ManageEngine Log360 推出 Zia Insights—— 面向现代 SOC 的 AI 驱动型上下文分析工具

长期以来，安全运营中心（SOC）一直淹没在海量警报、原始日志和孤岛数据的海洋中。Morning Consult 与 IBM 联合开展的一项研究显示，每天 SOC 处理的警报中，有 63% 是误报或低优先级警报，分析师每天会花费三分之一的时间调查这些警报。然而，检测、调查和响应威胁所需的信息往往早已存在，只是分散且被深埋起来。而 AI 的介入，正改写着这一局面的规则。

多年来，安全信息与事件管理系统（SIEM）一直是企业安全的中枢神经系统。但随着威胁日益复杂，以及 IT 环境变得更加分布式和复杂，传统 SIEM 需要进行转型升级。答案并非只是更多的数据或更多的仪表盘，而是智能化 —— 具备上下文感知、可执行性且反应迅速的智能。

认识 Zia Insights：像分析师一样工作的 AI，而非仅仅是工具

ManageEngine Log360 推出了 Zia Insights，这是一款由生成式 AI 驱动的助手，融合了大型语言模型的速度、MITRE ATT&CK? 等威胁框架的结构化信息，以及通俗易懂的语言总结能力。

Zia Insights 基于微软 Azure OpenAI 构建，采用 “自带密钥（BYOK）” 模式，从设计之初就致力于提供安全、企业级的 AI 分析能力。它内嵌于 Log360 平台，通过警报、事件和日志检索等模块，将智能直接融入分析师的日常工作流程中。

为何 SOC 需要 AI：时间已成为新的攻击面

SOC 团队每天要处理数百甚至数千条警报。平均而言，每条警报的调查可能需要 10 到 60 分钟，具体取决于其复杂程度以及是否需要交叉引用其他数据源。其中很大一部分警报最终被证实为误报，导致分析师浪费数小时时间。这不仅增加了平均调查时间（MTTI），还会导致分析师倦怠并错失关键事件。

Zia Insights 这类 AI 驱动的分析工具正是为解决这一痛点而设计。通过快速总结警报并突出显示相关上下文（如关联 IP 地址、涉及用户、已知攻击模式和可能的意图），Zia Insights 减少了猜测工作。分析师能够更快、更有信心地做出决策，并将精力从筛选无用信息转向阻止真正的威胁。

从噪音到叙事：瞬间理清安全数据

平均而言，SOC 团队每天接收大量警报，花费几个小时手动分类；这一过程既耗时又容易出错。而 Zia Insights 的作用就在于接手整合警报、日志和时间线的繁重工作，让分析师能够专注于关键事务。Zia Insights 适用于 Log360 的云版本，它将安全事件的 “谁、什么、何时、如何” 串联起来，并生成以下内容：

• 日志和警报的上下文摘要：即时生成日志、警报、事件的摘要，无需筛选原始数据即可快速理解和分类。
• 实体与参与者归因：自动识别并突出显示事件中涉及的用户、系统和 IP，简化调查并集中响应。
• 攻击序列的可视化时间线：自动按时间顺序重建事件序列，帮助分析师了解威胁如何跨日志、警报和事件展开，从而更快地进行根本原因分析。
• 与 MITRE ATT&CK 技术的映射：将事件和行为与 MITRE ATT&CK 战术和技术相关联，提供威胁背景，并使响应与已知的 adversary 方法保持一致。
• 针对特定事件的补救步骤：根据日志类型推荐后续行动，无论是错误的故障排除指南还是检测到的威胁的缓解步骤。

无论是在分类大量警报，还是进行深入调查，Zia 都能加快流程、提高一致性。

大多数 SOC 仍严重依赖人工进行关联和分类。但基于 AI 的攻击者、 polymorphic 恶意软件以及暗网上的 “AI 即服务” 的兴起，意味着安全团队必须以自动化对抗自动化。

Zia Insights 通过充当一线虚拟分析师，帮助缩小这一差距。它缩短了平均检测时间（MTTD）和平均响应时间（MTTR），使初级分析师能够更高效地工作，并为高级分析师提供所需的上下文，省去手动繁琐工作。

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