Les équipes de sécurité et les analystes SOC sont toujours confrontés aux mêmes défis de réponse de niveau 1 depuis le début des années 2000, qu'il s'agisse des volumes d'alertes ou des menaces manquées. Si l'IA générative offre des solutions prometteuses, la mise en œuvre de systèmes de sécurité efficaces augmentés par l'IA au-delà d'une simple intégration LLM nécessite des connaissances approfondies et des détails nuancés pour faire face aux complexités actuelles et au processus de prise de décision manuelle.
Transformer l'ingénierie de détection avec des cadres agentiques
Les cadres agentiques représentent un changement fondamental dans le fonctionnement des opérations de sécurité. Plutôt que de s'appuyer sur des playbooks statiques, les agents d'intelligence artificielle peuvent analyser les alertes, recueillir des informations contextuelles et adapter dynamiquement leur comportement en fonction des résultats obtenus. Ces systèmes excellent dans le triage des alertes, l'enrichissement automatique des données avec des informations sur les menaces et l'optimisation continue des règles de détection sur la base des modèles observés. En intégrant des capacités de raisonnement, les agents interprètent le contexte, sélectionnent les sources d'enrichissement optimales et affinent les conclusions de manière itérative, se comportant davantage comme des analystes compétents que comme un script rigide.
Défis techniques et solutions pratiques
La construction de systèmes agentiques de niveau de production présente toutefois des défis d'ingénierie distincts. Les solutions pratiques impliquent une conception et une spécialisation soigneuses des agents (experts ciblés contre généralistes polyvalents), des schémas d'entrée/sortie structurés robustes pour une communication inter-agents fiable, l'intégration de l'infrastructure et l'intégration d'outils de sécurité pour l'accès aux données contextuelles. La confiance dans les décisions automatisées ne peut être compromise par des enjeux élevés.
Heureusement, il existe des mécanismes d'assurance qualité soutenus par un cadre, tels que des boucles de critique pour l'auto-évaluation et des garde-fous contre les hallucinations et les techniques d'injection rapide. Même la gestion des coûts devient un point de décision critique car les agents peuvent générer de nombreux appels API pendant les enquêtes et utiliser de nombreux jetons, ce qui nécessite une optimisation des performances LLM et une utilisation efficace des ressources.
Collaboration entre l'homme et l'intelligence artificielle : La voie à suivre
Ces technologies complètent, plutôt qu'elles ne remplacent, les analystes de la sécurité, et nous sommes encore loin des notions traditionnelles d'AGI. En automatisant l'analyse des alertes de routine, les agents permettent aux analystes humains et aux ingénieurs de détection de se concentrer sur des enquêtes complexes et des décisions stratégiques en matière de sécurité, plutôt que d'être submergés par des tâches banales.
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