領域打造的 AI 解決方案。



AI SOC 的三大層級：清楚分層才能看出價值


要了解 AI 真正適合的位置以及它如何交付可衡量的成果，我們需要退一步，檢視更廣泛的資安維運堆疊。正如我們在之前的部落格文章〈理解 AI SOC 市場〉中所述，我們認為 AI 可以在三個主要層面創造價值：


1. Detection（SIEM、XDR）｜偵測層


任務定位：將大量原始 telemetry 轉換為具可行性的偵測與警示。

AI 能做什麼：

  • 強化關聯分析邏輯

  • 改善偵測模型

  • 降低誤報（False Positives）

  • 自動化重複性的資料比對

本質能力：資料模式識別、規則強化、自動化


這層的 AI 更接近模型優化與資料分析，較偏近 algorithm-level 的改進。


2. Triage and Investigation（SOC / MDR）｜分流與調查層


任務定位：分析師要決定哪些告警是真正需要升級為事件。

AI 能做什麼：

  • 模擬分析師推理流程

  • 自動蒐集事件上下文

  • 交叉比對威脅情資

  • 整理可能的 root cause

  • 縮短 triage 與 incident investigation 時間

本質能力：類人推理、情境整合、分析輔助


執行得好的 AI，不會取代分析師，而是成為「共同分析夥伴（co-analyst）」。


3. Response and Case Management（SOAR）｜回應與案件管理層


任務定位：協助執行修補、封鎖、隔離，並管理事件流程。

AI 能做什麼：

  • 加速 playbook 建立

  • 自動化例行事件處理

  • 動態調整回應流程

  • 透過決策邏輯縮短處置時間

本質能力：流程自動化、決策輔助、動態調整


為什麼一定要分層？

因為：

  • 三層需要的 AI 技術不同

  • 介接的資料來源不同

  • 成效衡量方式不同

  • 人類介入的程度不同


每一層都提供了 AI 發揮的機會——但它們要解決的是根本上不同的問題。當供應商使用「AI SOC」一詞卻未說明他們針對的是哪一層時，就會製造困惑與不切實際的期望。



企業該如何評估 AI SOC？


為了推動更有建設性的對話，我們建議採用更結構化的方法來評估 AI SOC 解決方案。


Step 1: Identify your target layer｜鎖定你的目標層級

問自己：我們最需要改善的是哪一層？

  • 偵測（SIEM/XDR/Cloud）？

  • 分流與調查（SOC/MDR）？

  • 回應（SOAR）？


明確目標 = 不會被市場術語牽著走。這有助於將範圍縮小到正確的解決方案類別，而不是盲目追逐廣泛的 AI SOC 標籤。


Step 2: Define measurable outcomes｜定義可衡量的成果

特別是針對警報分流與調查（這通常由內部 SOC 或外部 MDR 處理），應建立指標來比較績效，例如：

  • 平均偵測時間（MTTD）的縮減

  • 雜訊降低率（Noise reduction rate）

  • 警報覆蓋的規模

  • 跨 SOC 輪班或分析師層級的一致性

  • 分流準確率


這些指標讓組織能夠基於實質成果來比較供應商，而非模糊的 AI 承諾。


Step 3: Evaluate transparency and integration｜評估透明度與整合性

一個成熟的 AI SOC 解決方案應具備：

  • 可解釋性（Explainability）：知道它為什麼這樣判斷

  • 可整合性（Integration）：能與現有工具連上

  • 可監管性（Oversight）：人員能介入控制


一個有效的 AI SOC 解決方案應該清楚解釋其推理過程，易於與現有工具整合，並允許人類監督。目標是增強能力，而非製造黑箱作業（Opacity）。



AI SOC 的未來


Gartner 確實值得讚許，因為他們讓一個新興市場獲得了關注，但他們的分析也凸顯了這個領域仍處於早期且變動快速的階段。AI SOC 的未來不是單一的產品類別，而是一套智慧地應用於偵測—分流—回應連續體中的 AI 能力組合。


AI SOC 的未來不是：


  • ❌ 一體式產品

  • ❌ 單一功能模組

  • ❌ 把所有 AI 都裝進同一個平台


而是：


  • ✔ 針對偵測、分流、回應三層級的 AI 能力模組化應用

  • ✔ 依企業成熟度選擇導入順序

  • ✔ 以能量化成果的方式衡量每個階段的成效


那些將 AI 視為模組化能力而非單一龐大產品的組織，將會獲得最大的成功。關鍵在於了解您的維運優先順序，並將其與 AI 能發揮最大影響力的層級相匹配。



結語：清晰，是導入 AI SOC 的關鍵第一步


AI 並不是 SOC 的萬靈丹，。它是一組技術，如果目標正確，可以徹底改變資安維運的特定部分。Gartner 最新的報告捕捉到了市場的熱情，但尚未捕捉到市場的結構。


Intezer 相信正確的做法是：


  1. 先釐清 SOC 的三大層級

  2. 了解 AI 在不同層級的角色

  3. 將焦點放在「可衡量的成果」


唯有如此，企業才能真正看清市場噪音，挑選到最適合自己的 AI SOC 夥伴。




立即深入了解 Intezer 如何為你的 SOC 帶來真正的安心與掌控力！來信諮詢：contact@aishield.com.tw！




本文翻譯自 Intezer 原文：“Properly framing the AI SOC conversation ”

發佈日期：2025 年 11 月 2 日




原文和圖片連結：Intezer 部落格文章


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