让您的 AI 与 SOC 真正协同的平台

厂商强制推行的、隐藏自身逻辑的AI并非功能,而是一种负担。Elastic的AI基于您的数据运行,而非与之并存。它与模型无关,透明且可在SOC生命周期的每个阶段进行审计。

值得了解的 AI 基础知识

这两个术语经常被随意使用。以下是它们的确切含义。

  • 什么是代理?

    智能体是围绕大型语言模型 (LLM) 构建的系统,它不仅回答问题,还能规划并执行操作。它会调用工具、连接服务,并循环推进直至任务完成。

    例如:使用 Elastic Agent Builder 创建自定义智能体,让它们使用工具、通过 MCP 连接服务,并通过推理规划每一步。

  • 什么是技能?

    技能是一组打包且可复用的指令,用于教会智能体如何完成特定任务。

    例如:Cursor 和 Claude Code 使用 SKILL.md 文件。

预构建的 Elastic 技能

一个智能体,汇聚所需全部技能

一个智能体,即 Elastic AI Agent。模块化技能。告别工具蔓延。根据您的角色进行配置,并通过单一界面开展工作 — 无论您是在分诊警报、搜寻威胁,还是管理事件响应。

  • 分诊、调查和响应

    警报分析

    调查特定警报或分诊队列。获取警报上下文,通过共享实体查找相关警报,与 Elastic Security Labs 威胁情报关联,并结合严重性评估提出处置建议。

  • UEBA

    实体分析

    查找并分析您环境中的主机、用户和服务。分析风险评分、资产重要性和历史行为,从而找出需要优先关注的实体。

  • 主动防御

    威胁猎捕

    使用迭代式 ES|QL 探索运行假设驱动型搜寻。涵盖 IOC 搜索、异常识别、行为基线比较和横向移动跟踪 — 映射到 MITRE ATT&CK。

  • 行为分析

    异常检测

    无需人工查看日志,即可发现 ML 作业标记的行为 — 异常访问模式、意外登录、横向移动、可疑域和大规模数据传输。

  • 检测工程

    检测规则编辑

    基于自然语言构建和编辑检测规则。描述威胁后,智能体会配置严重性、MITRE ATT&CK 映射、调度、查询和索引模式。随后进行审查、调整和部署。

  • 终端健康

    自动故障排除

    诊断未上报的终端、策略失败、注册问题,以及与 Elastic Defend 不兼容的防病毒软件。查询终端数据,并返回包含修复步骤的结构化发现结果。

两种模式,单个平台

技能通过 Elastic 工作流自动运行,并可通过 Elastic Agent Builder 在聊天中按需调用。分析师保持控制权。

  • 自动化 · 通过 Workflows

    始终在线的自动化

    技能可通过 Elastic Workflows 自动运行。分诊技能会为每条警报评分。威胁搜寻技能会持续运行。无需分析师介入 — 系统会不断学习和适应。

  • 按需 · Agent Builder UI

    聊天驱动的情报能力

    任何技能都可以通过 Elastic Agent Builder 调用。例如,让 Threat Hunt 技能调查可疑 IP 地址,或者让 Detection Engineering 编写规则。分析师引领,AI 执行。

很多公司面临相同的问题

了解像贵公司这样的公司如何使用 Elastic Security 的 AI 功能。

  • 客户聚焦

    Proficio 借助 Elastic 实现了 60% 的增长,并利用 AI 智能体将调查时间缩短 34%,预计三年内节省 100 万美元。

  • 客户聚焦

    Airtel 利用 Elastic 的 AI 功能改善了网络态势,将 SOC 效率提高了 40%,并将调查速度提高了 30%。

  • 客户聚焦

    AHEAD 借助 Elastic Security 将分流时间缩短了 73%,并实现了 92% 的自动化处置,将平均修复时间 (MTTR) 控制在七分钟以内,达到行业领先的响应水平。

设计上不绑定特定模型

可使用任何模型 — 本地部署或由任何主要云服务提供商托管。您的区域,您的云,您的基础架构。

OpenAI | Anthropic | Amazon | Google | Elastic Managed

没有看到您的模型?Open Inference API 可连接到任何 OpenAI 兼容提供商。

常见问题

代理人和技能有何不同?

一个智能体能够规划和行动——它决定下一步做什么、调用工具、并循环直到任务完成。技能是它所掌握的能力。在 Elastic Security 中,一个智能体(Elastic AI Agent)即可运行所有可用技能:告警分析、实体分析、威胁狩猎、异常检测、检测规则编辑、自动故障排除等等,随着技能库的不断扩展,这些技能还将持续增加。

什么是AI黑箱税?

这就是信任看不透的 AI 所带来的代价 — 供应商强制使用的模型不透明、无法选择模型,也无法验证代表您做出的决策。当 AI 做出有关分诊、调查和响应的安全决策,而您却无法审计其逻辑时,这就不是自动化,而是风险。

Elastic 如何避免 AI 黑盒税?

Elastic 不绑定特定模型 — 您可以自带 LLM,也可以在本地部署 LLM,以适用于气隙环境。每项 AI 决策都透明且可审计:查看提示词、检查查询、编辑 Workflows。Elastic Security Labs 威胁情报会直接输入技能,因此您能清楚知道智能体基于什么进行推理。没有隐藏逻辑,也没有供应商锁定。

Elastic Security 如何使用 AI 进行威胁检测?

Elastic Security 使用智能体 AI 来检测、调查和响应,而不只是标记风险。当警报触发时,智能体会获取上下文,基于共享实体关联相关警报,查询 Elastic Security Labs 威胁情报,并提出处置建议。分析师得到的是完整案例,而不是原始警报队列。

能否自定义 AI 技能或构建自己的技能?

可以。Elastic 内置的安全技能可组合,并可相互调用。您也可以在 Agent Builder 中构建自定义技能 — 打包自己的指令,并赋予智能体适合您环境的特定能力。开放检测规则、开放架构和公共 MCP 服务器意味着避免锁定。

分析师是否仍然掌控着 AI 驱动的调查?

始终如此。智能体负责调查、关联并制定响应 — 分析师负责审核和批准。Elastic 的智能体安全运营模型将人置于决策流程的最前端,而不是将其排除在外。每一项 AI 决策都是透明且可审计的。