弹性公司基于AI的方法如何重塑现代SIEM策略

传统的安全信息与事件管理（SIEM）格局正在经历根本性变革。搜索AI公司Elastic推出了一个范式转变，改变了现代安全运营中心（SOC）应对海量安全警报的方式——引入了“攻击发现”（Attack Discovery），这是其Elastic Security平台中的一项突破性功能。

核心挑战：警报疲劳与真实威胁

安全团队面临一个持续的问题：每天数千个警报争夺注意力，但其中只有一小部分是真正的威胁。这造成了关键的瓶颈。分析师花费大量时间手动筛选噪音、配置检测规则和调查误报——而复杂的攻击却可能从中漏掉。网络安全的人力短缺进一步加剧了这一挑战，使得精简的安全运营团队压力山大。

攻击发现：大规模自动化警报分流

攻击发现不再让分析师手动解析数百个每日警报，而是利用Elastic的搜索AI平台即时过滤和优先排序威胁。该方案结合了搜索技术与增强检索生成（RAG）(，通过多个因素智能排名警报：主机和用户风险评分、资产关键性、警报严重级别以及上下文描述。

结果令人震惊——过去需要团队协作的工作，现在只需点击一个按钮，即可立即呈现出真正重要的攻击。攻击发现将相关警报映射到离散的攻击链，揭示看似无关的信号如何形成一个连贯的威胁叙事。

为什么基于搜索的RAG对安全AI至关重要

大型语言模型（LLM）的效果取决于其处理的数据。传统的LLM方法困难重重，因为它们依赖于静态训练数据，很快就会过时。Elastic的方法则截然不同：它将LLM与实时搜索能力结合，确保AI用你环境中最新、最相关的上下文评估警报。

通过查询Elasticsearch的混合搜索能力，攻击发现自动检索LLM应分析的精确数据——无需构建定制模型或不断重新训练系统，随着安全环境的变化。这种架构在保证准确性的同时，减少了操作负担。

实际影响：从理论到现实成果

已经使用Elastic Security AI助手的组织报告了显著的效率提升。Bolt的云安全团队负责人Kadir Burak Mavzer指出，作为依赖现有团队并辅以生成式AI的精简操作，攻击发现为更快的资产保护提供了令人振奋的路径。

行业分析师也表达了类似看法。EMA信息安全研究总监Ken Buckler评价攻击发现“具有变革性”，解决了持续存在的网络安全技能短缺问题——曾经需要整个团队的调查，现在由单个分析师在更短时间内完成。

市场准备情况与Elastic Security的更广能力

攻击发现作为Elastic Security的最新演进，于2019年推出以来不断成熟，目前已包含超过100个基于机器学习的异常检测任务，用于识别以前未知的威胁。该平台还通过Elastic AI Assistant for Security支持AI辅助工作流程，帮助分析师进行规则编写、警报总结和集成建议。

该方案已在Elastic 8.14版本中向所有企业许可证持有者立即提供，标志着Elastic向AI驱动安全分析的战略转型的高潮。

这对SIEM未来意味着什么

Elastic安全总经理Santosh Krishnan直截了当地指出：“我们近20%的安全客户已经在使用我们的AI助手提升团队效率。”攻击发现将这一生产力优势延伸到整个警报生命周期——检测、调查和响应。

对于陷入误报和警报噪声的安全团队来说，从简单统计警报数量到优先处理真正的攻击，不仅仅是功能升级，更是现代SOC运作方式的根本重塑——由理解上下文而非仅仅识别模式的AI驱动。