Автономный SOC

Автономный SOC — это новый уровень центров мониторинга информационной безопасности. Ключевые процессы обнаружения, расследования и реагирования в нем автоматизированы с помощью алгоритмов и искусственного интеллекта.

По определению Gartner, автономный SOC — это система, где роль человека минимальна. Аналитики сосредоточены на разработке политик, моделей и анализе сложных, нестандартных ситуаций. Такой подход помогает организациям справляться с растущим объемом событий, нехваткой специалистов и стремительной скоростью современных атак.

В прямом эфире мы расскажем, как устроен автономный SOC. Мы покажем, как технологии SIEM, SOAR, UEBA, Threat Intelligence и ML объединяются в единую интеллектуальную систему. Эта система работает быстро, последовательно и предсказуемо, без человеческого вмешательства. Однако создание такой системы требует не только новых инструментов, но и изменения архитектуры, процессов и подхода к реагированию внутри компании.

1. Что такое автономный SOC
   
   • Что такое автономный SOC и чем он отличается от традиционного SOC?
   • Почему усиливается спрос на автономность в контексте SOC?
   • Как изменяется роль человека в SOC при автоматизации — он тренирует ИИ или контролирует его?
   • Какие роли и процессы в SOC никогда не станут автономными, не будут работать без участия человека?
   • Какие существуют уровни автономности SOC?
2. Технологии и практика автоматизации SOC
   
   • Какие компоненты и технологии лежат в основе автономного SOC?
   • Какова роль SOAR в автономном SOC?
   • Как именно машинное обучение, LLM или GenAI применяются в автономном SOC?
   • Чем отличается “автономный SOC” на ML от SOC, использующего LLM и GenAI?
   • Где взять Data set для ML-модели? И как проверить его качество?
   • Какие подходы к автоматическому обогащению инцидентов дают лучший результат?
   • Предполагает ли автономный SOC автоматизированное реагирование
   • C помощью каких продуктов и технологий можно автоматизировать расследование инцидентов?
   • Каким должен быть масштаб SOC, чтобы стало возможным применение в нем моделей ML или GenAI?
   • Кто должен обеспечивать тюнинг моделей: сам ИБ или силами внешних ML-инженеров?
   • Как балансировать скорость и контроль: когда стоит вмешиваться в работу ИИ?
   • Как проверять надёжность и обновлять модели ИИ в SOC (“AI Patch Management”)?
   • Можно ли использовать low-code/no-code для создания сценариев реагирования и корреляции для автономного SOC?
   • Какие ошибки чаще всего совершаются при внедрении AI/ML в SOC?
3. Итоги и прогнозы
   
   • Как изменится рынок SOC в ближайшие 3–5 лет — где автоматизация станет стандартом?
   • Когда мы увидим зрелые автономные SOС у российских заказчиков?
   • Какие технологии станут драйверами автономности SOC в 2026–2028 годах: LLM, GenAI, Threat Intelligence Ops?
   • Какие регуляторные требования и стандарты могут появиться для автономных SOC в России?
   • Останется ли аналитик в контуре решений или возможен полностью самостоятельный SOC?

Приглашенные эксперты:

Модераторы: