– Сложность настройки. Для эффективной работы автоматизированных систем требуется сложная настройка и обучение алгоритмов на реальных данных, что требует времени и ресурсов.
– Зависимость от искусственного интеллекта. Хотя ИИ и машинное обучение являются мощными инструментами, они также могут быть уязвимы для ошибок и предвзятости, особенно если их обучение проводилось на ограниченных или устаревших данных.
Одними из наиболее типовых примеров автоматизации в корпоративной информационной безопасности являются SIEM (Security Information and Event Management) и SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) платформы.
– SIEM собирает и анализирует данные из различных источников (логов, событий, сетевых сенсоров), чтобы выявлять потенциальные угрозы и аномалии.
– SOAR позволяет автоматизировать весь процесс реагирования на инциденты: от обнаружения до принятия мер по ликвидации угрозы. Эти платформы интегрируют несколько инструментов безопасности и позволяют разработать сценарии автоматического реагирования.
Автоматическое обнаружение и реагирование на угрозы
Представим компанию, которая сталкивается с постоянными фишинговыми атаками. Система автоматического обнаружения и реагирования сможет выявлять подозрительные письма и немедленно блокировать их на уровне корпоративной почты, уведомляя при этом сотрудников службы безопасности. В результате вместо ручной проверки и реакции на каждый инцидент процесс полностью автоматизируется, что значительно повышает скорость и эффективность защиты.