De sværeste problemer handler ikke rigtig om AI. Zero trust, mindste privilegium, alignment, løbende validering, optimering og omkostningseffektivitet skal komme først. AI kommer efter alt dette. Denne blog skitserer principperne for en AI-drevet MDR, der kan fungere sikkert, effektivt og i stor skala.
Det er den diskussion, vi mener sikkerhedsbranchen er nødsaget til at have.Ikke hvorvidt om AI virker i SOC'en (det gør den!), men om hvem der ejerSOC'en, når AI driver den.
I har endpoint-overvågning, SOC-dækning 24/7/365, SIEM-integrationer og en bred portefølje af detektionsløsninger. Investeringerne er foretaget, og alle de rigtige bokse er blevet krydset af. Alligevel er der stadig noget, der ikke fungerer.
Det er et AI-native kontrol- ogorkestreringslag for sikkerhedsoperationer: en intelligent platform, derkontinuerligt korrelerer, undersøger og responderer på tværs af heleorganisationens sikkerhedsteknologi i realtid.
Typisk placeres AI-agenten i håndteringen af EDR-alarmer eller phishing, fordi disse arbejdsgange er tilstrækkeligt afgrænsede til, at de kan automatiseres uden at ændre de omkringliggende processer.
At tilføje en model til en eksisterende arbejdsgang kan spare analytikere for tid. Det er redesignet af arbejdsgangen, der ændrer sikkerhedsresultaterne.
Ethvert SOC er afhængigt af prioritering, og der er altid flere alarmer, end analytikere kan nå at undersøge grundigt. Det er en uundgåelig realitet. Men de hændelser, som et SOC afskriver som lavrisiko, er ikke nødvendigvis støj. De kan være virksomhedens mest værdifulde, uudnyttede trusselsintelligens.
Token-økonomi blev et seriøst samtaleemne i det øjeblik, branchen indså, at vi havde fået en urimelig generøs rabat fra AI-leverandører. Nu hvor gratisversioner skrumper, og forbrugsgrænser dukker op overalt, er teams begyndt at rationere tokens, ligesom de engang rationerede analytikertimer.
En agent kan generere hypoteser, forespørge i systemer, vurdere beviser og handle med en hastighed, som intet menneskeligt team kan matche. Spørgsmålet er ikke længere blot, hvordan man producerer mere analyse. Det handler nu om, hvordan man omdanner en strøm af maskingenererede analyser til beslutninger, der kan stoles på, styres og forsvares.
Da Zero Trust vandt frem, fulgte lignende forudsigelser. Nu, hvor AI ændrer, hvor hurtigt og billigt software kan bygges, er SIEM igen en af de første sikkerhedskategorier, som folk forventer bliver en handelsvare. Denne gang kan argumentet dog veje tungere, fordi AI ændrer de underliggende økonomiske forhold for sikkerhedssoftware frem for blot at introducere endnu et buzzword.
De sværeste problemer handler ikke rigtig om AI. Zero trust, mindste privilegium, alignment, løbende validering, optimering og omkostningseffektivitet skal komme først. AI kommer efter alt dette. Denne blog skitserer principperne for en AI-drevet MDR, der kan fungere sikkert, effektivt og i stor skala.
Det er den diskussion, vi mener sikkerhedsbranchen er nødsaget til at have.Ikke hvorvidt om AI virker i SOC'en (det gør den!), men om hvem der ejerSOC'en, når AI driver den.
I har endpoint-overvågning, SOC-dækning 24/7/365, SIEM-integrationer og en bred portefølje af detektionsløsninger. Investeringerne er foretaget, og alle de rigtige bokse er blevet krydset af. Alligevel er der stadig noget, der ikke fungerer.
Det er et AI-native kontrol- ogorkestreringslag for sikkerhedsoperationer: en intelligent platform, derkontinuerligt korrelerer, undersøger og responderer på tværs af heleorganisationens sikkerhedsteknologi i realtid.
