Los equipos de seguridad y los analistas del SOC aún enfrentan los mismos desafíos de respuesta de nivel 1 desde principios de la década de 2000, desde los volúmenes de alerta hasta las amenazas no detectadas. Si bien la IA generativa ofrece soluciones prometedoras, implementar sistemas de seguridad efectivos aumentados por IA más allá de la simple integración de LLM requiere un conocimiento profundo y detalles matizados para abordar las complejidades actuales y el proceso manual de toma de decisiones.
Transformando la ingeniería de detección con marcos de trabajo de agentes
Los marcos de agente representan un cambio fundamental en el modo en que funcionan las operaciones de seguridad. En lugar de depender de manuales estáticos, los agentes de IA pueden analizar alertas, recopilar información contextual y adaptar dinámicamente su comportamiento en función de los hallazgos. Estos sistemas se destacan en la clasificación de alertas, enriqueciendo automáticamente los datos con inteligencia sobre amenazas y optimizando continuamente las reglas de detección según los patrones observados. Al integrar capacidades de razonamiento, los agentes interpretan el contexto, seleccionan fuentes de enriquecimiento óptimas y refinan iterativamente las conclusiones, comportar más como analistas de habilidades que como un guión rígido.
Desafíos de ingeniería y soluciones prácticas
Sin embargo, la construcción de sistemas agenticos de grado de producción presenta desafíos de ingeniería específicos. Las soluciones prácticas implican un diseño cuidadoso y especialización de agentes (expertos enfocados versus generalistas versátiles), esquemas de entrada/salida estructurados robustos para una comunicación confiable entre agentes, integración de infraestructura e integración de herramientas de seguridad para acceder a datos contextuales. La confianza en las decisiones automatizadas no se puede comprometer con apuestas altas.
Afortunadamente, existen mecanismos de garantía de calidad respaldados por el marco, como ciclos de crítica para la autoevaluación y barandillas contra alucinaciones o técnicas de inyección de estímulos. Incluso la gestión de costos se convierte en un punto de decisión crítico ya que los agentes pueden generar muchas llamadas API durante las investigaciones y emplear muchos tokens, lo que requiere una optimización del rendimiento de LLM y un uso eficiente de los recursos.
Colaboración entre humanos e IA: el camino a seguir
Estas tecnologías amplían, en lugar de reemplazar, a los analistas de seguridad, y todavía estamos lejos de las nociones tradicionales de AGI. Al automatizar el análisis de alertas de rutina, los agentes liberan a los analistas humanos y a los ingenieros de detección para que se concentren en investigaciones complejas y decisiones de seguridad estratégicas, en lugar de ver abrumados con tareas mundanas.
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