节省分析人员时间：在国防领域利用 AI 进行更智能的调查

国防部如何减少调查疲劳并提高行动效率

2025年6月20日

英国国防部 (MOD) 以及世界各地的安全分析人员面临着巨大的挑战：他们每天可能会收到成千上万条警报，如果没有技术干预，及时区分真正的威胁和误报几乎是不可能的任务。相关人力成本高昂——超过 70% 的安全分析人员（跨部门）¹表示他们感到精疲力竭，而在过去五年中，国防部的数据泄露事件增加了 400%²。针对这种情况，组织的应对措施通常是增加工具、人员和（不必要的）成本，而不是解决根本的低效问题。

实现国防部的 AI 工作效率目标

英国国防人工智能战略（2022 年）³明确指出这一挑战，并承认“在数据无处不在的环境中，情报分析师能够自动整理和分析大型数据集变得越来越重要。”国防部还认识到 AI 在提高工作效率和减少安全分析师工作量方面的潜力，⁴并计划创建一个工作效率工具组合，以识别和跟踪新兴技术的潜在用途，例如具有以下功能的 AI：

自动化并加速日常业务运营和政策工作
提升决策制定的速度
优化物流
提高军事能力的可用性

Elastic 的灵活性和可扩展性使其能够服务于国防部的战略，非但不会成为另一种增加噪声和复杂性的工具，反而是作为改变分析师工作方式的倍增器。通过将 AI 直接集成到工作流中，AI 助理和 Attack Discovery 等工具可以同时处理多个数据流，将数百个警报提炼为具行动价值的情报。它可以提升一级分析师的能力，将数小时的乏味调查和重复性任务转化为数分钟的重点、高价值分析和行动。

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国防部力求实现日常业务自动化，同时提高其安全运营的决策速度。在实际操作中，这意味着要迅速将真正的威胁从耗费分析人员宝贵时间的背景噪音中分离出来。

这可以通过 AI 驱动的系统来实现。该系统能够将看似无关的警报整理成全面的攻击叙述。通过同时分析数百个警报，并根据资产重要性、风险评分和行为模式进行评估，安全团队可以识别出需要立即关注的最关键攻击。当攻击者试图在多个系统中建立持久化驻留时，像 Attack Discovery 这样的工具可以识别这种模式，并将其串连为完整的攻击事件链。

通过允许分析人员在没有技术障碍的情况下进行更深入的调查，自然语言接口为这一功能提供了助力。分析师可以快速提出后续问题，例如“显示过去一周我们网络中的所有类似活动”，并获得通常需要复杂查询才能获得的上下文见解。AI 助手是一种实现这种更直观调查过程的方法。

安全团队可以在几分钟而不是几小时内识别、理解并采取行动应对威胁，从而将全职员工 (FTE) 以前花在日常任务上的时间投入减少高达 74%，由此直接支撑国防 AI 战略中关于速度与效率决定未来冲突胜负的关键论断。

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AI 如何重塑威胁检测和分析师的工作流

AI 不再是未来的目标；它正在积极重塑分析师的工作流。探索智能自动化如何减少疲劳、提高分类准确性，并在保持信任的情况下实现更快的威胁响应。

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简化安全操作

这种统一的数据模型将端点、网络和云遥测数据整合到一个可搜索的数据视图中。分析人员无需切换上下文，即可快速从警报切换到详细调查。通过消除对单独工具及其相关许可成本的需求，安全工具总成本可降低约 25%，同时切实提升功能并降低复杂性。调查指南和预建的行动手册标准化了响应程序，而机器学习驱动的检测规则则可以识别原本可能被遗漏的威胁。

在修复方面，安全团队可以跨分布式端点同时执行操作——隔离受感染的机器，终止恶意进程或无需离开平台即可部署补丁。这种端到端的工作流自动化将曾经耗时数小时、需要使用多种工具的流程简化为了精简的操作。

构建零信任基础

国防部面临 2026 年实施零信任架构的最后期限，而这并非易事。应对这一挑战的实用方法是以数据集成为中心，而不是增加更多的安全工具。一站式收集身份验证日志、网络流量和应用程序遥测数据，可打破传统安全、网络与业务部门间的数据壁垒，实现跨域威胁全景可视化。这对零信任而言至关重要。当用户访问敏感数据时，系统需要验证的不仅是他们的身份，还包括他们的设备健康状况、网络路径，甚至访问的时间和地点。如果没有统一的数据，这些检查就会变得繁琐或无以实现，而且可能还会无法发现威胁或导致威胁在孤立的系统中长期潜伏。

数据基础使零信任的实施变得切实可行而非纸上谈兵，从而确保国防部实现其 2026 年的目标。

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探索更多资源：

来源：

Tines，“SOC 分析师之声”， 2021 年。
Intersec，《国防部重拳反击》，2024 年。
国防部，《国防人工智能战略》，2022 年。
Civil Service World，“国防部将调查 AI 提高工作效率的潜力”，2024 年。

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