AI Agent 如何实施自动化威胁情报分析

AI Agent 通过利用机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和其他 AI 技术实施自动化威胁情报分析。它们处理来自多样化来源的海量威胁数据，以自主识别、优先级排序和调查潜在安全威胁。

核心原则涉及从开源情报（OSINT）、威胁馈送和日志进行结构化数据摄取；应用 ML 模型进行模式识别、异常检测和关联分析；以及对威胁指标进行自动化的丰富化/上下文化。它们需要明确定义的操作规则、与 SIEM 和 EDR 等安全工具的集成能力，以及使用新数据持续优化模型。关键是人工监督对于验证和完善自动化发现结果以降低误报/漏报至关重要。

这种自动化主要在 SOC 环境和威胁平台中发生。Agent 快速摄取和关联分散数据，丰富威胁指标（IOC）并按严重程度对威胁分类。关键应用包括持续监控、初始告警分类、恶意软件分析、漏洞优先级排序和生成初步报告。这带来了显著的业务价值：加快威胁发现速度、将分析师资源释放用于复杂调查、提高整体检测效能，以及加速事件响应周期，从而增强组织安全态势。