許多資安主管在面對 AI 浪潮時，常會陷入一種被稱為 FOMO（錯失恐懼症）的焦慮，認為只要引入像 Claude、ChatGPT 或 Cursor 這樣的強大 AI 平台，就能解決安全維運中心（SOC, Security Operations Center）的所有問題。然而，在實務工程角度來看，將「通用型 AI 平台」直接當作「資安分析師」來處理海量警報，不僅效率低下，在成本上更是不可行。
要正確導入 AI，首先得理解 SOC 的三層架構及其各自的職能。
底層是基礎安全工具，包含 SIEM（安全資訊與事件管理）、EDR（端點偵測與回應）、雲端安全平台等。這些工具負責產生原始數據與警報，是所有資訊的來源。
中層是自動化 AI SOC（Autonomous AI SOC）。這是一個專為高頻率、重複性工作設計的系統。它的核心目標是自動調查每一則警報，將不同工具的結果進行關聯分析，並結合企業內部的環境脈絡，最終判定哪些警報是真的威脅，需要人類介入。
頂層則是像 Claude 這樣的 AI 平台。這類工具的定位是「分析師的協作夥伴」。當人類工程師需要撰寫偵測規則（Detection Rules）、分析複雜的惡意腳本、撰寫事件報告或進行威脅獵捕（Threat Hunting）時，AI 平台能提供極高的知識產出效率。
為什麼不能直接用 Claude 來調查所有警報？
首先是 Tokenomics（Token 經濟學）的問題。LLM（大型語言模型）的運作是基於 Token 計費的。要讓 AI 做出正確判斷，你必須餵給它大量的上下文（Context），包括端點遙測數據、程序樹、驗證日誌、威脅情資以及組織內部的已知知識。
如果一個 SOC 每天接收數千則警報，每一則都啟動一次完整的 LLM 對話來調查，即便大部分警報最終被判定為誤報（Benign），企業仍需支付天文數字的 Token 費用。這就像是用一台 F1 賽車來送快遞，雖然速度極快，但成本與維護成本完全不符合物流需求。
相比之下，自動化 AI SOC 採用的是混合架構：它結合了確定性的工作流（Deterministic Workflows）、鑑識分析與快取機制，僅在真正需要邏輯推理的關鍵步驟才調用 LLM。這樣既能維持 24 小時不間斷的調查能力，又能將成本控制在可預測的範圍內。
MDR 模式下的實務限制
許多公司並不直接經營 SOC，而是委外給 MDR（託管偵測與回應）服務商。在這種模式下，原始的遙測數據和調查過程通常留在 MDR 的平台中，客戶端拿到的往往只是最終的告警報告。
這導致通用 AI 平台在 MDR 環境中失效，因為 AI 缺乏對原始數據的訪問權限。而自動化 AI SOC 的價值就在於它能直接部署在安全工具旁，掌握第一手數據並保留組織記憶，讓分析師在需要時能快速透過 AI 平台對這些已整理好的資訊進行深層分析。
從低風險警報中挖掘威脅
資安團隊常因為人力不足而優先處理高嚴重度（High Severity）警報，忽略低嚴重度或僅為資訊性質的警報。但數據顯示，約有 1% 的真實攻擊其實是從這些低嚴重度警報開始的。
解決方案不是要求分析師加班，而是透過自動化 AI SOC 擴展處理能力。讓機器處理 100% 的初步調查，過濾掉噪音，僅將真正具有風險的案例推送到人類面前。
總結：AI 平台與自動化 SOC 的協作模型
企業不應該在自動化 AI SOC 與通用 AI 平台之間做選擇，而應該將兩者結合。
自動化 AI SOC 負責處理繁瑣、重複且高容量的初步篩選與證據收集（The Grind）。
AI 平台則負責協助人類進行高價值思考，例如：針對已完成的調查提出疑問、優化偵測規則、撰寫對主管的總結報告，以及針對複雜案件做出最終決策。
當機器負責調查，人類負責判斷與策略優化時，SOC 才能真正從疲於奔命的告警處理中解放，轉向主動的資安防禦。
來源：thehackernews.com
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。