Typisk placeres AI-agenten i håndteringen af EDR-alarmer eller phishing, fordi disse arbejdsgange er tilstrækkeligt afgrænsede til, at de kan automatiseres uden at ændre de omkringliggende processer.
At tilføje en model til en eksisterende arbejdsgang kan spare analytikere for tid. Det er redesignet af arbejdsgangen, der ændrer sikkerhedsresultaterne.
Ethvert SOC er afhængigt af prioritering, og der er altid flere alarmer, end analytikere kan nå at undersøge grundigt. Det er en uundgåelig realitet. Men de hændelser, som et SOC afskriver som lavrisiko, er ikke nødvendigvis støj. De kan være virksomhedens mest værdifulde, uudnyttede trusselsintelligens.
Token-økonomi blev et seriøst samtaleemne i det øjeblik, branchen indså, at vi havde fået en urimelig generøs rabat fra AI-leverandører. Nu hvor gratisversioner skrumper, og forbrugsgrænser dukker op overalt, er teams begyndt at rationere tokens, ligesom de engang rationerede analytikertimer.
En agent kan generere hypoteser, forespørge i systemer, vurdere beviser og handle med en hastighed, som intet menneskeligt team kan matche. Spørgsmålet er ikke længere blot, hvordan man producerer mere analyse. Det handler nu om, hvordan man omdanner en strøm af maskingenererede analyser til beslutninger, der kan stoles på, styres og forsvares.
Da Zero Trust vandt frem, fulgte lignende forudsigelser. Nu, hvor AI ændrer, hvor hurtigt og billigt software kan bygges, er SIEM igen en af de første sikkerhedskategorier, som folk forventer bliver en handelsvare. Denne gang kan argumentet dog veje tungere, fordi AI ændrer de underliggende økonomiske forhold for sikkerhedssoftware frem for blot at introducere endnu et buzzword.
De sværeste problemer handler ikke rigtig om AI. Zero trust, mindste privilegium, alignment, løbende validering, optimering og omkostningseffektivitet skal komme først. AI kommer efter alt dette. Denne blog skitserer principperne for en AI-drevet MDR, der kan fungere sikkert, effektivt og i stor skala.
Det er den diskussion, vi mener sikkerhedsbranchen er nødsaget til at have.Ikke hvorvidt om AI virker i SOC'en (det gør den!), men om hvem der ejerSOC'en, når AI driver den.
I har endpoint-overvågning, SOC-dækning 24/7/365, SIEM-integrationer og en bred portefølje af detektionsløsninger. Investeringerne er foretaget, og alle de rigtige bokse er blevet krydset af. Alligevel er der stadig noget, der ikke fungerer.
Det er et AI-native kontrol- ogorkestreringslag for sikkerhedsoperationer: en intelligent platform, derkontinuerligt korrelerer, undersøger og responderer på tværs af heleorganisationens sikkerhedsteknologi i realtid.
Typisk placeres AI-agenten i håndteringen af EDR-alarmer eller phishing, fordi disse arbejdsgange er tilstrækkeligt afgrænsede til, at de kan automatiseres uden at ændre de omkringliggende processer.
At tilføje en model til en eksisterende arbejdsgang kan spare analytikere for tid. Det er redesignet af arbejdsgangen, der ændrer sikkerhedsresultaterne.
Ethvert SOC er afhængigt af prioritering, og der er altid flere alarmer, end analytikere kan nå at undersøge grundigt. Det er en uundgåelig realitet. Men de hændelser, som et SOC afskriver som lavrisiko, er ikke nødvendigvis støj. De kan være virksomhedens mest værdifulde, uudnyttede trusselsintelligens.
Token-økonomi blev et seriøst samtaleemne i det øjeblik, branchen indså, at vi havde fået en urimelig generøs rabat fra AI-leverandører. Nu hvor gratisversioner skrumper, og forbrugsgrænser dukker op overalt, er teams begyndt at rationere tokens, ligesom de engang rationerede analytikertimer.
