自 21 世纪初以来，安全团队和 SOC 分析师仍然面临着相同的一级响应挑战，从警报量到错过的威胁。虽然生成式人工智能提供了有前景的解决方案，但要实现超越简单 LLM 集成的有效人工智能增强安全系统，需要深厚的知识和细致的细节来解决当今的复杂性和手动决策过程。
利用代理框架改造检测工程
代理框架代表了安全操作功能方式的根本转变。人工智能代理不需要依赖静态剧本，而是可以分析警报、收集上下文信息并根据发现动态调整其行为。这些系统擅长警报分类，自动用威胁情报丰富数据，并根据观察到的模式不断优化检测规则。通过整合推理能力，代理可以解释上下文、选择最佳丰富源并反复完善结论，其行为更像技能分析师而不是僵化的脚本。
工程挑战和实际解决方案
然而，构建生产级代理系统面临着独特的工程挑战。实际解决方案涉及仔细的代理设计和专业化（专注的专家与多才多艺的通才）、用于可靠的代理间通信的强大的结构化输入/输出模式、基础设施集成以及用于访问上下文数据的安全工具集成。对自动化决策的信任不能因高风险而受到损害。
幸运的是，有框架支持的质量保证机制，例如自我评估的批评循环和针对幻觉/提示注射技术的护栏。由于代理可以在调查期间生成许多 API 调用并使用许多令牌，因此成本管理也成为一个关键的决策点，这需要 LLM 性能优化和高效的资源使用。
人机协作：前进的道路
这些技术增强了而不是取代了安全分析师，我们距离传统的 AGI 概念还很远。通过自动化常规警报分析，代理可以让人类分析师和检测工程师专注于复杂的调查和战略安全决策，而不是被单调的任务所淹没。
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