在現代企業的資安維運中心（SOC, Security Operations Center）中，分析師最常面對的噩夢就是永無止盡的警報隊列（Alert Queue）。傳統的 SOC 運作邏輯是：偵測引擎觸發警報，賦予嚴重等級分數，隨後進入隊列等待分析師審核。然而，由於網路遙測數據（Network Telemetry，指從網路設備中收集的詳細流量紀錄與行為數據）數量龐大，人力資源根本無法跟上警報產生的速度。這導致許多潛在威脅在隊列中被淹沒，分析師在尚未了解訊號代表意義前，就必須強迫決定哪些警報值得優先處理，這種以人為中心的調查層級成了整個資安防禦鏈的最大瓶頸。
核心內容：從警報驅動轉向假設驅動
根據 thehackernews.com 報導，目前的技術趨勢正將 SOC 的運作模式從警報驅動（Alert-driven）轉向假設驅動（Hypothesis-driven）。傳統的威脅獵捕（Threat Hunting）其實一直採用假設法，即先設定一個關於攻擊者行為的假設（例如：攻擊者可能正在使用異常協定進行指令控制），再搜尋證據來證明或反駁。但這種方法同樣受限於人力，無法大規模執行。
而 Agentic AI（代理式人工智慧，指能夠自主規劃步驟、使用工具並執行複雜任務的 AI 代理）的出現改變了這個範式。AI 代理不再只是簡單的自動化腳本，而是能像分析師一樣進行推理與調查。它能將調查順序反轉：不再是先由人決定是否調查，而是由 AI 先進行大規模調查，最後才根據證據將結果呈報給分析師。
技術脈絡解讀：AI 代理如何執行調查
在 Agentic SOC 的模型中，AI 代理在訊號出現的瞬間即可啟動調查。其運作流程包含驗證偵測結果、檢查底層網路活動、分析受影響實體的概況、對比歷史行為，並從大量數據中關聯相關活動以收集證據。這種方式讓調查過程不再需要與分析師爭奪注意力，AI 可以非同步且平行地處理數千個調查案例。
更深層的變革在於 AI 代理不需要在開始前就擁有確定性。它可以追蹤一個微弱的訊號，測試一個假設，如果證據不足則迅速停止並調整方向，這個循環的速度遠超人類分析師。AI 會自主詢問：什麼看起來不尋常？哪些關聯值得檢查？什麼證據支持或反駁目前的假設？直到證據達到一定門檻，才會將案件推送給人類分析師。
這將 SOC 的工作流從「警報 $\rightarrow$ 隊列 $\rightarrow$ 分析師 $\rightarrow$ 調查 $\rightarrow$ 處置」轉變為「警報 $\rightarrow$ 隊列 $\rightarrow$ 機器調查 $\rightarrow$ 證據 $\rightarrow$ 人類判斷」。
實務影響與限制
這種轉型對資安團隊帶來了顯著的實務價值。首先，單次調查的成本大幅降低，因為證據收集與初步分析由 AI 完成。其次，威脅覆蓋率提升，SOC 能夠調查更多潛在的攻擊路徑，而非僅僅關注高分警報。最重要的是，分析師的時間被解放，從繁瑣的數據篩選中抽離，轉而專注於高價值的決策、事件回應以及處理極其複雜的案例。
然而，這種模式的成功高度依賴於高品質的網路遙測數據。如果底層數據缺乏完整性或精確度，AI 代理可能會產生錯誤的假設或遺漏關鍵證據。因此，建立一個能提供高保真度數據的網路偵測與回應（NDR, Network Detection and Response）平台成為基礎。
總結來說，未來的 SOC 將不再有傳統意義上的隊列，而是一個持續運作、由證據驅動的調查引擎。人類的角色將從執行調查的勞動力，轉變為對 AI 調查結果進行最終裁決的裁判。
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。