AI уже работает в SOC — а ты? ChatGPT для анализа логов, автоматический triage алертов, AI-детекция аномалий и UEBA. 12 уроков, которые превратят тебя из обычного аналитика в AI-powered защитника, обрабатывающего инциденты в 10 раз быстрее!
Чему ты научишься
✓использовать LLM для анализа логов и написания детекций
✓автоматизировать triage алертов с помощью AI-пайплайнов
✓снижать alert fatigue через AI-классификацию инцидентов
✓обнаруживать аномалии в сетевом трафике с помощью ML
✓применять UEBA для поведенческого анализа пользователей
✓понимать ограничения AI в SOC и adversarial ML угрозы
Что нужно знать
•
опыт работы в SOC или понимание процессов мониторинга безопасности
•базовое знание SIEM-систем (Splunk, ELK, QRadar)
•понимание типичных алертов и процесса triage
•опыт использования ChatGPT или Claude
Программа
M1
AI-инструменты для аналитика
4 карт · 4 шагов · тест 12 вопросов
Знакомство с AI-арсеналом современного SOC-аналитика — от Copilot for Security до LLM для анализа логов и автоматической генерации правил детекции
1.
Обзор AI-инструментов в кибербезопасностиКарта AI-инструментов для SOC-аналитика — от коммерческих платформ до open-source библиотек1 шагов
2.
Copilot for Security и аналогиПрактическое сравнение Microsoft Copilot for Security, Google SecOps AI и open-source альтернатив для SOC1 шагов
3.
Использование LLM для анализа логовПрактические техники анализа Windows Event Logs, Syslog и firewall-логов через LLM API с примерами промптов1 шагов
4.
AI-ассистенты для написания детекцийГенерация Sigma, YARA и KQL detection rules с помощью LLM — от описания угрозы до production-ready правила1 шагов
M2
Автоматизация triage
4 карт · 4 шагов · тест 13 вопросов
Прощай, alert fatigue! AI берёт на себя рутину — приоритизация алертов, классификация инцидентов и умное обогащение через AI-пайплайны
1.
Приоритизация алертов с помощью MLПостроение ML-модели для автоматического scoring алертов SOC — от feature engineering до deployment1 шагов
2.
Автоматическая классификация инцидентовПостроение multi-class классификатора для автоматической категоризации SOC-инцидентов по типу и severity1 шагов
3.
Обогащение алертов через AI-пайплайныПостроение автоматического пайплайна обогащения SOC-алертов через TI API, LLM и ML-модели1 шагов
4.
Снижение alert fatigue с помощью AIСтратегии борьбы с перегрузкой алертами через ML-дедупликацию, кластеризацию и умную супрессию1 шагов
M3
AI-powered детекция
4 карт · 4 шагов · тест 14 вопросов
AI на страже сети — обнаружение аномалий, поведенческий анализ UEBA, AI-driven threat hunting и честный разговор о том, где AI пока бессилен
1.
Обнаружение аномалий в сетевом трафикеПрименение Isolation Forest, Autoencoder и statistical methods для обнаружения аномалий в NetFlow и packet data1 шагов
2.
Поведенческий анализ пользователей UEBAПостроение UEBA-системы для обнаружения аномального поведения пользователей через ML-профилирование1 шагов
3.
AI для threat hunting и поиска угрозПрименение LLM и ML для генерации гипотез, автоматизации threat hunting workflows и обнаружения скрытых угроз1 шагов
4.
Ограничения AI в SOC и adversarial MLКритический анализ уязвимостей AI-систем в SOC — adversarial attacks, data poisoning, model evasion и стратегии защиты1 шагов
