【Intezer AI SOC 架構解析】打造自動化防禦流程：AI 分析、工具整合與實務建議
- Estrella Wei
- 8月1日
- 讀畢需時 6 分鐘
已更新：8月29日
作者：Itai Tevet ｜ 編譯：AIShield 編輯部 ｜ 發稿日期：2025 年 8 月 4 日
隨著資安威脅日益即時化，企業 SOC 亟需從傳統的人力密集模式，進化為結合 AI 分析與自動化應變的新型態架構。
本篇文章以 Intezer 近期在 AI SOC 領域的實戰經驗為例，深入解析企業如何推動自動化資安營運架構。針對現代 SOC 架構的三大關鍵元件進行技術解析，並提供實務上的整合建議。
當前推動 SOC 自動化轉型的關鍵挑戰
資安人才短缺：資安專業人力供不應求，嚴重限制 SOC 高效管理與應對威脅的能力。
告警量過大：由於裝置數量與連線持續增加，攻擊面擴大，SOC 面臨龐大的告警壓力，難以辨識誤報與真實威脅。若分析師長期處於告警疲勞狀態，將大幅提高企業風險。
人工監控與應變效率低：傳統的手動資安流程緩慢且易出錯，難以即時回應事件。例如進行記憶體鑑識時，所需技術、人力與流程皆相當繁瑣。
提升資安作業自動化的效益
自動化能簡化威脅偵測與應變流程，提升整體營運效率，並大幅降低人工作業所需的時間與成本。
有效導入自動化亦能節省長期支出，不僅減少人力需求，也能降低因人為錯誤造成的損失。此外，自動化具備良好的擴充性，無需額外投入大量資源，即可因應日益成長的資安挑戰。
目前許多資安團隊雖已導入部分自動化流程，但大多數告警仍仰賴人工處理。若無法全面落實自動化，便容易產生流程落差，進而加重對外包 SOC 服務的依賴。
自建 SOC 自動化 vs 委外 MDR：該如何選擇？
選擇「完全自動化」SOC，或是委由 MDR（託管式偵測與應變）等第三方服務商處理，應根據以下幾項關鍵因素進行評估：
控管能力與客製化：自動化讓組織能掌握安全流程，並根據自身需求設計彈性方案。
成本效益：雖然前期建置成本較高，但長期來看往往比持續委外更具經濟效益。
專業資源取得：外包可快速取得頂尖技術與資安專業，特別適合缺乏資源或人力的組織。
法規遵循與內控：將 SOC 運作維持在內部，更有助於法規遵循與直接監控，這在第三方服務中相對難以掌握。
兩者各有優勢，選擇應視企業目標、資源與資安策略而定。部分 MDR 服務也提供超越 24/7 告警處理的專業建議與風險規劃。
AI 驅動 SOC 自動化的三大關鍵技術
Autonomous SOC（自主型 SOC 平台）
自主型 SOC，也稱 AI-SOC，是近年興起的自動化解決方案，旨在彌補資安團隊的人才與技能缺口。這類系統運用人工智慧，模擬人類分析師的決策與調查流程。大多數產品專注於告警分級流程，可自動處理 Tier 1 或 Tier 2 層級的任務，例如端點偵測、釣魚郵件通報、SIEM 告警等。
透過自動處理重複性任務與降低告警疲乏，自主型 SOC 不僅可取代傳統代管服務，也可強化內部團隊效率，讓資安人員能專注於真正重要的威脅調查與處置。
👉 代表廠商： Intezer
📌 Tip: 選擇廠商時，應評估其技術成熟度，尤其是告警升級的準確性是否值得信賴，並確認其功能是否如宣稱般可靠。
📘 實戰案例補充：Intezer AI SOC 自動化應用
以 Intezer 的 AI SOC 平台為例，其自動化調查功能平均可在 2 分鐘內完成告警分級，有效提升處理效率。幫助企業將誤報過濾率提高至 97.6%，大幅減輕 SOC 分析師負擔。目前已廣泛應用於全球多家中大型企業與託管式 SOC 業者。
🔗 深入了解 Intezer 自動化分析技術 → 產品介紹頁
SOAR（Security Orchestration, Automation, and Response）
