MSP 需要网络安全自动化和人力专业知识
不断上升的安全威胁和公共事件需要新的人员、流程和技术方法来优化手动流程并利用自动化的优势。自动化和机器学习 (ML) 消除了效率低下以及出现错误或安全漏洞的可能性。虽然程序化威胁检测和事件响应可以最大限度地减少误报以及人员和技能短缺，但这并不是万能药或快速解决方案。人类分析师仍然是网络安全防御中最重要的环节，可以让您在市场上脱颖而出。
推动自动化采用的趋势
有六大趋势促使托管服务提供商 (MSP) 和企业采用自动化威胁检测和响应。除了招聘和留住难以找到的网络安全专业人员方面的挑战之外，大量警报可能引发误报，还存在固有的隐性成本。
鉴于员工短缺等全球 IT 挑战，无论是在 Netsurion 的安全运营中心 (SOC) 还是合作伙伴和客户环境中，ML 和自动威胁检测和响应都可以提高效率、工作满意度和网络安全专家的保留率。
然而，自动化和机器学习的一些阻碍因素包括缺乏实施人才、涉及的时间和成本以及对日常安全运营的关注。
自动化的好处和挑战
网络安全融合了自动化、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI)，以加速威胁关联并在几分钟内缩短事件响应时间。不断上升的劳动力成本往往是探索自动化优势的催化剂。更具程序化的威胁防御通过以下方式提高效率和有效性：
- 实时增强威胁关联性
- 减少浪费分析师注意力的“噪音”和误报
- 提供威胁背景和可操作的情报
- 加快快速响应
它还可用于将看似不同的见解链接在一起，从而揭示组织中隐秘潜伏的更持久和更高级的威胁。理想情况下，自动化可以简化日常任务并提供洞察力和威胁背景，从而做出更好的决策，从而提高安全运营中心 (SOC) 分析师的效率。
然而，自动化和机器学习的一些障碍包括所涉及的时间和成本，以及对日常安全操作的关注，而不是面向未来的 SecOps 改进。自动化和机器学习的另一个缺点是开发算法和持续的系统调整和优化所需的人类专业知识。
人类专家的优点和陷阱
鉴于约 300 万 IT 和安全岗位的网络安全人员短缺，自动化和机器学习被视为解决持续的 IT 人员和网络安全技能短缺问题的可行解决方案也就不足为奇了。主动防御需要时刻保持警惕和强大的安全操作。安全性必须与自动化和机器学习以及专门的专家协同工作，以实施深度防御保护并确保您的安全投资面向未来。
反对以人为主导的威胁响应的论点之一是，它是劳动密集型的，因此成本更高。但导致数据泄露的安全漏洞或技术失误同样会造成品牌声誉受损、客户和收入流失以及可能的合规罚款等高昂代价。
人类的陷阱包括因休假或培训而缺勤，以及首先雇用和留住安全专家的关键挑战。如果您没有专业知识或内部 SOC，请利用 Netsurion 等 24/7/365 SOC 专家来增强您的团队并根据客户环境定制网络安全。
需要安全自动化和人类专业知识的结合
网络安全专家需要构建客户解决方案，准备必要的操作手册和行动手册，定制威胁检测并确定其优先级，响应可疑事件和可能的事件，并随着时间的推移加强威胁补救。虽然自动化和机器学习正在为中小型企业 (SMB) 及其服务提供商创造公平的竞争环境，但它并不是孤立的。仍然需要人类来降低业务和网络安全风险，并随着时间的推移评估定性和定量结果。一些 IT 决策会对性能和生产力产生影响，因此在首次阻止设备和隔离用户访问时，应让人员参与其中。 MSSP 必须证明为什么需要采用自动化和人工主导的网络安全双管齐下的方法。
从警报演变为主动威胁响应
克服先进和不断变化的威胁需要比过去更成熟的技术、熟练的人员和快速的事件响应。服务提供商必须将自动化和机器学习与专门的安全专家结合起来，以实施深度防御保护和客户使用的面向未来的安全投资。为了增强客户的弹性，需要平衡人类和人工智能这两种选择的最佳选择。 Netsurion 为 MSSP 提供全面的托管服务和完整平台，以预测、预防、检测和响应不断升级的威胁。