En agent kan generere hypoteser, forespørge i systemer, vurdere beviser og handle med en hastighed, som intet menneskeligt team kan matche. Spørgsmålet er ikke længere blot, hvordan man producerer mere analyse. Det handler nu om, hvordan man omdanner en strøm af maskingenererede analyser til beslutninger, der kan stoles på, styres og forsvares.
Da Zero Trust vandt frem, fulgte lignende forudsigelser. Nu, hvor AI ændrer, hvor hurtigt og billigt software kan bygges, er SIEM igen en af de første sikkerhedskategorier, som folk forventer bliver en handelsvare. Denne gang kan argumentet dog veje tungere, fordi AI ændrer de underliggende økonomiske forhold for sikkerhedssoftware frem for blot at introducere endnu et buzzword.
De sværeste problemer handler ikke rigtig om AI. Zero trust, mindste privilegium, alignment, løbende validering, optimering og omkostningseffektivitet skal komme først. AI kommer efter alt dette. Denne blog skitserer principperne for en AI-drevet MDR, der kan fungere sikkert, effektivt og i stor skala.
Det er den diskussion, vi mener sikkerhedsbranchen er nødsaget til at have.Ikke hvorvidt om AI virker i SOC'en (det gør den!), men om hvem der ejerSOC'en, når AI driver den.
I har endpoint-overvågning, SOC-dækning 24/7/365, SIEM-integrationer og en bred portefølje af detektionsløsninger. Investeringerne er foretaget, og alle de rigtige bokse er blevet krydset af. Alligevel er der stadig noget, der ikke fungerer.
Det er et AI-native kontrol- ogorkestreringslag for sikkerhedsoperationer: en intelligent platform, derkontinuerligt korrelerer, undersøger og responderer på tværs af heleorganisationens sikkerhedsteknologi i realtid.
Typisk placeres AI-agenten i håndteringen af EDR-alarmer eller phishing, fordi disse arbejdsgange er tilstrækkeligt afgrænsede til, at de kan automatiseres uden at ændre de omkringliggende processer.
At tilføje en model til en eksisterende arbejdsgang kan spare analytikere for tid. Det er redesignet af arbejdsgangen, der ændrer sikkerhedsresultaterne.
Ethvert SOC er afhængigt af prioritering, og der er altid flere alarmer, end analytikere kan nå at undersøge grundigt. Det er en uundgåelig realitet. Men de hændelser, som et SOC afskriver som lavrisiko, er ikke nødvendigvis støj. De kan være virksomhedens mest værdifulde, uudnyttede trusselsintelligens.
Token-økonomi blev et seriøst samtaleemne i det øjeblik, branchen indså, at vi havde fået en urimelig generøs rabat fra AI-leverandører. Nu hvor gratisversioner skrumper, og forbrugsgrænser dukker op overalt, er teams begyndt at rationere tokens, ligesom de engang rationerede analytikertimer.
En agent kan generere hypoteser, forespørge i systemer, vurdere beviser og handle med en hastighed, som intet menneskeligt team kan matche. Spørgsmålet er ikke længere blot, hvordan man producerer mere analyse. Det handler nu om, hvordan man omdanner en strøm af maskingenererede analyser til beslutninger, der kan stoles på, styres og forsvares.
Da Zero Trust vandt frem, fulgte lignende forudsigelser. Nu, hvor AI ændrer, hvor hurtigt og billigt software kan bygges, er SIEM igen en af de første sikkerhedskategorier, som folk forventer bliver en handelsvare. Denne gang kan argumentet dog veje tungere, fordi AI ændrer de underliggende økonomiske forhold for sikkerhedssoftware frem for blot at introducere endnu et buzzword.
De sværeste problemer handler ikke rigtig om AI. Zero trust, mindste privilegium, alignment, løbende validering, optimering og omkostningseffektivitet skal komme først. AI kommer efter alt dette. Denne blog skitserer principperne for en AI-drevet MDR, der kan fungere sikkert, effektivt og i stor skala.