SOAR 工具是現代 SOC 中不可或缺的核心技術，主要強化事件管理與自動應變能力。
它可有系統地追蹤事件處理流程，確保每一筆資安事件從偵測到解決都有完整紀錄。SOAR 還能建立並執行事件應變劇本，將重複、例行的任務自動化，提升反應速度，降低錯誤風險。
自主型 SOC 與 SOAR 的功能雖有區別，卻可互補強化整體自動化工作流程。許多資安團隊會同時整合兩者，結合 AI 判斷力與自訂劇本應變能力。
👉 代表廠商：Torq
📌 Tip: 部分 SIEM 或 XDR 工具內建劇本設計模組，可免除另購 SOAR 的需求；導入前應確認是否支援既有系統整合。
📘 部署建議：SOAR 整合與工具選型指南
對於尚未導入 SOAR 的企業，建議先盤點內部常見事件流程與現有 SIEM／XDR 系統支援度，再評估是否需引入獨立 SOAR 工具，或優先整合具備劇本功能的平台。導入初期，可先聚焦 2～3 種高頻率事件（如帳號異常登入、端點中毒、郵件可疑附件）進行流程自動化。
🔗 取得 SOAR 工具選型建議 → 請洽 AIShield 專人協助
AI Co-Pilots（AI 協作分析助手）
AI Co-Pilot 是新一代工具，可作為分析師的 AI 助理，特別用於處理複雜事件調查。
它運用生成式 AI 解讀並管理龐大數據，提供有助深入分析的上下文資訊。雖無法完全取代告警分級流程，但能有效輔助分析師進行詳盡調查，協助做出更準確的判斷。
👉 代表廠商：Crowdstrike
📌 Tip: 建議內部建立常用提示語（prompt）範例表，讓團隊更有效操作 AI Co-Pilot，並發掘潛在應用場景。
建構現代 SOC 自動化策略
本圖展示 Detection Tools（如端點防護與 SIEM 工具）與 Autonomous SOC、SOAR 及 AI Co-Pilot 的整合流程。告警事件由偵測工具觸發後，交由 Autonomous SOC 進行初步自動化分析，並根據嚴重性分級，必要時升級給 SOAR 進行事件編排與任務派送。AI Co-Pilot 協助資安人員進行深度鑑識與判斷，形成一個協同自動化的高效率防禦架構。
健全的 SOC 自動化策略應依據各工具的強項進行任務分工：
告警分級自動化：使用 Autonomous SOC 篩選告警，只升級真正需要人力處理的事件，有效減少誤報處理時間。
案件管理與自動應變：導入 SOAR 工具進行事件控管，並依據 Autonomous SOC 的判斷自動執行應變行動，例如封鎖惡意 IP。
進階事件調查：部署 AI Co-Pilot 協助分析師深入解析已升級的複雜事件，快速提供特定時間內的網路行為等細節洞見。
圖片出自：AIShield
在導入這些工具時，應先盤點 SOC 當前最迫切的需求：
若瓶頸在案件追蹤流程，請優先導入 SOAR。
若告警量過高難以應付，建議先部署 Autonomous SOC。
若需強化深度分析能力，可加入 AI Co-Pilot。
最理想的做法是採漸進式、多層整合策略，從關鍵需求著手，逐步導入以利掌控。
SOC 自動化不是替代人力，而是釋放人力價值
SOC 自動化的真正價值，不在於取代分析師，而在於讓團隊能將有限資源集中於高價值的威脅判斷與策略規劃上。
從 Autonomous SOC 到 SOAR、AI Co-Pilot 的整合，已不再只是大型企業的選項，而是面對零信任架構、多雲環境與複合攻擊常態下的必要演進。
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本文翻譯自 Intezer 原文：“Mastering SOC Automation in 2024: Tips, Trends and Tools“
發佈日期：2024年 5 月 3 日
原文出處：Intezer 部落格文章
