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[导读]北京2024年8月12日 /美通社/ -- 近日,IBM(纽约证券交易所:IBM)宣布在其托管威胁检测和响应服务中引入生成式 AI 功能,供 IBM Consulting (IBM咨询)的分析人员使用,从而协作客户推进和简化安全运营。全新的 IBM Consulting...

北京2024年8月12日 /美通社/ -- 近日,IBM(纽约证券交易所:IBM)宣布在其托管威胁检测和响应服务中引入生成式 AI 功能,供 IBM Consulting (IBM咨询)的分析人员使用,从而协作客户推进和简化安全运营。全新的 IBM Consulting Cybersecurity Assistant 基于 IBM 的数据和 AI 平台watsonx构建,旨在加快和改进对关键安全威胁的识别、调查和响应。

IBM推出生成式 AI 网络安全助手,打造更高效的威胁检测和响应服务

IBM推出生成式 AI 网络安全助手,打造更高效的威胁检测和响应服务

除了被纳入 IBM Consulting 的威胁检测和响应服务,Cybersecurity Assistant 还将成为 IBM Consulting Advantage 的一部分,后者是一个 AI 服务平台,包含为IBM咨询顾问量身定制的 AI 资产,以便他们更好地为客户创造价值,并保证其服务的一致性、可重复性、高质量和高效率。

IBM Consulting 网络安全服务全球执行合伙人 Mark Hughes表示:"随着网络事件从即时危机演变为长达数月的多维度事件,安全团队正面临着持久的挑战:遭遇的攻击变多,而且没有足够的时间或人员来防御。通过生成式 AI来增强威胁检测和响应服务,我们可以减少安全分析师的人工调查和操作任务,使他们更主动、更准确地应对关键威胁,帮助客户改善整体安全态势。"

IBM 的威胁检测和响应(TDR)服务可以自动升级或关闭多达 85% 的警报[1];现在,通过将现有的 AI 和自动化功能与新的生成式 AI 技术相结合,IBM 的全球安全分析师可以加快对其余需要采取行动的警报展开调查。具体来说,这些新功能帮助客户将警报调查时间缩短了 48%。全新的 Cybersecurity Assistant 提供以下功能:

通过历史关联分析加快威胁调查和修复
Cybersecurity Assistant 可以对类似的威胁展开历史关联分析,加快复杂威胁调查速度。这一新功能内置于 IBM 的 TDR 服务中,可交叉关联警报,深化通过 SIEM、网络、EDR、漏洞和遥测获得的洞察,进而提供全面的威胁管理方法。

通过分析针对特定客户的威胁活动历史及其模式,安全分析人员将具备更前瞻、更精确的分析能力,比如通过访问攻击序列的时间轴视图,更深入地理解关键威胁,从而为调查提供更多背景信息。根据分析结果的历史模式和预设的置信度,Cybersecurity Assistant 可以自动推荐相关措施,加快客户的响应速度,并减少攻击者的停留时间。此外,它还能不断从调查中学习,并持续改善速度和准确性。

利用先进的对话式引擎简化操作任务
Cybersecurity Assistant 包括一个生成式 AI 对话引擎,可就操作任务为客户和 IBM 安全分析师提供实时洞察和支持。除了响应请求(如建立或汇总问题单),该功能会自动触发相关操作,包括运行查询、提取日志、命令解释或丰富威胁情报。通过解释复杂的安全事件和命令,IBM 的 TDR 服务可帮助客户减少噪音,提高整体 SOC 效率。

IDC 安全服务研究实践部副总裁 Craig Robinson 表示:"IBM 不断改进其托管安全服务,使得企业对于关键威胁的洞察能力达到一个新的水平,并从技术中获益;这一技术可从企业在特定环境中采取的行动中不断学习。这有助于形成更准确、更快速的威胁调查循环,这对于面临安全资源短缺、安全风险和漏洞频发的企业尤为重要。"

IBM Consulting Cybersecurity Assistant 与 IBM 研究院合作开发,并广泛使用了 IBM 的生成式 AI 功能。其主要功能基于 Granite 基础模型打造,借助 IBM watsonx.ai 面向生产环境进行了优化,并在对话聊天界面中使用了 IBM watsonx Assistant 智能助手。

其他资料

  • 请点击此处,了解有关 IBM TDR 服务的更多信息。
  • 咨询免费参加威胁管理研讨会的相关事宜。
  • 参加IBM的网络研讨会:"利用安全 AI 和自动化减轻数据泄露的影响"(美国东部时间 9 月 17 日星期二上午 11:00)。

[1] 该数据来自IBM 在2023 年 7 月与 340多位客户交流中,内部数据分析。高达 85% 的警报是通过自动化而不是人工干预处理的,即IBM 威胁检测和响应服务的部分 AI 功能。实际结果可能因客户端配置和条件有所不同,因此无法提供标准的预期结果。

 

IBM Corporation logo.

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【关于IBM】
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